데이터 랭글링: 데이터 분석의 핵심
오늘날 급증하는 데이터의 홍수 속에서, 테라바이트와 페타바이트 단위의 데이터가 쏟아지고 있습니다. 이러한 방대한 데이터를 어떻게 활용하여 유용한 정보로 전환하고 서비스 가용성을 개선할 수 있을까요?
기업이 지식 발견 모델을 구축하는 데 필요한 것은 바로 정확하고 신뢰할 수 있으며, 이해하기 쉬운 데이터입니다. 이를 위해 다양한 분석 기법을 적용하여 양질의 데이터를 확보하려 노력하고 있습니다.
그렇다면 이 모든 것의 시작점은 어디일까요? 그 해답은 바로 ‘데이터 랭글링’입니다.
지금부터 데이터 랭글링에 대해 자세히 알아보겠습니다!
데이터 랭글링이란 무엇일까요?
데이터 랭글링은 원시 데이터를 정리하고, 구조화하며, 데이터 분석 과정이 용이하도록 특정 형식으로 변환하는 일련의 과정을 의미합니다. 종종 데이터 랭글링은 데이터 파이프라인에 바로 투입하기 어려운 복잡하고 정돈되지 않은 데이터 세트를 처리하는 작업을 포함합니다. 다시 말해, 원시 데이터를 정제된 상태로 만들거나, 정제된 데이터를 최적화하여 즉시 사용할 수 있는 수준으로 끌어올리는 과정입니다.
데이터 랭글링의 주요 작업은 다음과 같습니다.
- 다수의 데이터 세트를 하나의 통합된 데이터 세트로 합치는 작업
- 데이터의 누락된 부분이나 공백을 검토하는 작업
- 데이터 세트에서 특이값이나 비정상적인 데이터를 제거하는 작업
- 데이터 입력값의 형식을 표준화하는 작업
데이터 랭글링 과정에서 다루는 대규모 데이터 저장소는 수작업으로 처리하기에는 한계가 있습니다. 따라서 정확하고 품질 높은 데이터를 생성하기 위해 자동화된 데이터 준비 방식이 요구됩니다.
데이터 랭글링의 목적은 무엇일까요?
분석을 위한 데이터 준비라는 더 큰 목표 외에도 데이터 랭글링은 다음과 같은 목표를 가집니다.
- 정돈되지 않은 데이터에서 의미 있고, 가치 있는 데이터를 도출하여 기업의 의사결정을 지원
- 원시 데이터를 빅데이터 시스템에서 수집 가능한 표준화된 형식으로 변환
- 정리된 데이터를 제공함으로써 데이터 분석가가 데이터 모델 생성에 소요하는 시간 단축
- 데이터 웨어하우스에서 사용되거나 저장되는 모든 데이터 세트의 일관성, 완전성, 가용성 및 보안성 확보
데이터 랭글링의 일반적인 접근 방식
데이터 발견
데이터 엔지니어는 데이터 준비 작업을 시작하기 전에 데이터의 저장 방식, 크기, 기록된 내용, 인코딩 형식, 데이터 세트의 다양한 속성 등을 파악해야 합니다.
데이터 구조화
이 단계에서는 데이터를 쉽게 사용할 수 있는 형태로 구성합니다. 원시 데이터 세트는 열의 표시 방식, 행의 구조, 그 외 데이터 속성 등을 조정하여 분석하기 쉬운 형태로 만들어야 합니다.
데이터 정제
구조화된 데이터 세트에는 오류가 포함되어 있을 수 있고, 데이터의 왜곡을 유발하는 요소들이 존재할 수 있습니다. 따라서 정제 과정에서는 유사한 데이터의 중복 항목 제거, 빈 셀과 이상값 데이터 삭제, 입력값 표준화, 혼동되는 속성 이름 변경 등의 작업이 이루어집니다.
데이터 보강
데이터가 구조화 및 정제 단계를 거친 후에는 데이터의 유용성을 평가하고, 필요한 데이터 품질을 확보하기 위해 다른 데이터 세트에서 추가적인 값을 가져와 보완해야 합니다.
데이터 검증
검증 프로세스는 데이터의 품질, 일관성, 유용성, 보안성을 확인하는 반복적인 프로그래밍 과정입니다. 모든 변환 작업이 올바르게 수행되었는지 확인하고, 데이터 세트가 분석 및 모델링 단계로 나아갈 준비가 되었음을 확인하는 단계입니다.
데이터 배포
모든 단계를 거친 후, 랭글링된 데이터 세트는 조직 내에서 분석 목적으로 공유됩니다. 랭글링 과정에서 생성된 준비 단계와 메타데이터에 대한 문서 역시 이 단계에서 함께 공유됩니다.
주요 데이터 랭글링 도구
데이터 랭글링 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 다양한 도구들이 제공되고 있습니다. 몇 가지 대표적인 도구를 살펴보겠습니다.
탈렌드 (Talend)
탈렌드는 3개의 데이터 패브릭으로 구성된 통합 데이터 관리 플랫폼으로, 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 관리를 지원합니다. 데이터 통합, 애플리케이션 및 시스템 통합, 데이터 무결성 및 거버넌스 기능을 제공합니다. 탈렌드의 데이터 랭글링 기능은 브라우저 기반의 간단한 클릭 방식으로 배치, 대량, 실시간 데이터 준비(데이터 프로파일링, 정제 및 문서화)를 가능하게 합니다.
탈렌드 데이터 패브릭은 데이터 수명 주기의 모든 단계를 포괄적으로 관리하며, 비즈니스 데이터의 가용성, 사용성, 보안성 및 무결성을 균형 있게 유지합니다.
다양한 데이터 소스로 인해 어려움을 겪고 있나요? 탈렌드의 통합 접근 방식은 데이터베이스, 클라우드 스토리지, API 엔드포인트 등 모든 데이터 소스에서 신속한 데이터 통합을 제공하며, 원활한 품질 검사를 통해 모든 데이터의 변환 및 매핑을 지원합니다.
탈렌드의 데이터 통합 기능은 개발자가 모든 소스의 데이터를 자동으로 분류할 수 있도록 다양한 커넥터와 같은 셀프 서비스 도구를 통해 제공됩니다.
탈렌드의 주요 기능
- 범용 데이터 통합: 탈렌드는 클라우드 또는 온프레미스 환경과 같이 다양한 데이터 소스의 모든 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.
- 유연성: 탈렌드는 통합된 데이터에서 데이터 파이프라인을 구축할 때 특정 플랫폼이나 공급업체에 종속되지 않습니다. 수집된 데이터를 기반으로 파이프라인을 생성한 후, 탈렌드를 사용해 어디서든 파이프라인을 실행할 수 있습니다.
- 데이터 품질: 데이터 중복 제거, 검증, 표준화와 같은 머신 러닝 기능을 통해 수집된 데이터를 자동으로 정제합니다.
- 애플리케이션 및 API 통합 지원: 탈렌드의 셀프 서비스 도구를 통해 데이터를 의미 있게 만든 후, 사용자 친화적인 API를 통해 데이터를 공유할 수 있습니다. 탈렌드 API 엔드포인트는 고급 데이터 매핑 및 변환 도구를 통해 데이터 자산을 SaaS, JSON, AVRO 및 B2B 플랫폼에 노출할 수 있습니다.
R
R은 과학 및 비즈니스 분야의 탐색적 데이터 분석에 특화된 강력한 프로그래밍 언어입니다.
통계 컴퓨팅과 그래픽을 위한 무료 소프트웨어로 개발된 R은 데이터 랭글링, 모델링, 시각화를 위한 언어이자 환경입니다. R 환경은 다양한 소프트웨어 패키지를 제공하며, R 언어는 데이터 조작을 지원하는 여러 통계, 클러스터링, 분류, 분석 및 그래픽 기술을 통합합니다.
R의 주요 기능
- 풍부한 패키지 세트: 데이터 엔지니어는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)에서 제공하는 10,000개 이상의 표준화된 패키지 및 확장 기능을 선택하여 사용할 수 있습니다. 이러한 패키지는 랭글링과 데이터 분석을 간소화합니다.
- 뛰어난 성능: R은 사용 가능한 분산 컴퓨팅 패키지를 활용하여 데이터 객체 및 데이터 집합에 대해 복잡하고 단순한 조작(수학적 및 통계적)을 수 초 내에 수행할 수 있습니다.
- 플랫폼 간 지원: R은 플랫폼 독립적이어서 다양한 운영 체제에서 실행 가능하며, 계산량이 많은 작업을 처리하는 데 도움이 되는 다른 프로그래밍 언어와도 호환됩니다.
R은 비교적 쉽게 배울 수 있는 언어입니다.
트라이팩타 (Trifacta)
트라이팩타는 머신러닝 및 분석 모델을 위한 대화형 클라우드 환경을 제공합니다. 이 데이터 엔지니어링 도구는 데이터 세트의 복잡도나 정돈되지 않은 정도와 관계없이 이해하기 쉬운 데이터를 생성하는 것을 목표로 합니다. 사용자는 중복 제거 및 선형 변환을 통해 중복된 항목을 제거하고, 데이터 세트의 빈 셀을 채울 수 있습니다.
이 데이터 랭글링 도구는 모든 데이터 세트에서 이상값과 유효하지 않은 데이터를 감지합니다. 클릭과 드래그만으로 데이터 준비를 가속화할 수 있도록 머신 러닝 기반의 제안을 활용하여 데이터를 지능적으로 변환하고 순위를 매깁니다.
트라이팩타의 데이터 랭글링은 비전문가 및 기술 전문가 모두를 만족시키는 강력한 시각적 프로필을 통해 이루어집니다. 시각적이고 지능적인 변환 기능을 통해 사용자를 위한 최적의 설계를 제공합니다.
데이터 마트, 데이터 웨어하우스, 또는 데이터 레이크에서 데이터를 수집하든 사용자는 데이터 준비의 복잡함으로부터 보호받을 수 있습니다.
트라이팩타의 주요 기능
- 원활한 클라우드 통합: 클라우드 또는 하이브리드 환경에서 준비 작업을 지원하여 개발자가 어디에서든 데이터 세트를 수집하여 랭글링할 수 있습니다.
- 다중 데이터 표준화 방식: 트라이팩타 랭글러는 데이터의 패턴을 식별하고 출력을 표준화하기 위한 다양한 메커니즘을 제공합니다. 데이터 엔지니어는 패턴별, 기능별, 또는 혼합 방식 중에서 표준화를 선택할 수 있습니다.
- 간단한 워크플로: 트라이팩타는 데이터 준비 작업을 흐름 형태로 구성합니다. 흐름에는 하나 이상의 데이터 세트와 관련 레시피(데이터를 변환하는 단계 정의)가 포함됩니다. 이러한 흐름은 개발자가 데이터를 가져오고, 랭글링하고, 프로파일링하고, 내보내는 데 소요되는 시간을 단축합니다.
오픈리파인 (OpenRefine)
오픈리파인은 정돈되지 않은 데이터 작업을 위한 성숙한 오픈 소스 도구입니다. 데이터 정제 도구인 오픈리파인은 복잡한 셀 변환을 적용하여 원하는 데이터 형식을 빠르게 생성하고, 몇 초 내에 데이터 세트를 탐색할 수 있도록 지원합니다.
오픈리파인은 정규식을 사용하여 데이터 세트를 필터링하고 분할하여 데이터 랭글링에 접근합니다. 내장된 General Refine Expression Language를 사용하면 데이터 엔지니어가 항목 추출을 위한 고급 데이터 작업을 수행하기 전에 패싯, 필터, 정렬 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 살펴볼 수 있습니다.
오픈리파인을 사용하면 사용자가 여러 컴퓨터 파일, 웹 URL, 데이터베이스의 데이터 세트를 가져와 사용자 컴퓨터에서 로컬로 실행할 수 있는 프로젝트로 구성하여 작업할 수 있습니다.
개발자는 표현식을 통해 데이터 정리 및 변환 기능을 다중 값 셀 분할/결합, 패싯 사용자 정의, 외부 URL을 사용하여 열에 데이터 가져오기 등의 작업으로 확장할 수 있습니다.
오픈리파인의 주요 기능
- 플랫폼 간 도구: 오픈리파인은 다운로드 가능한 설치 프로그램을 통해 Windows, Mac, Linux 운영 체제에서 작동하도록 제작되었습니다.
- 풍부한 API 세트: 오픈리파인은 API, 데이터 확장 API, 조정 API 및 데이터와 사용자의 상호 작용을 지원하는 다양한 API를 제공합니다.
데이터미어 (Datameer)
데이터미어는 소프트웨어 엔지니어링 프로세스를 통해 데이터 통합 및 통합을 간소화하도록 구축된 SaaS 데이터 변환 도구입니다. 데이터미어를 사용하면 스노우플레이크와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스로 데이터 세트를 추출, 변환, 로드할 수 있습니다.
이 데이터 랭글링 도구는 CSV, JSON과 같은 표준 데이터 세트 형식과 원활하게 작동하므로 엔지니어가 다양한 형식으로 데이터를 가져와 집계할 수 있습니다.
데이터미어는 카탈로그와 같은 데이터 문서화, 심층 데이터 프로파일링, 모든 데이터 변환 요구 사항을 충족하는 검색 기능을 제공합니다. 이 도구는 사용자가 유효하지 않거나, 누락되었거나, 외부 값 및 데이터의 전체적인 형태를 추적할 수 있도록 심층적인 시각적 데이터 프로필을 유지합니다.
확장 가능한 데이터 웨어하우스에서 실행되는 데이터미어는 효율적인 데이터 스택과 엑셀과 유사한 기능을 통해 의미 있는 분석을 위한 데이터 변환을 지원합니다.
데이터미어는 복잡한 ETL 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있는 광범위한 데이터 분석 팀을 위해 하이브리드, 코드 및 코드 없는 사용자 인터페이스를 제공합니다.
데이터미어의 주요 기능
- 다중 사용자 환경: 기술 전문가와 비전문가 모두를 지원하기 위해 로우 코드, 코드 및 하이브리드와 같은 다양한 데이터 변환 환경을 제공합니다.
- 공유 작업 공간: 데이터미어를 사용하면 팀이 모델을 재사용하고 협업하여 프로젝트 속도를 높일 수 있습니다.
- 풍부한 데이터 문서: 데이터미어는 메타데이터, 위키 스타일 설명, 태그 및 주석을 통해 시스템 및 사용자 생성 데이터 문서를 모두 지원합니다.
마무리
데이터 분석은 의미 있는 추론과 예측을 위해 데이터를 적절하게 구성해야 하는 복잡한 과정입니다. 데이터 랭글링 도구를 활용하면 대량의 원시 데이터 형식을 조정하여 고급 분석을 수행할 수 있습니다. 여러분의 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택하고 데이터 분석 전문가가 되어보세요!
관련 자료:
변환, 형식 지정 및 검증을 위한 최고의 CSV 도구.