데이터 신뢰성은 데이터가 시간이 흘러도 여러 소스에 걸쳐 일관성을 유지하고 오류가 없는지 여부에 관한 신뢰도를 측정하는 척도로서 데이터의 완전성과 정확성을 의미합니다.
데이터의 신뢰성이 높을수록 더 안정적으로 믿고 이용할 수 있습니다.데이터에 대한 신뢰는 학술 연구, 비즈니스 분석 또는 공공 정책 등 모든 분야에서 의미 있는 인사이트를 도출하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있는 탄탄한 토대가 됩니다.
부정확하거나 신뢰할 수 없는 데이터는 잘못된 결론, 결함이 있는 모델, 미흡한 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 그렇기 때문에 점점 더 많은 기업이 최고 데이터 책임자라는 직책을 도입하고 있으며, 2019년과 2021년 사이에 상위 상장 기업 중 그 수가 두 배로 증가했습니다.1
불량 데이터로 인한 위험과 정확한 데이터의 경쟁 우위를 고려할 때, 데이터 신뢰성 이니셔티브는 모든 비즈니스의 우선순위가 되어야 합니다. 성공하려면 신뢰성을 평가하고 개선하는 데 무엇이 수반되는지(대부분 데이터 관측 가능성과 관련됨) 이해하고, 개선을 위한 명확한 책임과 목표를 설정하는 것이 중요합니다.
엔드투엔드 데이터 관측 가능성을 구현하면 데이터 엔지니어링 팀은 잘못된 데이터 문제가 확산되기 전에 문제를 파악하고 조치를 취해 해결함으로써 데이터 스택 전반의 데이터 신뢰성을 보장할 수 있습니다.
선제적 데이터 관측 가능성이 어떻게 데이터 인시던트를 조기에 감지하고 이를 더 빠르게 해결하는 데 도움이 되는지 알아보세요.
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데이터의 신뢰성을 측정하려면 다음 세 가지 핵심 요소를 살펴봐야 합니다.
1. 유효성
데이터의 유효성은 데이터가 올바른 방식으로 저장되고 형식이 지정되었는지, 그리고 의도한 대상을 측정하고 있는지에 따라 결정됩니다. 예를 들어 특정 실제 현상에 관한 새로운 데이터를 수집하는 경우, 데이터는 해당 현상을 정확하게 반영하고 외부 요인의 영향을 받지 않는 경우에만 유효합니다.
2. 완전성
데이터의 완전성은 정보에서 누락된 것이 있는지를 나타냅니다. 데이터가 유효하더라도, 정보에 대한 누군가의 이해에 영향을 미칠 수 있는 중요한 항목이 누락된 경우에는 여전히 불완전할 수 있습니다. 불완전한 데이터는 편향되거나 잘못된 분석으로 이어질 수 있습니다.
3. 고유성
데이터의 고유성은 데이터 세트의 중복 여부를 나타냅니다. 이러한 고유성은 부정확할 수 있는 과잉 표현을 방지하는 데 중요한 요소입니다.
일부 데이터 팀은 한 단계 더 나아가 다음과 같은 다른 다양한 요소도 살펴봅니다.
데이터의 신뢰성을 측정하는 것은 팀이 데이터 세트에 대한 신뢰를 구축하고 잠재적인 문제를 조기에 파악하는 데 필수적입니다. 정기적이고 효과적인 데이터 테스트를 통해 데이터 팀은 문제를 신속하게 찾아내 원인을 파악하고 해결 조치를 취할 수 있습니다.
최신 데이터 플랫폼은 기술뿐만 아니라 DevOps, DataOps 및 민첩성에 대한 철학에 의해서도 지원됩니다. DevOps와 DataOps의 목적은 완전히 다르지만, 프로젝트 작업 주기를 가속화하도록 설계된 민첩성에 대한 철학과는 각각 비슷합니다.
DevOps는 제품 개발에 중점을 두는 반면, DataOps는 데이터로부터 비즈니스 가치를 제공하는 분산형 데이터 아키텍처 시스템을 만들고 유지 관리하는 데 중점을 둡니다.
민첩성은 속도와 효율성을 높이되 '인적' 요소를 배제하지 않는 소프트웨어 개발 철학입니다. 커뮤니케이션을 극대화하기 위한 방법으로 대면 대화에 중점을 두는 동시에 오류를 최소화하는 수단으로 자동화를 강조합니다.
데이터 신뢰성과 데이터 유효성은 명백히 구분되는 데이터 품질의 두 가지 측면을 다룹니다.
데이터 관리의 맥락에서 두 가지 특성 모두 데이터의 무결성과 유용성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 신뢰성과 데이터 유효성은 서로 관련이 있지만, 상호 대체 가능한 개념은 아닙니다. 예를 들어, 신뢰성이 높은 데이터 수집 프로세스(일관되고 반복 가능한 결과 제공)를 갖추고 있어도 수집되는 데이터가 검증되지 않은 경우(필요한 규칙이나 형식을 준수하지 않는 경우), 최종 결과는 여전히 낮은 품질의 데이터가 될 수 있습니다.
반대로, 완벽하게 유효한 데이터(모든 형식 및 무결성 규칙 충족)를 확보하더라도 해당 데이터를 수집하는 프로세스를 신뢰할 수 없는 경우(각 측정 또는 관찰에 따라 다른 결과를 제공함) 해당 데이터의 유용성과 신뢰성이 의심스러워집니다.
데이터 신뢰성을 유지하려면 모든 유형의 데이터를 수집하고 처리하는 일관된 방법을 확립하고 이를 철저히 준수해야 합니다. 데이터 유효성을 위해서는 엄격한 데이터 유효성 검사 프로토콜이 마련되어 있어야 합니다. 여기에는 데이터 유형 확인, 범위 확인, 참조 무결성 확인 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 프로토콜은 데이터가 올바른 형식이고 필요한 모든 규칙을 준수하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
모든 데이터 신뢰성 이니셔티브는 다음을 포함하여 많은 연구 및 데이터 분석 영역에서 상당한 문제와 과제를 안고 있습니다.
데이터 수집 방식은 데이터의 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 수집 방법에 결함이 있거나 편향된 경우 데이터를 신뢰할 수 없습니다. 또한 데이터 수집 시점, 데이터 입력 중, 데이터 처리 또는 분석 중에 측정 오류가 발생할 수도 있습니다.
데이터를 신뢰할 수 있으려면 시간이 지남에 따라 다양한 컨텍스트에서 일관성이 있어야 합니다. 측정 기법, 정의 또는 데이터 수집에 사용되는 시스템의 변경으로 인해 데이터가 일관되지 않을 수도 있습니다.
사람의 실수는 항상 신뢰성을 저하시키는 잠재적인 원인이 됩니다. 이는 잘못된 데이터 입력, 일관되지 않은 데이터 코딩, 데이터의 잘못된 해석 등 다양한 방식으로 발생할 수 있습니다.
어떤 경우에는 측정 대상이 시간이 지남에 따라 변경되어 신뢰성 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 소비자 행동을 예측하는 머신 러닝 모델은 처음 만들었을 때는 신뢰할 수 있지만, 근본적인 소비자 행동이 변화함에 따라 부정확해질 수 있습니다.
일관성 없는 데이터 거버넌스 관행과 데이터 관리의 부재는 데이터 품질과 신뢰성에 대한 책임감 부족으로 이어질 수 있습니다.
데이터 소스가 변경되거나 업데이트되면, 특히 데이터 형식이나 구조가 변경되는 경우 데이터 신뢰성이 저하될 수 있습니다. 또한 다양한 데이터 소스의 데이터를 통합하다 보면 최신 데이터 플랫폼에서 데이터 신뢰성 문제가 발생할 수도 있습니다.
중복된 기록이나 항목은 부정확한 결과를 초래하고 결과를 왜곡할 수 있습니다. 중복 여부를 파악하고 처리하는 것은 데이터 신뢰성을 유지하는 데 있어 어려운 과제입니다.
이러한 문제와 과제를 해결하려면 데이터 품질 프로세스, 데이터 거버넌스, 데이터 유효성 검사 및 데이터 관리 관행의 조합이 필요합니다.
데이터의 신뢰성을 보장하는 것은 건전한 데이터 관리의 기본 측면입니다. 전체 데이터 스택에서 데이터 신뢰성을 유지하고 개선하기 위한 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.
데이터 관측 가능성은 시스템에 있는 데이터의 상태와 현황을 이해하는 것을 말합니다. 여기에는 단순히 문제를 설명하는 것 이상의 다양한 활동이 포함됩니다. 데이터 관측 가능성은 거의 실시간으로 데이터 문제를 파악하고 조치를 취해 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
중요한 것은 데이터 신뢰성의 핵심인 잘못된 데이터 문제를 해결하려면 데이터 관측 가능성이 필수적이라는 것입니다. 좀 더 자세히 살펴보면, 데이터 관측 가능성은 모니터링, 알림, 추적, 비교, 분석, 로깅, SLA 추적 및 데이터 리니지와 같은 활동을 포함하며, 이 모든 활동은 데이터 신뢰성을 포함한 엔드투엔드 데이터 품질을 이해하기 위해 함께 작동합니다.
데이터 관측 가능성을 잘 활용하면 문제를 조기에 식별할 수 있으므로 전체 데이터 팀이 더 신속하게 대응하고 영향의 정도를 파악하여 신뢰성을 회복할 수 있어 데이터 신뢰성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 관측 가능성 관행과 툴을 구현함으로써 조직은 데이터 신뢰성을 향상하여 전체 데이터 수명 주기 동안 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 데이터를 확보할 수 있습니다. 이는 고품질 데이터가 비즈니스 인텔리전스, 데이터 기반 의사 결정 및 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 데이터 중심 환경에서 특히 중요합니다.
IBM® Databand®는 데이터 파이프라인 및 웨어하우스를 위한 관측 가능성 소프트웨어로, 메타데이터를 자동으로 수집하여 과거 데이터를 기반으로 하는 기준선을 구축하고, 이상 징후를 감지하며, 경고를 분류하여 데이터 품질 문제를 해결합니다.
ETL 및 ELT 패턴을 지원하는 IBM® DataStage®는 온프레미스 및 클라우드 모두에서 실시간에 가까운 유연한 데이터 통합을 제공합니다.
AI 시대를 위한 지능형 데이터 카탈로그인 IBM® Knowledge Catalog를 사용하면 위치와 관계없이 데이터, 지식 자산 및 그 관계에 액세스하고, 선별하고, 분류하고, 공유할 수 있습니다.
이제 쿼리, 거버넌스 및 오픈 데이터 형식으로 지원되는 오픈 레이크하우스 아키텍처에 구축된 목적에 맞는 데이터 저장소를 통해 분석과 AI를 확장하여 데이터에 액세스하고 공유할 수 있습니다.
데이터 관측 가능성이란 무엇이고, 왜 중요한지, 최신 데이터 시스템과 함께 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 데이터 관측 가능성 프레임워크를 구현하기 위한 모범 사례로는 어떤 것이 있는지 자세히 알아보세요.
고품질 데이터를 보장하는 것은 데이터 엔지니어와 전체 조직의 책임입니다. 이 게시물에서는 데이터 품질의 중요성, 데이터 감사 및 모니터링 방법, 주요 이해관계자의 동의를 얻는 방법에 대해 설명합니다.
데이터 품질에 관해서는 완전성, 일관성, 적합성, 정확성, 무결성, 적시성, 가용성 및 연속성을 포함하여 몇 가지 중요한 메트릭이 있습니다.
1. 신뢰할 수 있는 데이터(ibm.com 외부 링크), PwC, 2022년 4월 28일