비즈니스 인텔리전스를 추출하기 위해 대규모 데이터 세트를 구성, 병합, 표준화 및 형식화하고 싶으십니까? ETL 프로세스의 데이터 변환에 대한 이 궁극적인 가이드를 읽어보십시오.
기업은 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구가 활용할 수 있는 형식의 데이터를 거의 얻지 못합니다. 일반적으로 데이터 커넥터와 리포지토리는 조직화되지 않은 원시 데이터를 폭격합니다. 이러한 원시 데이터에서 패턴을 추출할 수 없습니다.
비즈니스 요구 사항에 맞게 데이터를 구성하려면 데이터 변환과 같은 특수 프로세스가 필요합니다. 또한 부정확한 데이터 세트가 보이지 않는 비즈니스 기회를 공개합니다.
이 기사에서는 처음부터 데이터 변환에 대해 설명합니다. 읽고 나면 이 주제에 대한 전문 지식을 키우고 데이터 변환 프로젝트를 성공적으로 계획하고 실행할 수 있습니다.
목차
데이터 변환이란 무엇입니까?
기본적으로 데이터 변환은 데이터의 본질과 내용을 그대로 유지하고 모양을 수정하는 데이터 처리의 기술 단계입니다. 대부분 데이터 과학자는 다음 매개변수에서 수정 작업을 수행합니다.
- 데이터 구조
- 데이터 형식
- 표준화
- 조직
- 병합
- 클렌징
결과는 정리된 형식의 깨끗한 데이터입니다. 이제 최종 형식과 구조는 비즈니스에서 사용하는 BI 도구에 따라 달라집니다. 또한 계정, 재무, 재고, 판매 등과 같은 비즈니스 섹션마다 입력 데이터에 대한 구조가 다르기 때문에 형식이 부서마다 다를 수 있습니다.
이 데이터 수정 중에 데이터 과학자는 비즈니스 규칙도 데이터에 적용합니다. 이러한 규칙은 비즈니스 분석가가 처리된 데이터에서 패턴을 추출하고 리더십 팀이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
또한 데이터 변환은 서로 다른 데이터 모델을 하나의 중앙 집중식 데이터베이스로 병합할 수 있는 단계입니다. 제품, 서비스, 판매 프로세스, 마케팅 방법, 재고, 회사 지출 등을 비교하는 데 도움이 됩니다.
데이터 변환 유형
#1. 데이터 정리
이 프로세스를 통해 사람들은 부정확하거나 부정확하거나 관련이 없거나 불완전한 데이터 세트 또는 해당 구성 요소를 식별합니다. 이후 정확도를 높이기 위해 데이터를 수정, 교체 또는 삭제할 수 있습니다. 결과 데이터를 사용하여 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있도록 신중한 분석이 필요합니다.
#2. 데이터 중복 제거
중복 데이터 입력은 데이터 마이닝 프로세스에서 혼란과 오산을 유발할 수 있습니다. 데이터 중복 제거를 사용하면 데이터 세트의 모든 중복 항목이 추출되므로 데이터 세트는 중복되지 않습니다.
이 프로세스는 회사에서 중복 데이터를 저장하고 처리하는 데 필요한 비용을 절약합니다. 또한 이러한 데이터가 성능에 영향을 미치고 쿼리 처리 속도가 느려지는 것을 방지합니다.
#삼. 데이터 집계
집계는 간결한 형식으로 데이터를 수집, 검색 및 표시하는 것을 말합니다. 회사는 이러한 유형의 데이터 변환을 수행하여 여러 데이터 원본에서 수집하고 데이터 분석을 위해 하나로 결합할 수 있습니다.
이 프로세스는 제품, 운영, 마케팅 및 가격 책정에 대한 전략적 결정을 내릴 때 매우 유용합니다.
#4. 데이터 통합
이름에서 알 수 있듯이 이러한 유형의 데이터 변환은 다양한 소스의 데이터를 통합합니다.
서로 다른 부서와 관련된 데이터를 결합하여 통합된 뷰를 제공하기 때문에 회사의 누구나 ML 기술 및 비즈니스 인텔리전스 분석을 위한 데이터에 액세스하여 사용할 수 있습니다.
또한 데이터 관리 프로세스의 주요 요소로 간주됩니다.
#5. 데이터 필터링
오늘날 기업은 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. 그러나 모든 프로세스에서 모든 데이터가 필요한 것은 아닙니다. 이러한 이유로 기업은 정제된 데이터를 얻기 위해 데이터 세트를 필터링해야 합니다.
필터링은 관련이 없거나 중복되거나 민감한 데이터를 멀리하고 필요한 데이터를 분리합니다. 이 프로세스를 통해 기업은 데이터 오류를 최소화하고 정확한 보고서 및 쿼리 결과를 생성할 수 있습니다.
#6. 데이터 요약
생성된 데이터의 포괄적인 요약을 제시하는 것을 의미합니다. 모든 프로세스에서 원시 데이터는 전혀 적합하지 않습니다. 오류가 포함될 수 있으며 특정 응용 프로그램에서 이해할 수 없는 형식으로 제공될 수 있습니다.
이러한 이유로 회사는 데이터 요약을 수행하여 원시 데이터의 요약을 생성합니다. 따라서 요약된 버전에서 데이터의 추세와 패턴에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
#7. 데이터 분할
이 프로세스에서 데이터 세트의 항목은 서로 다른 세그먼트로 나뉩니다. 데이터 분할의 주요 목적은 교차 검증을 위해 데이터 세트를 개발, 훈련 및 테스트하는 것입니다.
게다가, 이 프로세스는 무단 액세스로부터 미션 크리티컬하고 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다. 기업은 분할을 통해 민감한 데이터를 암호화하고 다른 서버에 저장할 수 있습니다.
#8. 데이터 유효성 검사
이미 가지고 있는 데이터를 검증하는 것도 일종의 데이터 변환입니다. 이 프로세스에는 데이터의 정확성, 품질 및 무결성에 대한 교차 검사가 포함됩니다. 추가 처리를 위해 데이터 세트를 사용하기 전에 데이터 세트를 검증하는 것이 후반 단계에서 문제를 방지하는 데 필수적입니다.
데이터 변환을 수행하는 방법?
방법 선택
비즈니스 요구 사항에 따라 다음 데이터 변환 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.
#1. 현장 ETL 도구
대규모 데이터 세트를 정기적으로 처리해야 하고 맞춤형 변환 프로세스가 필요한 경우 현장 ETL 도구에 의존할 수 있습니다. 강력한 워크스테이션에서 실행되며 더 큰 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있습니다. 그러나 소유 비용이 너무 높습니다.
#2. 클라우드 기반 ETL 웹 앱
중소기업은 저렴하기 때문에 클라우드 기반 데이터 변환 앱에 주로 의존합니다. 이러한 앱은 일주일 또는 한 달에 한 번 데이터를 준비하는 경우에 적합합니다.
#삼. 변환 스크립트
상대적으로 작은 데이터 세트가 있는 소규모 프로젝트에서 작업하는 경우 데이터 변환을 위해 Python, Excel, SQL, VBA 및 매크로와 같은 레거시 시스템을 사용하는 것이 좋습니다.
데이터 세트를 변환하는 기술 선택
이제 어떤 방법을 선택해야 하는지 알았으므로 적용할 기술을 고려해야 합니다. 원시 데이터와 찾고 있는 최종 패턴에 따라 아래에서 일부 또는 전부를 선택할 수 있습니다.
#1. 데이터 통합
여기에서 다른 소스의 한 요소에 대한 데이터를 통합하고 요약된 테이블을 형성합니다. 예를 들어, 계정, 송장, 판매, 마케팅, 소셜 미디어, 경쟁업체, 웹사이트, 비디오 공유 플랫폼 등의 고객 데이터를 축적하고 테이블 형식의 데이터베이스를 구성합니다.
#2. 데이터 정렬 및 필터링
필터링되지 않은 원시 데이터를 BI 앱으로 보내는 것은 시간과 비용만 낭비할 뿐입니다. 대신 데이터 세트에서 가비지 및 관련 없는 데이터를 필터링하고 분석 가능한 콘텐츠가 포함된 데이터 청크만 보내야 합니다.
#삼. 데이터 스크러빙
또한 데이터 과학자는 원시 데이터를 스크러빙하여 노이즈, 손상된 데이터, 관련 없는 콘텐츠, 잘못된 데이터, 오타 등을 제거합니다.
#4. 데이터 세트 이산화
특히 연속 데이터의 경우 연속 흐름을 변경하지 않고 큰 데이터 청크 사이에 간격을 추가하려면 이산화 기술을 사용해야 합니다. 연속 데이터 세트에 범주화되고 유한한 구조를 부여하면 추세를 그리거나 장기 평균을 계산하는 것이 더 쉬워집니다.
#5. 데이터의 일반화
개인정보 보호 규정을 준수하기 위해 개인 데이터 세트를 비개인적이고 일반 데이터로 변환하는 기술입니다. 또한 이 프로세스는 큰 데이터 세트를 쉽게 분석 가능한 형식으로 변환합니다.
#6. 중복 제거
중복으로 인해 데이터 웨어하우징 비용으로 더 많은 비용을 지불해야 하고 최종 패턴이나 통찰력이 왜곡될 수도 있습니다. 따라서 팀은 전체 데이터 세트에서 중복, 사본 등이 있는지 꼼꼼하게 스캔하고 변환된 데이터베이스에서 제외해야 합니다.
#7. 새 속성 생성
이 단계에서 새로운 필드, 열 머리글 또는 속성을 도입하여 데이터를 보다 체계적으로 구성할 수 있습니다.
#8. 표준화 및 정규화
이제 선호하는 데이터베이스 구조, 사용 및 데이터 시각화 모델에 따라 데이터 세트를 정규화하고 표준화해야 합니다. 표준화를 통해 조직의 모든 부서에서 동일한 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
#9. 데이터 평활화
평활화는 큰 데이터 세트에서 무의미하고 왜곡된 데이터를 제거하는 것입니다. 또한 분석 팀이 예상하는 패턴에서 벗어날 수 있는 불균형 수정이 있는지 데이터를 스캔합니다.
변환된 데이터 세트로 가는 단계
#1. 데이터 검색
이 단계에서는 데이터 세트와 해당 모델을 이해하고 어떤 변경이 필요한지 결정합니다. 데이터 프로파일링 도구를 사용하여 데이터베이스, 파일, 스프레드시트 등을 살짝 엿볼 수 있습니다.
#2. 데이터 변환 매핑
이 단계에서는 변환 프로세스에 대한 많은 사항을 결정하며 다음과 같습니다.
- 검토, 편집, 서식 지정, 정리 및 변경이 필요한 요소
- 그러한 변화의 이유는 무엇입니까?
- 이러한 변화를 달성하는 방법
#삼. 코드 생성 및 실행
데이터 과학자는 데이터 변환 코드를 작성하여 프로세스를 자동으로 실행합니다. Python, SQL, VBA, PowerShell 등을 사용할 수 있습니다. 코드 없는 도구를 사용하는 경우 해당 도구에 원시 데이터를 업로드하고 원하는 변경 사항을 표시해야 합니다.
#4. 검토 및 로드
이제 출력 파일을 검토하고 적절한 변경 사항이 있는지 확인해야 합니다. 그런 다음 데이터 세트를 BI 앱에 로드할 수 있습니다.
데이터 변환의 이점
#1. 더 나은 데이터 구성
데이터 변환은 별도의 저장과 쉬운 검색을 위해 데이터를 수정하고 분류하는 것을 의미합니다. 따라서 변환된 데이터가 더 나은 방식으로 구성되어 사람과 응용 프로그램 모두 쉽게 사용할 수 있습니다.
#2. 향상된 데이터 품질
이 프로세스는 또한 데이터 품질 문제를 제거하고 잘못된 데이터와 관련된 위험을 줄일 수 있습니다. 이제 잘못된 해석, 불일치 및 누락된 데이터의 가능성이 줄어듭니다. 기업이 성공적인 결과를 얻으려면 정확한 정보가 필요하기 때문에 중요한 결정을 내리기 위해서는 혁신이 중요합니다.
#삼. 손쉬운 데이터 관리
데이터 변환은 또한 팀의 데이터 관리 프로세스를 단순화합니다. 수많은 소스에서 증가하는 데이터 양을 처리하는 조직에는 이 프로세스가 필요합니다.
#4. 더 넓은 사용
데이터 변환의 가장 큰 이점 중 하나는 기업이 데이터를 최대한 활용할 수 있다는 것입니다. 프로세스는 해당 데이터를 표준화하여 더 유용하게 만듭니다. 결과적으로 회사는 더 많은 목적을 위해 동일한 데이터 집합을 사용할 수 있습니다.
또한 데이터 형식 지정에 대한 고유한 요구 사항이 있으므로 더 많은 응용 프로그램에서 변환된 데이터를 사용할 수 있습니다.
#5. 컴퓨팅 문제 감소
정리되지 않은 데이터는 잘못된 인덱싱, null 값, 중복 항목 등으로 이어질 수 있습니다. 회사는 변환을 통해 데이터를 표준화하고 데이터 처리 중에 응용 프로그램에서 발생할 수 있는 계산 오류 가능성을 줄일 수 있습니다.
#6. 더 빠른 쿼리
데이터 변환은 데이터를 정렬하고 창고에 조직적인 방식으로 저장하는 것을 의미합니다. 그 결과 쿼리 속도가 빨라지고 BI 도구 사용이 최적화됩니다.
#7. 위험 감소
부정확하고 불완전하고 일관성이 없는 데이터를 사용하면 의사 결정과 분석이 방해를 받습니다. 데이터가 변환을 거치면 표준화됩니다. 따라서 고품질 데이터는 부정확한 계획으로 인해 재정 및 평판 손실에 직면할 가능성을 줄여줍니다.
#8. 정제된 메타데이터
기업이 점점 더 많은 데이터를 처리해야 함에 따라 데이터 관리가 과제가 되었습니다. 데이터 변환을 통해 메타데이터의 혼란을 건너뛸 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 될 수 있습니다. 말할 것도 없이 데이터 세트 버전 관리, 변환된 데이터에 대한 공동 작업, 데이터 모델 테스트, 쿼리 문서화와 같은 데이터 관리를 위한 다른 도구를 사용할 수 있습니다.
큐릭
Qlik은 원본에서 BI 앱, ML 프로젝트 및 데이터 웨어하우스와 같은 대상으로 대용량 데이터를 전송하는 복잡성, 비용 및 시간을 최소화합니다. 자동화 및 민첩한 방법론을 사용하여 ETL 코드를 수동으로 복잡하게 코딩하지 않고도 데이터를 변환합니다.
도모
Domo는 SQL 데이터베이스 변환을 위한 끌어서 놓기 인터페이스를 제공하고 데이터 병합을 쉽고 자동으로 만듭니다. 또한 이 도구를 사용하면 여러 팀에서 충돌 없이 동일한 데이터 세트를 분석할 수 있도록 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다.
이지모프
EasyMorph는 Excel, VBA, SQL 및 Python과 같은 레거시 시스템을 사용하여 데이터를 변환하는 힘든 과정을 덜어줍니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 재무 분석가가 가능한 경우 데이터를 변환하고 자동화하는 시각적 도구를 제공합니다.
마지막 단어
데이터 변환은 서로 다른 비즈니스 섹션의 동일한 데이터 집합에서 뛰어난 가치를 숨길 수 있는 중요한 프로세스입니다. 또한 현장 BI 앱용 ETL 및 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크용 ELT와 같은 데이터 처리 방법의 표준 단계입니다.
데이터 변환 후 얻은 고품질의 표준화된 데이터는 마케팅, 판매, 제품 개발, 가격 조정, 새 단위 등과 같은 비즈니스 계획을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다.
다음으로 Data Science/ML 프로젝트에 대한 열린 데이터 세트를 확인할 수 있습니다.