데이터 무결성과 데이터 품질 비교: 차이가 있나요?

한마디로 그렇습니다. 데이터 무결성이란 조직의 데이터에 대한 전반적인 완전성, 정확성, 일관성, 접근성 및 보안을 의미합니다. 이러한 요소가 함께 조직 데이터의 신뢰성을 결정합니다. 데이터 품질은 이러한 기준을 사용하여 데이터 무결성의 수준을 측정하고, 결과적으로 그 신뢰성 및 적용 가능성을 측정합니다. 데이터 품질과 무결성은 비즈니스 의사 결정을 위해 분석을 사용하고, 내부 이해관계자에게 셀프 서비스 데이터 접근을 제공하며, 고객에게 데이터 제품을 제공하는 데이터 기반 조직에 매우 중요합니다.

높은 수준의 데이터 무결성을 달성하기 위해 조직은 데이터 수집, 저장, 액세스, 편집 및 사용 방법을 관리하는 프로세스, 규칙 및 표준을 구현합니다. 이러한 프로세스, 규칙 및 표준은 다음과 함께 작동합니다.

• 데이터 및 입력 검증
• 중복 데이터 제거
• 데이터 백업 제공 및 비즈니스 연속성 보장
• 액세스 제어를 통한 데이터 보호
• 책임 및 규정 준수에 대한 감사 추적 유지

조직은 데이터 거버넌스라고 알려진 것을 통해 데이터 무결성을 유지하기 위해 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 다양한 도구와 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드 환경을 활용할 수 있습니다. 이는 오류, 데이터 손실, 데이터 손상, 민감하거나 규제된 데이터의 잘못된 취급, 데이터 침해를 방지하는 프로세스, 규칙 및 표준을 생성, 업데이트 및 일관되게 시행하는 관행입니다.

데이터 무결성의 이점

높은 수준의 데이터 무결성을 갖춘 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 침해 또는 예기치 않은 다운타임 발생 시 데이터 복구 가능성 및 속도 향상
• 무단 액세스 및 데이터 수정으로부터 보호
• 보다 효과적인 규정 준수 달성 및 유지

또한 우수한 데이터 무결성은 조직 분석의 정확성을 높여 비즈니스 의사 결정 결과를 개선할 수 있습니다. 데이터 세트가 완전하고 정확하며 일관적일수록 정보에 입각한 비즈니스 인텔리전스 및 비즈니스 프로세스가 향상됩니다. 결과적으로 리더는 조직에 도움이 되고 직원과 소비자의 신뢰를 높이는 목표를 설정하고 달성할 수 있는 능력을 더 잘 갖추게 됩니다.

머신 러닝과 같은 데이터 과학 작업도 우수한 데이터 무결성의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 기본 머신 러닝 모델이 신뢰할 수 있고 정확한 데이터 레코드에 대해 학습되는 경우 해당 모델은 비즈니스 예측을 수행하거나 작업을 자동화하는 데 더 적합합니다.

다양한 유형의 데이터 무결성

데이터 무결성에는 물리적 데이터 무결성과 논리적 데이터 무결성이라는 두 가지 주요 범주가 있습니다.

물리적 데이터 무결성은 데이터가 저장되거나 전송 중인 동안 데이터 전체성(데이터에 중요한 정보가 누락되지 않음), 접근성 및 정확성을 보호하는 것입니다. 자연재해, 정전, 인적 오류, 사이버 공격은 데이터의 물리적 무결성에 위험을 초래합니다.

논리적 데이터 무결성은 부서, 분야 및 위치에 걸쳐 다양한 이해 관계자와 애플리케이션이 데이터에 액세스하는 동안 데이터 일관성과 완전성을 보호하는 것을 의미합니다. 논리적 데이터 무결성은 다음을 통해 달성됩니다.

• 중복 방지(엔티티 무결성)
• 데이터 저장 및 사용 방법 지시(참조 무결성)
• 허용 가능한 형식으로 데이터 보존(도메인 무결성)
• 데이터가 조직의 고유 또는 산업별 요구 사항을 충족하는지 확인(사용자 정의 무결성)

데이터 무결성과 데이터 보안의 차이점

데이터 보안은 데이터 무결성의 하위 구성 요소이며 무단 데이터 접근 또는 조작을 방지하기 위해 취하는 조치를 의미합니다. 효과적인 데이터 보안 프로토콜과 도구는 강력한 데이터 무결성에 기여합니다. 즉, 데이터 보안이 수단이고 데이터 무결성이 목표입니다. 침해, 공격, 정전 또는 서비스 중단이 발생한 경우 데이터 복구 가능성은 데이터 보안 영역에 속합니다.

열악한 데이터 무결성의 결과

인적 오류, 전송 오류, 악의적인 행위, 불충분한 보안 및 하드웨어 오작동은 모두 조직의 데이터 무결성에 부정적으로 영향을 미치는 "불량 데이터"의 원인이 됩니다. 조직이 이러한 문제 중 하나 이상을 겪고 있는 경우에는 다음과 같은 위험을 겪을 수 있습니다.

열악한 데이터 품질

품질이 낮은 데이터는 부정확하고 정보가 부족한 분석으로 인해 잘못된 의사 결정으로 이어집니다. 데이터 품질이 저하되면 생산성 손실, 수익 감소 및 평판 손상이 발생할 수 있습니다.

불충분한 데이터 보안

제대로 보호되지 않은 데이터는 데이터 유출 또는 자연 재해 또는 기타 계획되지 않은 사건으로 인해 손실될 위험이 높아집니다. 또한 데이터 보안에 대한 적절한 인사이트와 제어 기능이 없으면 조직은 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정과 같은 현지, 지역 및 글로벌 규정을 쉽게 준수하지 못할 수 있습니다.

데이터 품질은 기본적으로 데이터 무결성을 측정하는 척도입니다. 데이터 세트의 정확성, 완전성, 일관성, 유효성, 고유성 및 적시성은 조직이 특정 비즈니스 사용 사례에 대한 데이터의 유용성과 효율성을 결정하기 위해 사용하는 데이터 품질 측정입니다.

데이터 품질을 결정하는 방법

데이터 품질 분석가는 위에 나열된 차원을 사용하여 데이터 세트를 평가하고 전체 점수를 할당합니다. 데이터가 모든 차원에서 높은 순위를 차지하면 의도한 사용 사례 또는 애플리케이션에 대해 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 고품질 데이터로 간주됩니다. 데이터 품질을 측정하고 유지하기 위해 조직은 데이터 유효성 검사 규칙이라고도 하는 데이터 품질 규칙을 사용하여 데이터 세트가 조직에서 정의한 기준을 충족하는지 확인합니다.

우수한 데이터 품질의 이점

효율성 향상

비즈니스 사용자와 데이터 과학자는 서로 다른 시스템에서 데이터를 찾거나 형식을 지정하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 대신 더 큰 확신을 가지고 데이터 세트에 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다. 불완전하거나 부정확한 데이터에 대한 조치를 취하는 데 낭비되었을 추가 시간이 절약됩니다.

데이터 가치 향상

데이터가 사용자 또는 애플리케이션에 맞게 일관되게 형식이 지정되고 상황에 맞게 조정되므로 조직은 다른 방법으로는 폐기되거나 무시될 수 있는 데이터에서 가치를 창출할 수 있습니다.

협업 개선 및 의사 결정 개선

고품질 데이터는 시스템과 부서 간의 불일치를 제거하고 프로세스와 절차 전반에 걸쳐 일관된 데이터를 보장합니다. 이해관계자 간의 협업과 의사 결정은 모두 동일한 데이터에 의존하기 때문에 개선됩니다.

비용 절감 및 규정 준수 개선

고품질 데이터를 쉽게 찾고 액세스할 수 있습니다. 데이터 세트를 다시 생성하거나 추적할 필요가 없기 때문에 노동 비용이 줄어들고 수동 데이터 입력 오류가 발생할 가능성이 줄어듭니다. 또한 고품질 데이터를 올바른 환경에 쉽게 저장할 수 있을 뿐만 아니라 필수 보고서로 수집 및 컴파일할 수 있기 때문에 조직은 규정 준수를 더 잘 보장하고 규제 위반에 따른 벌금을 피할 수 있습니다.

직원 및 고객 경험 개선

높은 품질의 데이터는 조직이 직원과 고객에게 보다 개인화되고 영향력 있는 경험을 제공하는 데 사용할 수 있는 보다 정확하고 심층적인 통찰력을 제공합니다.

데이터 품질의 6가지 차원

데이터 품질을 결정하고 전체 점수를 할당하기 위해 분석가는 다음과 같은 6가지 차원(데이터 특성이라고도 함)을 사용하여 데이터 세트를 평가합니다.

1. 정확성: 데이터가 정확하고 실제 지식을 반영하는가?
2. 완전성: 데이터가 사용 가능한 모든 관련 정보로 구성되어 있는가? 누락된 데이터 요소나 빈 필드가 있는가?
3. 일관성: 해당 데이터 값이 위치와 환경 전반에서 일치하는가?
4. 유효성: 데이터가 의도한 용도에 맞는 올바른 형식으로 수집되고 있는가?
5. 고유성: 데이터가 다른 데이터와 중복되거나 겹치는가?
6. 적시성: 데이터가 최신 상태이며 필요할 때 쉽게 사용할 수 있는가?

이러한 각 차원에서 데이터 세트 점수가 높을수록 전체 점수가 높아집니다. 데이터 세트의 전체 점수가 높다는 것은 데이터 세트가 신뢰할 수 있고 쉽게 액세스할 수 있으며 관련성이 있음을 나타냅니다.

데이터 품질을 개선하는 방법

조직이 데이터 품질을 개선하기 위해 사용하는 몇 가지 일반적인 방법과 이니셔티브는 다음과 같습니다.

데이터 프로파일링

데이터 품질 평가라고도 하는 데이터 프로파일링은 조직의 데이터를 현재 상태로 감사하는 프로세스입니다. 이는 오류, 부정확성, 격차, 일관되지 않은 데이터, 중복 및 접근성 장벽을 발견하기 위해 수행됩니다. 다양한 데이터 품질 도구를 사용하여 데이터 세트를 프로파일링하고 수정이 필요한 데이터 이상 징후를 감지할 수 있습니다.

데이터 정제

데이터 정리는 데이터 프로파일링 중에 발견된 데이터 품질 문제와 불일치를 해결하는 프로세스입니다. 여기에는 여러 데이터 항목이 의도치 않게 여러 위치에 존재하지 않도록 데이터 세트의 중복 제거가 포함됩니다.

데이터 표준화

이는 서로 다른 데이터 자산과 구조화되지 않은 빅 데이터를 일관된 형식으로 준수하여 데이터 소스에 관계없이 데이터가 완전하고 사용할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 데이터를 표준화하기 위해 데이터 세트가 조직의 표준 및 요구 사항을 준수하도록 비즈니스 규칙이 적용됩니다.

지오코딩

지오코딩은 조직의 데이터 세트에 위치 메타데이터를 추가하는 프로세스입니다. 데이터에 지리적 좌표로 태그를 지정하여 데이터의 출처, 위치 및 상주를 추적함으로써 조직은 국가 및 글로벌 지리 데이터 표준이 충족되고 있는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 지리적 메타데이터는 조직이 고객 데이터 관리를 GDPR을 준수하도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

매칭 또는 연결

중복 또는 중복 데이터를 식별, 병합 및 해결하는 방법입니다.

데이터 품질 모니터링

우수한 데이터 품질을 유지하려면 지속적인 데이터 품질 관리가 필요합니다. 데이터 품질 모니터링은 이전에 점수가 매겨진 데이터 세트를 다시 검토하고 데이터 품질의 6가지 차원을 기반으로 데이터 세트를 재평가하는 관행입니다. 많은 데이터 분석가는 데이터 품질 대시보드를 사용하여 데이터 품질 KPI를 시각화하고 추적합니다.

배치 및 실시간 검증

이는 모든 데이터 세트가 특정 표준을 준수하는지 확인하기 위해 모든 애플리케이션과 데이터 유형에 대규모로 데이터 유효성 검사 규칙을 배포하는 것입니다. 이는 배치 프로세스로 주기적으로 수행하거나 변경 데이터 캡처와 같은 프로세스를 통해 실시간으로 지속적으로 수행할 수 있습니다.

Master Data Management

마스터 데이터 관리(MDM)는 모든 데이터가 카탈로그화되고 추적되는 조직 전체의 중앙 집중식 데이터 레지스트리를 생성하고 유지 관리하는 행위입니다. 이를 통해 조직은 데이터의 위치나 유형에 관계없이 단일 위치에서 데이터 세트를 빠르게 보고 평가할 수 있습니다. 예를 들어 고객 데이터, 공급망 정보 및 마케팅 데이터는 모두 MDM 환경에 상주합니다.

IBM은 데이터 소비자가 신뢰할 수 있는 고품질의 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터 프로파일링, 데이터 정리, 데이터 모니터링, 데이터 매칭 및 데이터 보강을 포함한 광범위한 통합 데이터 품질 및 거버넌스 기능을 제공합니다. IBM의 데이터 거버넌스 솔루션은 조직이 데이터 품질 점수를 자산에 할당하고 즉시 사용 가능한 자동화 규칙을 통해 큐레이션을 개선하여 데이터 품질 관리를 간소화하는 자동화된 메타데이터 기반 기반을 구축할 수 있도록 지원합니다.

IBM은 데이터 관측성 기능을 통해 조직이 데이터 파이프라인 내의 문제를 더 빠르게 감지하고 해결할 수 있도록 지원합니다. IBM은 자동화된 데이터 리니지 기능을 위한 Manta와의 파트너십을 통해 고객이 원인에 더 가까운 문제를 찾고, 추적하고, 예방할 수 있도록 지원할 수 있습니다.