데이터 변환에 대한 빠른 가이드

대규모 데이터 세트를 체계화, 통합, 표준화하고 비즈니스 인텔리전스(BI)에 적합한 형태로 만들고 싶으신가요? 그렇다면 ETL 프로세스에서 데이터 변환에 대한 이 상세 가이드를 주목해 주십시오.

대부분의 기업은 BI 도구에서 바로 활용할 수 있는 형태의 데이터를 확보하기 어렵습니다. 데이터 커넥터와 저장소는 종종 정리되지 않은 원시 데이터를 쏟아내는데, 이러한 데이터에서는 유의미한 패턴을 발견하기가 어렵습니다.

데이터를 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하려면 데이터 변환과 같은 전문적인 과정이 필요합니다. 또한, 정확하지 않은 데이터 세트 속에 숨겨진 비즈니스 기회를 발견하는 데에도 데이터 변환이 중요한 역할을 합니다.

이 글에서는 데이터 변환의 기초부터 심층적인 내용까지 다룹니다. 이 글을 읽고 나면 데이터 변환에 대한 전문 지식을 쌓고, 성공적인 데이터 변환 프로젝트를 계획하고 실행할 수 있을 것입니다.

데이터 변환이란 무엇일까요?

데이터 변환은 데이터의 핵심 내용과 의미는 유지하면서 데이터의 형태를 변경하는 데이터 처리 기술입니다. 데이터 과학자들은 주로 다음과 같은 측면에서 데이터를 수정합니다.

• 데이터 구조
• 데이터 형식
• 표준화
• 체계화
• 통합
• 정제

이러한 과정을 거쳐 정리된 형태의 깨끗한 데이터가 생성됩니다. 최종 데이터의 형식과 구조는 비즈니스에서 사용하는 BI 도구에 따라 달라질 수 있습니다. 또한, 회계, 재무, 재고, 판매 등 각 부서마다 데이터 입력 구조가 다르기 때문에 형식도 부서별로 다를 수 있습니다.

데이터 변환 과정에서 데이터 과학자는 비즈니스 규칙을 데이터에 적용합니다. 이러한 규칙은 비즈니스 분석가가 처리된 데이터에서 패턴을 찾고, 경영진이 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

데이터 변환은 서로 다른 데이터 모델을 통합하여 하나의 중앙 집중식 데이터베이스로 만들 수 있는 과정이기도 합니다. 이를 통해 제품, 서비스, 판매 과정, 마케팅 전략, 재고, 회사 지출 등을 비교 분석하는 데 도움이 됩니다.

데이터 변환의 유형

#1. 데이터 정제

이 과정은 부정확하거나, 불완전하거나, 관련 없는 데이터 세트 또는 데이터의 일부를 식별하는 작업입니다. 식별된 데이터는 정확성을 높이기 위해 수정, 대체 또는 삭제될 수 있습니다. 의미 있는 통찰력을 얻기 위해서는 데이터에 대한 주의 깊은 분석이 필요합니다.

#2. 데이터 중복 제거

중복된 데이터 입력은 데이터 분석 과정에서 혼란과 오류를 야기할 수 있습니다. 데이터 중복 제거는 데이터 세트에서 중복된 모든 항목을 제거하여 데이터의 정확성을 높입니다.

이 과정은 기업이 중복 데이터를 저장하고 처리하는 데 드는 비용을 절감시켜줍니다. 또한 데이터 처리 성능 저하 및 쿼리 처리 속도 감소를 방지합니다.

#3. 데이터 집계

데이터 집계는 데이터를 수집, 검색 및 간결한 형식으로 표시하는 것을 의미합니다. 기업은 여러 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 데이터 분석을 위해 통합할 때 이 데이터 변환 방식을 활용합니다.

데이터 집계는 제품, 운영, 마케팅 및 가격 책정에 대한 전략적 결정을 내리는 데 매우 유용합니다.

#4. 데이터 통합

이름에서 알 수 있듯이, 데이터 통합은 다양한 소스의 데이터를 결합하는 데이터 변환 방식입니다.

서로 다른 부서와 관련된 데이터를 통합하여 하나의 통합된 시각을 제공함으로써, 기업의 모든 구성원이 머신러닝(ML) 기술 및 비즈니스 인텔리전스 분석에 데이터를 활용할 수 있게 됩니다. 또한 데이터 관리 프로세스의 핵심 요소로 간주됩니다.

#5. 데이터 필터링

오늘날 기업은 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. 그러나 모든 과정에서 모든 데이터가 필요한 것은 아닙니다. 따라서 기업은 필요한 데이터만 추출하기 위해 데이터 세트를 필터링해야 합니다.

필터링은 관련 없거나, 중복되거나, 민감한 데이터를 걸러내고 필요한 데이터만 남기는 과정입니다. 이 과정을 통해 기업은 데이터 오류를 최소화하고, 정확한 보고서와 쿼리 결과를 얻을 수 있습니다.

#6. 데이터 요약

데이터 요약은 생성된 데이터에 대한 포괄적인 요약을 제공하는 것을 의미합니다. 원시 데이터는 오류가 포함될 수 있고 특정 애플리케이션에서 이해하기 어려운 형식으로 제공될 수 있어 모든 과정에 적합하지 않습니다.

이러한 이유로 기업은 데이터 요약을 통해 원시 데이터의 간략한 버전을 생성합니다. 요약된 버전은 데이터의 추세와 패턴을 보다 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

#7. 데이터 분할

이 과정에서 데이터 세트의 항목은 서로 다른 세그먼트로 나뉩니다. 데이터 분할의 주된 목적은 교차 검증을 위해 데이터 세트를 개발, 훈련 및 테스트하는 것입니다.

또한, 이 과정은 무단 액세스로부터 중요하고 민감한 데이터를 보호하는 데에도 도움이 됩니다. 기업은 데이터를 분할하여 민감한 데이터를 암호화하고 다른 서버에 저장할 수 있습니다.

#8. 데이터 유효성 검사

데이터 유효성 검사는 이미 보유한 데이터를 검증하는 데이터 변환 유형입니다. 이 과정은 데이터의 정확성, 품질 및 무결성에 대한 교차 검사를 포함합니다. 데이터를 추가 처리하기 전에 유효성을 검사하는 것은 이후 단계에서 발생할 수 있는 문제를 예방하는 데 필수적입니다.

데이터 변환은 어떻게 수행할까요?

변환 방법 선택

비즈니스 요구 사항에 따라 다음 데이터 변환 방법 중 하나를 선택할 수 있습니다.

#1. 온사이트 ETL 도구

대량의 데이터 세트를 정기적으로 처리해야 하고 맞춤형 변환 프로세스가 필요한 경우 온사이트 ETL 도구를 고려할 수 있습니다. 이러한 도구는 강력한 워크스테이션에서 실행되며 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있습니다. 그러나 소유 비용이 높다는 단점이 있습니다.

#2. 클라우드 기반 ETL 웹 앱

중소기업은 일반적으로 클라우드 기반 데이터 변환 앱을 선호합니다. 이러한 앱은 비용이 저렴하며, 일주일에 한 번 또는 한 달에 한 번 데이터를 준비해야 하는 경우에 적합합니다.

#3. 변환 스크립트

비교적 작은 데이터 세트가 있는 소규모 프로젝트에서 작업하는 경우 Python, Excel, SQL, VBA 및 매크로와 같은 기존 시스템을 사용하여 데이터 변환을 수행하는 것이 좋습니다.

데이터 세트를 변환하는 기술 선택

데이터 변환 방법을 선택했다면, 이제 적용할 기술을 고려해야 합니다. 원시 데이터와 원하는 최종 패턴에 따라 아래 기술 중 일부 또는 전부를 선택할 수 있습니다.

#1. 데이터 통합

데이터 통합은 여러 소스에서 가져온 데이터를 결합하여 요약된 테이블을 만드는 과정입니다. 예를 들어, 고객 데이터를 계정, 송장, 판매, 마케팅, 소셜 미디어, 경쟁업체, 웹사이트, 비디오 공유 플랫폼 등 다양한 곳에서 수집하여 테이블 형식의 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.

#2. 데이터 정렬 및 필터링

필터링되지 않은 원시 데이터를 BI 앱으로 보내는 것은 시간과 비용 낭비일 뿐입니다. 대신, 데이터 세트에서 불필요한 데이터를 필터링하고 분석 가능한 데이터만 BI 앱으로 보내야 합니다.

#3. 데이터 스크러빙

데이터 과학자들은 원시 데이터에서 노이즈, 손상된 데이터, 관련 없는 콘텐츠, 잘못된 데이터, 오타 등을 제거하기 위해 데이터 스크러빙을 수행합니다.

#4. 데이터 세트 이산화

특히 연속 데이터의 경우, 연속 흐름을 변경하지 않고 데이터 덩어리 사이에 간격을 추가하려면 이산화 기술을 사용해야 합니다. 연속 데이터 세트에 범주화되고 유한한 구조를 부여하면 추세를 파악하거나 장기 평균을 계산하는 것이 더 쉬워집니다.

#5. 데이터 일반화

데이터 일반화는 개인 정보 보호 규정을 준수하기 위해 개인 데이터 세트를 비개인적인 일반 데이터로 변환하는 기술입니다. 이 과정은 대규모 데이터 세트를 분석하기 쉬운 형식으로 변환하는 데에도 도움이 됩니다.

#6. 중복 제거

중복 데이터는 데이터 웨어하우징 비용을 증가시키고 최종 패턴이나 통찰력을 왜곡할 수 있습니다. 따라서 팀은 전체 데이터 세트를 꼼꼼히 스캔하여 중복된 데이터가 있는지 확인하고 변환된 데이터베이스에서 제외해야 합니다.

#7. 새 속성 생성

새로운 필드, 열 머리글 또는 속성을 도입하여 데이터를 보다 체계적으로 구성할 수 있습니다.

#8. 표준화 및 정규화

선호하는 데이터베이스 구조, 데이터 사용 모델 및 시각화 방식에 따라 데이터 세트를 정규화하고 표준화해야 합니다. 표준화를 통해 조직의 모든 부서에서 동일한 데이터 세트를 사용할 수 있게 됩니다.

#9. 데이터 평활화

데이터 평활화는 대규모 데이터 세트에서 무의미하고 왜곡된 데이터를 제거하는 과정입니다. 또한 데이터 분석팀이 예상하는 패턴에서 벗어날 수 있는 불균형 수정이 있는지 데이터를 검사합니다.

변환된 데이터 세트로 가는 단계

#1. 데이터 검색

이 단계에서는 데이터 세트와 모델을 이해하고 어떤 변경이 필요한지 결정합니다. 데이터 프로파일링 도구를 사용하여 데이터베이스, 파일, 스프레드시트 등을 살펴볼 수 있습니다.

#2. 데이터 변환 매핑

이 단계에서는 변환 과정의 여러 측면을 결정하며, 그 예시는 다음과 같습니다.

• 검토, 편집, 서식 지정, 정리 및 변경이 필요한 요소
• 그러한 변화가 필요한 이유
• 이러한 변화를 달성하는 방법

#3. 코드 생성 및 실행

데이터 과학자는 데이터 변환 코드를 작성하여 프로세스를 자동화합니다. Python, SQL, VBA, PowerShell 등을 사용할 수 있습니다. 코드가 없는 도구를 사용하는 경우 해당 도구에 원시 데이터를 업로드하고 원하는 변경 사항을 지정해야 합니다.

#4. 검토 및 로드

이제 출력 파일을 검토하여 필요한 변경 사항이 적용되었는지 확인해야 합니다. 그 후, 데이터 세트를 BI 앱으로 로드할 수 있습니다.

데이터 변환의 이점

#1. 향상된 데이터 체계화

데이터 변환은 별도의 저장과 손쉬운 검색을 위해 데이터를 수정하고 분류하는 것을 의미합니다. 변환된 데이터는 보다 나은 방식으로 체계화되어 사용자와 애플리케이션 모두 쉽게 사용할 수 있습니다.

#2. 개선된 데이터 품질

데이터 변환 프로세스는 데이터 품질 문제를 해결하고 잘못된 데이터와 관련된 위험을 줄여줍니다. 이로 인해 잘못된 해석, 불일치 및 누락된 데이터의 가능성이 줄어듭니다. 정확한 정보는 기업이 성공적인 결과를 얻는 데 필수적이기 때문에, 중요한 결정을 내리기 위해서는 데이터 변환이 중요합니다.

#3. 간소화된 데이터 관리

데이터 변환은 팀의 데이터 관리 프로세스를 간소화합니다. 여러 소스에서 증가하는 데이터 양을 처리해야 하는 조직에게는 이 프로세스가 필수적입니다.

#4. 데이터 활용 범위 확장

데이터 변환의 가장 큰 이점 중 하나는 기업이 데이터를 최대한 활용할 수 있다는 것입니다. 이 프로세스는 데이터를 표준화하여 더 유용하게 만듭니다. 결과적으로 기업은 동일한 데이터 세트를 더 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다.

또한, 다양한 애플리케이션에서 데이터를 활용할 수 있도록 데이터 형식을 지정하는 데 특정한 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.

#5. 컴퓨팅 문제 감소

정리되지 않은 데이터는 잘못된 인덱싱, null 값, 중복 항목 등을 야기할 수 있습니다. 데이터 변환을 통해 데이터를 표준화하면 데이터 처리 과정에서 애플리케이션에서 발생할 수 있는 계산 오류 가능성을 줄일 수 있습니다.

#6. 쿼리 속도 향상

데이터 변환은 데이터를 정렬하고 체계적인 방식으로 데이터 웨어하우스에 저장하는 것을 의미합니다. 그 결과 쿼리 속도가 빨라지고 BI 도구 사용이 최적화됩니다.

#7. 위험 감소

부정확하고 불완전하며 일관성 없는 데이터를 사용하면 의사 결정과 분석이 방해를 받습니다. 데이터 변환을 거치면 데이터가 표준화됩니다. 따라서 고품질 데이터는 부정확한 계획으로 인해 발생하는 재정적 손실과 평판 손상 위험을 줄여줍니다.

#8. 정제된 메타데이터

기업이 점점 더 많은 데이터를 처리해야 함에 따라 데이터 관리는 더욱 어려워지고 있습니다. 데이터 변환을 통해 메타데이터의 혼란을 줄일 수 있습니다. 이제 데이터를 관리, 정렬, 검색 및 사용하는 데 도움이 되는 정제된 메타데이터를 얻을 수 있습니다.

DBT

DBT는 데이터 변환을 위한 워크플로입니다. 또한 데이터 분석 코드를 중앙 집중화하고 모듈화하는 데 도움이 됩니다. 데이터 세트 버전 관리, 변환된 데이터에 대한 협업, 데이터 모델 테스트, 쿼리 문서화와 같은 다른 데이터 관리 도구와 함께 사용할 수 있습니다.

Qlik

Qlik은 원본 데이터에서 BI 앱, ML 프로젝트 및 데이터 웨어하우스와 같은 대상으로 대용량 데이터를 전송하는 데 필요한 복잡성, 비용 및 시간을 최소화합니다. 자동화된 민첩한 방법을 사용하여 ETL 코드를 수동으로 복잡하게 코딩하지 않고도 데이터를 변환할 수 있습니다.

Domo

Domo는 SQL 데이터베이스 변환을 위한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하고 데이터 병합을 쉽고 자동화합니다. 또한 여러 팀에서 충돌 없이 동일한 데이터 세트를 분석할 수 있도록 데이터를 쉽게 사용할 수 있게 합니다.

EasyMorph

EasyMorph는 Excel, VBA, SQL 및 Python과 같은 기존 시스템을 사용하여 데이터를 변환하는 어려운 과정을 간소화합니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 재무 분석가가 데이터를 변환하고 자동화할 수 있는 시각적인 도구를 제공합니다.

마지막으로

데이터 변환은 서로 다른 비즈니스 부서에서 동일한 데이터 세트의 숨겨진 가치를 드러낼 수 있는 중요한 과정입니다. 또한 온사이트 BI 앱용 ETL, 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크용 ELT와 같은 데이터 처리 방식의 표준 단계입니다.

데이터 변환 후 얻게 되는 고품질의 표준화된 데이터는 마케팅, 판매, 제품 개발, 가격 조정, 새로운 사업 확장 등과 같은 비즈니스 계획을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다.

다음으로 데이터 과학/ML 프로젝트를 위한 공개 데이터 세트를 살펴볼 수 있습니다.