데이터 품질: 종합 가이드

기업이 효율적인 의사 결정을 내리고 고객을 깊이 이해하며 조직 전체의 일관성을 유지하려면 데이터 품질 확보가 필수적입니다. 이는 데이터가 현대 비즈니스 운영의 핵심 동력이기 때문입니다.

정확하고, 일관되며, 완전하고, 관련성이 높고, 신뢰할 수 있는 데이터만이 수집된 정보를 기반으로 효과적인 전략을 수립하고 실행하는 데 필수적입니다.

반대로, 데이터 품질이 좋지 않다면 의사 결정 과정, 고객 경험, 조직 운영에 심각한 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 사업 운영과 고객 여정 개선에 필요한 정확한 전략을 개발하려면, 양질의 데이터를 수집하는 데 집중해야 합니다.

이 글에서는 데이터 품질의 정의, 측정 기준, 중요성, 개선 방법 등을 상세히 다루고자 합니다.

자, 시작해 볼까요?

데이터 품질이란 무엇인가?

데이터 품질이란 데이터 세트가 의사 결정, 계획 수립 및 운영에 얼마나 신뢰할 수 있는지를 나타내는 지표입니다. 고품질 데이터 세트는 의도된 사용 목적에 부합해야 하며, 완전하고 정확하며 신뢰할 수 있어야 합니다. 또한 접근성이 용이하고 다양한 출처와 일관성을 유지해야 하며, 필요할 때 적절한 형태로 제공되어야 합니다.

현재, 데이터 품질 및 검증 방법에 대한 국제적으로 통용되는 표준은 없습니다. 이는 각 조직과 프로젝트의 요구 사항이 다르기 때문입니다. 기업들은 자체적인 요구사항에 맞춰 데이터 품질을 수집, 구성, 관리하고 평가하기 위한 프레임워크와 정책을 수립합니다.

실질적으로 데이터 품질은 정확성, 관련성, 일관성, 완전성, 신뢰성, 시의적절성과 같은 여러 데이터 품질 지표를 평가하고 해석함으로써 보장됩니다. 데이터 분석가는 이러한 지표를 바탕으로 전체 데이터 품질 점수와 등급을 매겨 데이터 세트의 실제 품질 수준을 파악합니다.

이 정보를 통해 조직은 데이터의 가치와 적합성을 평가할 수 있으며, 비즈니스 계획 및 실행에 해당 데이터를 활용할지 여부를 결정할 수 있습니다. 이는 최종 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는 데 중요한 요소입니다.

데이터 품질의 측정 기준

데이터 품질은 데이터 분석가가 사용자를 위해 데이터의 품질과 유용성을 평가하는 데 사용하는 다양한 특성 또는 기준을 포함합니다. 많은 측정 기준이 프로젝트와 회사에 따라 다르지만, 일반적으로 사용되는 몇 가지 주요 기준은 다음과 같습니다.

정확성

아무리 많은 데이터를 수집하더라도, 그 정보가 정확하지 않으면 비즈니스 전략에 활용할 수 없습니다. 부정확한 데이터는 의도한 결과와 정반대의 결과를 초래하고 조직, 직원, 제품에 대한 고객의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다.

따라서, 데이터 소스를 면밀히 검토하고 효과적이고 지속 가능한 데이터 관리 전략을 통해 데이터 세트의 정확성을 평가하는 것은 필수적입니다.

완전성

데이터의 완전성을 고려하지 않고 계속해서 더 많은 데이터를 수집하면, 수집한 데이터는 실제 구현 시 활용할 수 없게 될 수 있습니다.

데이터를 수집할 때는 이름이나 성만 수집할 것이 아니라, 잠재 고객의 전체 이름, 전체 주소 등 완전한 정보를 수집해야 합니다. 불필요한 정보를 저장하는 것이 아니라, 전략 실행에 필요한 정보를 정확히 확보해야 합니다.

일관성

고품질 데이터는 이미 다른 데이터베이스에 저장된 정보와 모순되어서는 안 됩니다. 정보가 일치하지 않는다면, 그 중 하나는 틀린 것일 수 있습니다. 불일치하는 데이터는 혼란을 야기하고 잘못된 정보를 찾아서 제거하는 데 불필요한 시간을 소모하게 만듭니다.

따라서 데이터베이스 및 조직 전체에서 데이터의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 모든 직원이 동일한 소프트웨어 시스템을 사용하거나 CRM과 데이터 도구를 통합하고 동기화하는 것을 고려해 보세요. 이렇게 하면 모든 직원이 협업을 쉽게 할 수 있습니다.

접근성

데이터가 정확하고, 완전하며, 관련성이 높고, 일관성을 유지하더라도, 해당 데이터에 접근해야 하는 사람이나 팀이 접근할 수 없다면 그 목적을 달성하기 어려울 수 있습니다. 데이터 접근 권한이 필요한 대상은 직원, 파트너 또는 고객일 수 있습니다.

이를 위해, 특정 데이터 세트에 접근해야 하는 사용자를 식별하고, 해당 데이터가 포함된 도구에 대한 접근 권한을 부여해야 합니다. 필요한 때에 언제 어디서든 데이터를 쉽게 이용할 수 있도록 해야 합니다.

적시성

데이터는 지속적으로 변화합니다. 과거에 특정 전화번호나 이메일을 사용했던 고객이 더 이상 해당 정보를 사용하지 않을 수도 있습니다. 만약 오래된 데이터를 사용하여 홍보 메시지를 보내면 노력은 헛수고가 될 것입니다.

오래된 데이터는 현재 상황을 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다. 따라서 과거 데이터와 변경 사항을 추적하는 것이 중요합니다. 이를 통해 기록을 최신 상태로 유지하고 정보의 관련성을 유지할 수 있습니다.

고유성

마케팅, 카피라이팅 등과 같은 여러 프로젝트에서 데이터 고유성은 필수적인 품질 요소입니다. 고유성은 데이터가 중복되지 않거나 다른 레코드와 겹치지 않는다는 것을 의미합니다. 중복된 데이터는 신뢰성과 사용자 신뢰를 손상시킬 수 있습니다.

따라서 데이터가 고유하고 목적에 부합하는지 확인해야 합니다. 데이터 분석가는 고유성을 확보하기 위해 데이터 정리 작업을 수행하고, 낮은 고유성 점수를 개선합니다.

위에 언급된 것 외에도 데이터 가용성, 비교 가능성, 유연성, 합리성, 타당성 등이 데이터 품질을 평가하는 데 사용될 수 있는 다른 요소들입니다.

데이터 품질이 중요한 이유

조직은 정확한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 수익을 개선하기 위해 고품질 데이터 유지를 위해 노력합니다. 이는 기업에 다양한 이점을 제공합니다.

더 빠르고 효율적인 비즈니스 의사 결정: 오늘날의 조직은 데이터를 분석하여 고객 요구 사항을 파악해야 합니다. 이를 통해 적절한 전략을 수립하고 보다 빠르고 자신감 있게 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

협업 개선: 부서 및 조직 전체에 걸쳐 일관된 데이터를 유지하면 모든 사용자가 동일한 정보에 액세스하여 업무에 활용할 수 있습니다. 이렇게 하면 우선순위를 설정하고 일관된 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.
고객 이해도 향상: 정확하고 신뢰할 수 있는 고객 데이터를 통해 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 고객의 불만, 필요, 관심사 및 요구사항에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 고객의 우려 사항을 해결하고 의미 있는 관계를 구축할 수 있는 더 나은 제품을 개발할 수 있습니다.

데이터 품질 측정 방법

낮은 품질의 데이터는 평판, 고객 신뢰 및 기타 부정적인 결과를 초래하여 비즈니스에 해를 끼칠 수 있습니다. 따라서 수집된 데이터를 평가하여 데이터 품질이 우수하고 비즈니스 요구사항에 적합한지 확인해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 품질을 측정하기 위한 특정 프로세스와 지표를 설정해야 합니다.

설정된 지표에 따라 데이터를 평가하고 결과를 분석하여 데이터 품질을 개선해야 합니다. 이제 데이터 품질을 측정하는 방법을 자세히 알아보겠습니다.

#1 주관적 평가

이 평가에서는 데이터 분석가, 이해 관계자 등이 특정 데이터 세트의 품질을 주관적으로 평가합니다. 평가자의 인식에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 세트가 부정확하다고 판단되면 해당 데이터 세트를 제거하거나, 다른 담당자에게 정확한 데이터를 확보하도록 지시하고, 문제가 해결될 때까지 프로젝트를 일시적으로 중단할 수 있습니다. 이는 평가가 의사 결정자의 주관적인 판단에 근거한다는 것을 의미합니다.

#2 객관적 평가

객관적 평가는 주어진 데이터 세트에서 객관적인 지표를 확인합니다. 객관적인 평가는 업무를 기반으로 하거나 객관적인 측정 기준에 전적으로 의존할 수 있습니다.

이러한 지표를 설정하고 객관적인 데이터 평가를 위해, 요구사항에 맞는 핵심 성과 지표(KPI)를 설정할 수 있습니다. 객관적 평가를 수행할 때 다음과 같은 세 가지 방법으로 데이터 품질을 측정할 수 있습니다.

단순 비율은 가능한 결과에 대한 기대 결과의 총 수입니다. 일반적으로 단순 비율은 0 또는 1이며, 1이 가장 바람직하거나 기대되는 결과입니다. 이 비율은 일관성과 완전성을 측정하는 데 사용됩니다.
최대 또는 최소값: 이 방법은 여러 데이터 품질 변수를 관리하는 데 유용합니다. 여기서 최대값은 더 유연한 숫자이며 접근성 및 시의적절성과 같은 변수를 나타낼 수 있습니다. 반면 최소값은 더 보수적인 값이며 정확성과 같은 변수를 나타낼 수 있습니다.

가중 평균: 이것은 각 변수가 방정식에 값을 부여하는 방법을 파악하기 위해 최소값 대신 사용할 수 있는 또 다른 방법입니다.

이것이 데이터 품질을 측정하여 비즈니스 전략을 수립하는 방법입니다. 하지만 여기서 끝이 아닙니다. 주관적 및 객관적 데이터 품질 지표를 평가한 후, 다음 단계는 결과를 분석하고 비즈니스에 최대 가치를 제공하기 위해 데이터를 개선하기 위해 노력하는 것입니다.

데이터 품질을 개선하는 방법

평가된 데이터 품질 지표를 분석하면 기준 또는 KPI를 충족하지 못하는 데이터를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 해당 데이터를 정리하거나 제거하고, 현재 및 미래 목표 달성을 위해 고품질의 가치 있는 데이터를 데이터베이스에 보관할 수 있습니다.

데이터 품질을 개선하고 문제를 완화하려면 다음과 같은 방법을 고려하십시오.

데이터 프로파일링: 이 프로세스는 효과적인 데이터 품질 관리를 위해 전체 데이터 자산을 이해하는 데 도움이 됩니다. 직원은 물론 이해 관계자와 협력자들이 수년에 걸쳐 데이터를 수집하고 저장했기 때문에 이 과정은 매우 중요합니다. 다양한 표준, 형식, 저장소 등이 존재할 수 있습니다. 따라서 데이터 품질을 개선하려면 먼저 데이터에 대한 전체적인 그림을 파악하고 간소화 작업을 시작해야 합니다.

데이터 일치: 데이터 일치에는 중복 항목을 찾기 위해 데이터의 관계를 설정하는 과정이 포함됩니다. 이는 여러 데이터 조각이 동일한 의미를 나타내지 않도록 하기 위해 수행됩니다. 예를 들어, Johnny Depp라는 사람에 대한 기록이 있고, John Depp이라는 이름으로 동일한 사람을 나타내는 또 다른 기록이 있다면 중복 데이터가 됩니다. 따라서 혼란을 피하려면 이러한 데이터를 제거해야 합니다.
데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스는 KPI와 데이터 요소에 중점을 둔 데이터 표준 및 정책을 의미합니다. 데이터 거버넌스 표준은 조직이 데이터 품질을 유지하기 위해 따라야 할 비즈니스 규칙을 요약할 수도 있습니다.
보고: 데이터 보고는 품질 로그를 유지하고 데이터의 알려진 문제를 문서화하는 작업을 포함합니다. 이는 추가적인 데이터 정리 및 최적화가 필요한지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 데이터 일치 및 프로파일링에서 수집된 데이터를 사용하여 KPI를 측정하고 보고서를 생성할 수 있습니다.
DAM(디지털 자산 관리): 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오 및 기타 파일과 같은 디지털 자산 형태일 수 있습니다. 이는 디지털 데이터 품질과 관련성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
마스터 데이터 관리(MDM): MDM 프레임워크는 품질 문제를 방지하는 데 도움이 되는 유용한 리소스입니다. MDM 프레임워크에는 제품, 위치 및 관계자 마스터 데이터가 포함됩니다.

제품 정보 관리(PIM): 제품 제조업체 또는 판매자인 경우 데이터 품질 KPI를 조정해야 합니다. 이를 통해 고객은 제품 검색에서 배송 및 판매 후 단계에 이르기까지 주문한 품목을 정확하게 확인할 수 있습니다. PIM을 사용하면 모든 정보가 일관되고 신뢰할 수 있는 표준화된 제품 데이터를 제공할 수 있습니다.

고객 데이터 통합(CDI): CDI를 활용하려면 CRM 시스템, 셀프 서비스 등록 페이지, 소셜 미디어 등을 통해 수집된 고객 마스터 데이터를 하나의 정보 소스로 구성해야 합니다. 이러한 방식으로 응집성을 유지하고 협업을 강화할 수 있습니다.

데이터 품질 모범 사례

많은 조직에서 데이터베이스에 최고 품질의 데이터를 유지하고 있다고 생각할 수 있지만, 현실은 그렇지 않을 수도 있습니다. 다음은 데이터 품질을 확보하고 모든 점검 항목을 충족하는 데 도움이 되는 모범 사례입니다.

중요한 지표 선택: 평가할 지표를 구체적으로 선택해야 합니다. 의사 결정 과정에 가치가 있는 지표만 선택하고 추적해야 합니다. 가치를 더하지 못하는 모든 것을 계속 평가할 필요는 없습니다. 이는 시간, 자원, 노력의 낭비로 이어집니다.

단일 정보 소스 보장: 조직 전체의 모든 데이터에 대해 단일 정보 소스를 보장하는 것이 필수적입니다. 여러 시스템 (예: 영업 도구, CRM)에 데이터가 저장될 수 있습니다. 단일 정보 소스를 유지하려면 어디에서든 일관성을 확보해야 합니다. 감사를 통해 이를 확인할 수 있습니다.

정기 감사 수행: 예방은 치료보다 낫습니다. 정기적인 데이터 품질 감사를 통해 문제가 더 커지기 전에 신속하게 발견할 수 있습니다. 데이터 양에 따라 월별, 주별 또는 매주 데이터 품질 감사를 수행할 수 있습니다.

실패 원인 분석: 데이터 품질이 실패하거나 성공한 이유를 분석하는 것은 전략을 최적화하는 데 필수적입니다. 실패 요인을 해결하면서 성공적인 노력을 필요한 영역에 집중해야 합니다. 이렇게 하면 데이터 품질을 수집하고 관리하는 효율성이 향상됩니다.

필요한 리소스에 투자: 보고, 분석, 교육 및 기타 프로세스에 적합한 리소스를 투자하면 데이터 품질을 쉽게 관리할 수 있습니다. 이러한 모든 기능을 제공하는 단일 도구를 선택하거나 우선순위 및 요구 사항에 따라 개별적으로 사용할 수 있습니다.

데이터 품질 관리 소프트웨어 사용: 자동화 기능을 활용하여 놀라운 속도와 효율성으로 데이터 품질을 관리할 수 있습니다. 우수한 데이터 품질 관리 도구는 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 지원합니다. 운영 허브, Talend Open Studio, OpenRefine, DeDupli 등의 데이터 보고 및 분석 소프트웨어를 선택하십시오. 운영 허브, 탈렌드 오픈 스튜디오, 오픈리파인, 디듀플리 등

산업 전반에 걸친 데이터 품질 관리의 예

금융: 금융 서비스를 제공하는 회사는 데이터 품질 관리를 통해 민감한 데이터를 식별 및 보호하고, 규정 준수를 모니터링 및 유지하며, 보고를 자동화합니다.
제조: 제조업체는 공급업체와 고객에 대한 정확한 기록을 유지하고 주기적으로 업데이트해야 합니다. 또한 품질 문제를 시의적절하게 파악하고 전략을 수정 및 최적화하기 위해 데이터 품질 관리가 필요합니다.

의료 기관: 정확하고 완전한 환자 기록을 유지하려면 데이터 품질 관리가 필수적입니다. 적절한 환자 관리 및 치료 계획을 제공하고 더 빠르고 정확한 청구 및 위험 관리를 가능하게 합니다.
공공 부문: 공공 부문 조직은 현재 프로젝트, 직원, 계약자 및 기타 구성 요소에 대한 완전하고 정확하며 일관된 데이터를 유지하여 목표를 달성할 수 있도록 데이터 품질 관리가 필요합니다.

결론

데이터 품질은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. 따라서 수집된 데이터는 정확성, 완전성, 관련성, 신뢰성 및 일관성과 같은 다양한 측면에서 고품질이어야 합니다. 이는 올바른 비즈니스 의사 결정을 내리고 고객에게 양질의 서비스를 제공하며 조직 운영의 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.