전 세계의 조직은 실행 가능한 통찰력을 창출하고 향후 계획을 추진하기 위해 비즈니스 데이터를 사용, 처리 및 시스템에 통합하는 지속적인 과제를 안고 있습니다. 우리가 살고 있는 이 데이터 중심 세계는 최근의 사건이 아니며, 조직에서는 2015년 이후 매년 더 많은 데이터를 클라우드에 저장했다고 보고합니다.
그러나 데이터 수집에 대한 임계값이 높더라도 순수한 양이 항상 더 효과적인 결과를 보장합니다. 기업이 고려해야 할 가장 큰 요소는 수집하고 처리하는 데이터의 품질입니다. 고품질 데이터는 분석 엔진에 더 쉽게 공급되므로 최선의 조치를 결정하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
그러나 품질이 낮은 데이터는 관리하기가 더 지루하며 분석 준비가 되기 전에 더 많은 변환이나 정리가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 추가 프로세스는 리소스 소비에 직접적인 영향을 미치므로 데이터 관련 노력의 비용이 증가합니다. 그러나 데이터 기반 의사결정은 이제 비즈니스 전략의 중요한 부분이므로 데이터 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 품질을 개선하는 것이 핵심 목표가 되어야 합니다.
이 문서에서는 데이터 처리를 다룰 때 취해야 할 주요 방법, 전략 및 예방 조치에 대해 자세히 알아봅니다. 비즈니스에서 데이터 품질을 향상하여 리소스를 절약하고 조직 전체에서 데이터 채택을 촉진할 수 있는 방법을 정확하게 다룰 것입니다.
바로 들어가 보겠습니다.
데이터 품질이란 무엇입니까?
데이터 품질은 데이터가 특정 기준을 얼마나 잘 따르는지를 설명하는 포괄적인 용어입니다. 이러한 기준은 데이터를 더 쉽게 수집, 대조, 분석할 수 있는 측면과 직접적으로 연관되어 있습니다.
다음은 데이터의 평균 품질을 정의하는 몇 가지 특성입니다.
- 정확성: 정확한 데이터란 데이터의 정확성 수준을 의미합니다. 매우 정확한 데이터에는 오류가 없으며 기록된 실제 값이 반영됩니다.
- 완전성: 완전한 데이터는 완전히 채워져 있으며 공백이나 누락된 값이 포함되어 있지 않습니다.
- 일관성: 일관성은 다양한 배포 및 데이터 세트에서 데이터가 균일하게 유지되는 능력을 의미합니다. 예를 들어, 데이터는 두 가지 다른 소스에서 나왔음에도 불구하고 동일한 것을 암시합니다.
- 적시: 적시성은 데이터가 얼마나 최신 상태인지 정의하는 용어입니다. 지난 24시간 동안 생성된 데이터는 짧은 처리 시간이 필요한 비즈니스 프로세스에 더 적합할 수 있습니다. 또는 과거 추세를 살펴보면 오래된 데이터가 더 시의적절합니다.
- 관련성: 세계에서 가장 큰 데이터 세트를 가질 수 있지만, 알고 싶은 내용과 관련이 없다면 시간 낭비입니다. 열악한 데이터는 일반적으로 비즈니스 목표와 관련성이 거의 없습니다.
품질이 낮은 데이터는 데이터 엔지니어를 좌절시키고 비즈니스 프로세스 속도를 늦추는 데 그치지 않습니다. 이는 훨씬 더 직접적인 영향을 미치며, 낮은 데이터로 인해 기업은 매년 3조 달러 이상의 비용을 지출합니다. 이 수치는 미국에 본사를 둔 기업만을 반영하며, 전 세계적으로 품질이 낮은 데이터가 얼마나 심각할 수 있는지를 보여줍니다.
조직의 데이터 품질을 개선하기 위한 전략
조직의 데이터 품질 개선은 하루아침에 이루어지지 않습니다. 마찬가지로, 데이터가 전체 데이터 파이프라인에 걸쳐 흐르기 때문에 데이터의 평균 품질을 변경하려면 몇 가지 작은 조정 이상이 필요합니다.
그러나 올바른 길로 가는 데 도움이 되는 특정 방법을 사용할 수 있습니다. 다음은 조직의 데이터 품질을 개선하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 주요 전략입니다.
비즈니스에 데이터 표준을 만들고 시행하세요.
모든 엔지니어가 알고, 이해하고, 따르는 핵심 데이터 표준이 없으면 일관된 데이터 표준을 얻을 수 없습니다. 데이터 표준 전략은 데이터와의 모든 단일 상호 작용을 뒷받침하므로 명확한 명명 규칙, 구조 전략 및 데이터 입력 시스템을 만들 수 있습니다.
귀하의 비즈니스가 지속적으로 완전성 및 일관성 문제에 직면하는 경우 데이터 표준을 만들고 시행하면 핵심 문제를 극복하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 데이터 문서가 광범위할수록 수집 프로세스 후에 고품질 데이터를 받을 가능성이 높아집니다.
Instate 데이터 정리 프로세스
상호 작용하는 데이터의 평균 품질을 향상시키는 환상적인 방법은 오류를 찾아 무력화하는 데 도움이 되는 다양한 데이터 정리 시스템을 구현하는 것입니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 최근에 수집된 데이터를 샅샅이 뒤져 중복된 정보를 찾을 수 있습니다.
이 전략은 더 높은 데이터 표준을 생성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 중복되거나 불완전한 데이터를 수집하는 데 낭비되는 리소스를 줄여줍니다.
가능하다면 자동화를 사용하세요
자동화는 데이터 세계에서 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 자동화 기술을 활용함으로써 기업은 데이터 입력 및 검증의 수동 요소를 제거할 수 있습니다. 인적 오류는 지속적으로 낮은 품질의 데이터를 생성하므로 이 단계를 근절하는 것이 데이터 품질을 향상시키는 효과적인 방법입니다.
기업은 또한 데이터 검증 도구와 삭제 도구를 자동화하여 데이터 품질을 유지하는 가장 힘든 작업을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 자동화로 인해 추가 시간이 발생하면 데이터 엔지니어는 데이터 품질 테스트 및 정리 매개변수 개선 작업을 계속할 수 있습니다.
품질 테스트에 dbt 사용
데이터 변환 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 품질을 테스트하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 dbt를 사용하는 것입니다. 데이터 빌드 도구라고도 알려진 dbt는 데이터 변환 프로세스를 간소화하는 명령줄 도구입니다. 데이터 품질을 설정할 때 dbt를 사용하여 다양한 테스트를 실행할 수 있으며 품질 조사에 맞는 사용자 정의 테스트도 만들 수 있습니다.
예를 들어 비즈니스 문서 내에 중복된 기록이 있는지 추적하는 dbt 데이터 품질 테스트를 만들 수 있습니다. 신속하고 매우 효과적인 테스트로서 이는 귀하의 비즈니스에서 데이터의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있는 부분을 정확히 발견하려고 할 때 도움이 될 수 있습니다.
마지막 생각들
데이터는 21세기의 주요 리소스로, 기업이 지난 수십 년 동안만 가능했던 어느 정도의 확실성을 바탕으로 미래를 계획할 수 있도록 해줍니다. 현대 운영 전략에서 그 중요성을 고려하면 건강하고 효과적인 데이터 스트림을 생성하는 것이 회사의 최우선 과제입니다.
이 문서에서 제시한 전략과 제안을 소개함으로써 귀하의 비즈니스는 수집을 위한 새로운 데이터의 고품질, 연속적, 동적 흐름을 생성하는 데 한 걸음 더 가까워질 것입니다. 고품질 데이터를 확보하면 데이터 처리 비용을 줄이고 회사 데이터가 제공할 수 있는 수익 창출 결과에 더 집중할 수 있습니다.
앞으로 몇 달 동안 성공적인 데이터 관행을 적용하기를 바랍니다.
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