데이터 품질(Data Quality)의 이해

좋은 데이터 품질의 이점

데이터 품질을 유지하는 것은 다음과 같은 이유로 중요합니다: 

운영 효율성: 고품질의 데이터를 가지고 있으면 오류를 수정하고, 불일치를 해결하고, 중복을 식별하는데 소비되는 시간과 자원을 줄일 수 있습니다. 좋은 데이터 품질은 직원들이 데이터 관련 문제를 처리하는 대신 더 높은 수준의 전략적 업무에 집중함으로써 비용을 줄여줍니다. 

정보 기반 의사결정: 좋은 데이터 품질은 주요 이해관계자들에게 그들의 결정이 정확한 정보에 기반하고 있다는 확신을 줍니다. 정확하고 완전하며 시기적절한 데이터는 분석과 AI에도 필수적이며, 둘 다 의미 있는 결과를 위해 품질 데이터에 의존합니다.

향상된 데이터 거버넌스: 좋은 데이터 품질은 데이터 세트가 일관되게 관리되고 규제 요구사항을 준수하도록 하는 효과적인 데이터 거버넌스에 중요합니다.

데이터 품질의 핵심 요소

AI 시대의 데이터 품질은 여섯 가지 주요 차원으로 나눌 수 있으며, 이는 AI 모델의 성능과 AI 기반 분석의 신뢰도를 결정짓는 핵심 요소입니다.

1. 일관성: 데이터는 다양한 데이터베이스와 데이터 세트 간에 일관되어야 하며, AI 시스템이 정확하게 학습하고 예측을 수행하기 위해서는 시간, 거래, 주제 영역에 따른 정합성이 필수입니다. AI 기반 데이터 처리(AI Data Processing)에서는 이러한 중복과 충돌을 제거하여 정제된 데이터를 만드는 것이 중요합니다.
2. 정확성: 데이터는 실제 세계의 상황을 충실히 반영해야 하며, 오류 없이 정확하게 소스를 표현해야 합니다. 이는 AI 분석(AI Analytics)의 품질을 보장하기 위한 전제 조건입니다. 부정확한 데이터는 AI 모델의 예측력을 저하시킬 수 있습니다. 
3. 유효성: 데이터는 정의된 포맷, 표준, 규칙을 따라야 하며, 이는 특히 AI 데이터 검증(AI Data Validation) 프로세스에서 중요합니다. 메타데이터와의 정합성 또한 검토 대상입니다. 
4. 완전성: AI는 누락된 정보나 불완전한 데이터에 민감하게 반응합니다. 데이터 세트에 빠진 항목이 많을 경우, AI 모델의 의사결정에 편향이 발생할 수 있으며, 이로 인해 잘못된 인사이트가 도출될 수 있습니다.  
5. 시의 적절성: 데이터는 필요할 때 바로 사용할 수 있어야 하며, 이는 AI 기반 시스템(AI-powered Systems)이 최신 정보를 반영한 판단을 내릴 수 있게 합니다. 지연된 데이터는 분석 결과를 왜곡시킬 수 있습니다.
6. 고유성: 데이터가 여러 출처에서 통합될 때, 중복 제거와 고유성 확보는 AI 모델의 훈련 효율성과 해석 가능성에 큰 영향을 미칩니다. 중복된 정보는 AI 모델(AI Model)의 학습 품질을 저하시킬 수 있습니다.

분석 플랫폼에 들어가는 어떤 데이터라도 이러한 요구사항을 충족시키지 못할 가능성이 크다는 점을 주목해야 합니다. 데이터 품질은 시간이 지남에 따라 데이터를 정리하고 변환함으로써 달성됩니다. 
 
데이터 품질을 보장하는 또 다른 방법은"데이터 품질의 일곱 가지 C" 프레임워크 를 사용하는 것입니다. 이 프레임워크는 데이터를 공유, 처리, 사용을 위해 준비하는 방법을 설명합니다. 

• 수집: 초기 단계는 데이터 수집입니다. 이는 데이터를 캡처하고, 포맷팅하고, 적절한 데이터 저장소에 저장하는 과정입니다.  
• 특성화: 데이터가 수집된 후, 두 번째 단계는 데이터 생성 시간, 수집 방법, 심지어 위치나 특정 센서 설정과 같은 추가 메타데이터를 특성화하는 것입니다. 
• 정제: 다음 단계는 데이터 내의 문제나 손상을 해결하여 데이터를 정제하는 것입니다. ETL(추출, 변환, 로드)은 일반적인 과정이지만, 중복, 오타 또는 불필요한 데이터를 포함한 추가 문제를 해결하기 위해 다른 방법이 사용될 수 있습니다. 
• 문맥화: 모든 데이터가 귀하의 사업이나 이니셔티브와 관련이 있는 것은 아닙니다. 데이터를 맥락화하면 추가 메타데이터가 필요할 수 있는지 결정합니다. 
• 분류: 이는 데이터 세트의 주요 요소를 더욱 식별하고 문제 도메인에 따라 추출하는 것입니다. 
• 상관관계: 이 단계는 다양한 데이터 저장소에 걸친 분산된 데이터와 개념을 연결합니다. 예를 들어, 두 데이터 세트는 같은 데이터 포인트를 참조할 수 있습니다: 고객의 전화 번호는 각각의 데이터베이스에 따라 두 가지 다른 유형으로 분류될 수 있습니다. 상관관계는 이러한 충돌을 해결하기 위해 데이터 포인트를 연결하는 데 도움이 됩니다. 
• 카탈로그: 마지막 단계는 데이터와 메타데이터가 안전하게 저장되고 보존되며 검색 및 분석 플랫폼에서 접근 가능하도록 하는 것입니다.

데이터 품질 평가

데이터 품질은 확립된 표준과 차원의 프레임워크에 대해 측정되어야 합니다. 주요 프레임워크 네 가지는 다음과 같습니다: 

• 데이터 품질 평가 프레임워크 (DQAF) 
• 전체 데이터 품질 관리 (TDQM) 
• 데이터 품질 점수카드 (DQS) 
• 데이터 다운타임 

이러한 표준은 데이터의 공백을 식별하고 시간이 지남에 따라 개선을 안내합니다. 이러한 프레임워크가 다루는 일반적인 지표 중 일부는 다음과 같습니다: 

• 오류율: 데이터에서 발견된 오류의 빈도 
• 완전성 비율: 완전하고 사용 가능한 데이터의 비율 
• 일관성 비율: 데이터가 다른 데이터 세트 간에 얼마나 일관성이 있는지의 정도 
• 적시 제공율: 데이터가 얼마나 최신인지

데이터 품질 향상

거대하고 성장하는 데이터 세트와 해결해야 할 복잡한 문제들로 인해, 데이터 품질을 향상시키는 것은 도전이 될 수 있습니다. 데이터 품질 모니터링은 데이터의 생성부터 활용까지 전 과정에서 이루어져야 합니다. 장기적으로 보면, 이는 더 정확한 분석, 더 현명한 결정, 그리고 증가된 수익을 초래할 수 있습니다. 

• ETL 중의 데이터 품질: 데이터 세트를 정리하는 과정에서 여러 가지 실수가 발생할 수 있습니다. 데이터를 취득, 변환, 조정 과정에서 데이터 품질을 확인하면 지속적인 정확성과 준수를 보장할 수 있습니다. 데이터 클렌징 도구는 데이터 세트에서 부정확하거나 불완전한 데이터를 수정하거나 제거하는 과정을 자동화할 수 있지만, 어떤 자동화도 완벽하지 않습니다. 이 과정에서 지속적인 테스트를 통해 그 전반적인 정확성과 품질을 더욱 보장할 수 있습니다.
• 데이터 품질과 거버넌스: 좋은 데이터 거버넌스는 데이터를 보호하고 데이터 품질을 지원하는 데 필수적입니다. 데이터 품질에 대한 조직 표준을 결정하고, 프로세스의 다른 부분을 소유할 주요 이해관계자를 식별하세요. 또한 데이터 품질 문화를 개발하여 모든 사람이 데이터 무결성을 유지하는 데 있어 자신의 역할을 이해하도록 하는 것이 중요합니다. 
• 테스트 중의 데이터 품질: 데이터 품질 테스트는 주어진 데이터 세트에서 특정하고 알려진 문제를 예상하려고 시도하며, 데이터 프로파일링 도구는 데이터 품질 문제를 분석하고 패턴, 이상치, 이상값에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 실제 세계의 배포에 앞서 결과의 정확성을 보장하기 위해 수행되어야 합니다.

새로운 데이터 품질 문제

경쟁력 있는 비즈니스 환경에서, 기업들은 데이터를 활용하여 앞서 나가야 합니다. AI와 머신 러닝 프로젝트는 기업이 데이터에서 통찰력과 혁신을 창출하여 경쟁력을 유지하는 데 있어 점점 중요해지고 있습니다. 한편, 클라우드 우선 기능으로의 전환과 사물인터넷(IoT)의 폭발적인 증가로 인해 데이터가 기하급수적으로 늘어났습니다.  

강력한 데이터 품질 관행의 필요성은 어느 때보다 커졌지만, 기업들은 좋은 데이터 품질을 구축하고 유지하는 데 있어 공통적인 문제에 직면하고 있습니다: 

• 불완전하거나 부정확한 데이터: 여러 소스에서 데이터를 집계하면 누락된 속성, 오류, 중복이 있을 수 있으며, 이는 오해를 불러일으키거나 부정확한 결정을 초래할 수 있습니다. 
• 불량 데이터 관리: 강력한 데이터 관리 모범 사례가 없으면, 역할이나 책임이 불명확해짐으로 인해 데이터 품질이 저하될 수 있습니다. 
• 데이터의 양과 속도: 데이터 양이 증가하면 실시간 처리와 보고에 어려움이 발생할 수 있으며, 이로 인해 인사이트 도출이 지연될 수 있습니다. 
• 복잡한 데이터 소스: 시스템은 점점 더 사진과 비디오와 같은 비구조화된 데이터를 수집하며, 이는 가장 체계적으로 설계된 데이터 품질 프로세스조차도 어려움에 직면하게 만들 수 있습니다. 
• 모니터링 관행: 엄격한 데이터 모니터링 관행이 부족한 조직은 데이터 품질을 잃을 수 있습니다.

조직이 AI와 분석을 중심으로 데이터 중심 접근법을 강화함에 따라, 데이터 품질 관행을 중앙화하고 간소화하는 것이 중요해질 것입니다. 데이터 품질이 더 좋을수록, 조직은 더 효과적인 결정을 내리고, 오류를 최소화하고, 기술적으로 진보된 환경에서 경쟁할 수 있습니다.