데이터 분석에 있어 신뢰성 있고 일관된 데이터를 확보하는 방법에 대해 궁금하신가요? 지금 바로 데이터 정제 전략을 적용해 보세요!
기업 의사 결정은 데이터 분석 결과를 기반으로 이루어집니다. 마찬가지로, 입력 데이터 세트에서 도출된 통찰력은 원본 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 불량하고 부정확하며 불필요하고 일관성 없는 데이터 소스는 데이터 과학 및 데이터 분석 분야에서 흔히 마주치는 문제입니다.
이러한 문제에 대응하기 위해 전문가들은 데이터 정제라는 해결책을 제시했습니다. 데이터 정제를 통해 기업은 잘못된 데이터로 인해 손해를 보는 대신 개선된 의사 결정을 할 수 있습니다.
성공적인 데이터 과학자와 분석가들이 사용하는 주요 데이터 정제 전략을 자세히 알아보세요. 또한, 데이터 과학 프로젝트를 즉시 시작할 수 있도록 깔끔한 데이터를 제공하는 유용한 도구들을 소개합니다.
데이터 정제란 무엇인가?
데이터 품질에는 다섯 가지 주요 차원이 존재합니다. 데이터 품질 정책에 따라 입력 데이터의 오류를 식별하고 수정하는 과정을 데이터 정제라고 합니다.
데이터 품질을 평가하는 5가지 핵심 매개변수는 다음과 같습니다.
#1. 완전성
데이터 세트가 데이터 과학 프로젝트에 필요한 모든 변수, 헤더, 행, 열, 테이블 등을 포함하고 있는지 확인하는 품질 매개변수입니다.
#2. 정확성
데이터가 입력 데이터의 실제 값과 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표입니다. 데이터 수집을 위한 설문 조사나 크롤링 과정에서 모든 통계 표준을 준수하면 데이터의 정확성을 높일 수 있습니다.
#3. 유효성
데이터가 설정된 비즈니스 규칙 및 데이터 과학 표준을 준수하는지 확인하는 매개변수입니다.
#4. 일관성
데이터가 균일한 형식을 갖추고 있는지 확인합니다. 예를 들어, 미국 에너지 소비 데이터 조사에서 모든 단위는 야드파운드법(영국식 측정 시스템)을 사용해야 합니다. 만약 동일한 설문조사에서 특정 데이터에 미터법이 사용된다면 데이터의 일관성이 깨진 것입니다.
#5. 일관성
테이블, 데이터 모델, 데이터 세트 간에 데이터 값이 일관되게 유지되도록 합니다. 특히 여러 시스템 간에 데이터를 이동할 때 이 매개변수를 주의 깊게 살펴봐야 합니다.
간단히 말해, 위의 품질 관리 프로세스를 원시 데이터 세트에 적용하여 데이터를 정제한 후 비즈니스 인텔리전스 도구에 공급하는 것입니다.
데이터 정제의 중요성
열악한 인터넷 환경에서는 디지털 비즈니스를 제대로 운영할 수 없는 것과 마찬가지로, 데이터 품질이 좋지 않으면 올바른 의사 결정을 내릴 수 없습니다. 잘못되고 불필요한 데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 내리려 하면 수익 감소 또는 투자 수익률(ROI) 저하로 이어질 수 있습니다.
가트너(Gartner) 보고서에 따르면, 데이터 품질 저하로 인해 기업이 평균 1,290만 달러의 손실을 본다는 결과가 나왔습니다. 이는 잘못된 데이터에 의존하여 의사 결정을 내린 결과입니다.
같은 보고서에 따르면 미국 전역에서 잘못된 데이터를 사용함으로써 발생하는 연간 손실액은 3조 달러에 달합니다.
BI 시스템에 불필요한 데이터를 제공하면 최종 분석 결과 역시 불필요한 정보가 될 것입니다.
따라서 금전적인 손실을 방지하고 데이터 분석 프로젝트에서 효과적인 비즈니스 의사 결정을 내리려면 원시 데이터를 반드시 정제해야 합니다.
데이터 정제의 이점
#1. 금전적 손실 방지
입력 데이터를 정제하면 규정 위반 또는 고객 이탈로 인한 금전적 손실을 예방할 수 있습니다.
#2. 현명한 의사 결정
고품질의 실행 가능한 데이터는 통찰력 있는 정보를 제공합니다. 이 정보는 제품 마케팅, 판매, 재고 관리, 가격 책정 등에서 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
#3. 경쟁 우위 확보
경쟁사보다 먼저 데이터 정제를 시작하면 업계에서 더 빠르게 움직일 수 있는 유리한 고지를 점할 수 있습니다.
#4. 프로젝트 효율성 증대
간소화된 데이터 정제 프로세스는 팀 구성원의 신뢰도를 높입니다. 데이터에 대한 신뢰가 쌓이면 데이터 분석에 더욱 집중할 수 있습니다.
#5. 자원 절약
데이터 정제 및 트리밍은 전체 데이터베이스 크기를 줄입니다. 불필요한 데이터를 제거함으로써 데이터베이스 저장 공간을 확보할 수 있습니다.
데이터 정제 전략
시각적 데이터 표준화
데이터 세트에는 텍스트, 숫자, 기호 등 다양한 유형의 문자가 포함될 수 있습니다. 모든 텍스트에 일관된 대소문자 형식을 적용해야 합니다. 유니코드(Unicode), ASCII 등과 같이 기호가 올바르게 인코딩되었는지 확인하십시오.
예를 들어, 대문자로 표기된 ‘Bill’은 사람의 이름을 의미합니다. 반대로 ‘bill’ 또는 ‘Bill’은 거래 영수증을 의미할 수 있습니다. 따라서 적절한 대소문자 형식은 매우 중요합니다.
중복 데이터 제거
중복된 데이터는 BI 시스템에 혼란을 야기하고, 결과적으로 데이터 패턴을 왜곡합니다. 따라서 입력 데이터베이스에서 중복 항목을 제거해야 합니다.
중복은 주로 데이터 입력 과정에서 발생합니다. 원시 데이터 입력 프로세스를 자동화하면 데이터 중복 문제를 근본적으로 해결할 수 있습니다.
불필요한 이상치 수정
이상치는 위 그래프에서 볼 수 있듯이 일반적인 데이터 패턴에서 벗어난 비정상적인 데이터 포인트를 의미합니다. 실제 이상치는 데이터 과학자가 설문조사 결함을 발견하는 데 도움이 되므로 문제가 되지 않습니다. 그러나 인적 오류로 인해 발생한 이상치는 문제가 될 수 있습니다.
이상치를 찾으려면 데이터 세트를 차트나 그래프로 시각화해야 합니다. 이상치를 발견하면 해당 출처를 조사하고, 인적 오류로 인한 것이라면 제거해야 합니다.
구조적 데이터 집중
주로 데이터 세트에서 오류를 찾고 수정하는 데 집중합니다.
예를 들어, 데이터 세트에 USD 열과 기타 통화 열이 함께 포함되어 있다고 가정해 봅시다. 만약 미국을 대상으로 데이터를 분석한다면, 다른 모든 통화를 해당 금액의 USD로 변환해야 합니다.
데이터 스캔
데이터 웨어하우스에서 다운로드한 대규모 데이터베이스에는 수천 개의 테이블이 포함될 수 있습니다. 하지만 데이터 과학 프로젝트에 모든 테이블이 필요한 것은 아닙니다.
따라서 데이터베이스를 가져온 후 필요한 데이터 테이블을 정확하게 지정하는 스크립트를 작성해야 합니다. 이를 통해 불필요한 테이블을 삭제하고 데이터 세트의 크기를 최소화할 수 있습니다.
이는 더 빠른 데이터 패턴 발견으로 이어질 수 있습니다.
클라우드 데이터 정제
데이터베이스가 쓰기 시 스키마 접근 방식을 사용하는 경우, 이를 읽기 시 스키마로 변환해야 합니다. 이를 통해 클라우드 저장소에서 직접 데이터를 정제하고, 형식화되고 구성된 분석 준비 데이터를 추출할 수 있습니다.
외국어 번역
전 세계적으로 설문조사를 실시하면 원시 데이터에 외국어가 포함될 수 있습니다. 이러한 외국어가 포함된 행과 열을 영어 또는 기타 원하는 언어로 번역해야 합니다. 이를 위해 컴퓨터 지원 번역(CAT) 도구를 활용할 수 있습니다.
단계별 데이터 정제
#1. 중요한 데이터 필드 찾기
데이터 웨어하우스에는 테라바이트 단위의 데이터가 저장되어 있습니다. 각 데이터베이스에는 몇 개에서 수천 개의 데이터 열이 포함되어 있을 수 있습니다. 프로젝트 목표를 먼저 확인하고, 이에 따라 해당 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출해야 합니다.
예를 들어, 미국 거주자의 전자상거래 쇼핑 트렌드를 연구하는 프로젝트를 수행할 경우, 오프라인 소매점에 대한 데이터를 동일한 통합 문서에서 수집하는 것은 불필요합니다.
#2. 데이터 구성
데이터베이스에서 중요한 데이터 필드, 열 머리글, 테이블 등을 찾으면 체계적으로 정리해야 합니다.
#3. 중복 데이터 제거
데이터 웨어하우스에서 수집한 원시 데이터에는 항상 중복 항목이 포함되어 있을 가능성이 높습니다. 이러한 중복 항목을 찾아 제거해야 합니다.
#4. 빈 값 및 공백 제거
일부 열 머리글 및 해당 데이터 필드에는 값이 없을 수 있습니다. 이러한 열 머리글/필드를 제거하거나 빈 값을 적절한 영숫자 값으로 대체해야 합니다.
#5. 세부적인 서식 지정
데이터 세트에는 불필요한 공백, 기호, 문자가 포함될 수 있습니다. 전체 데이터 세트가 셀 크기와 범위에서 일관되게 보이도록 수식을 사용하여 서식을 지정해야 합니다.
#6. 프로세스 표준화
데이터 과학 팀 구성원이 데이터 정제 프로세스 중 자신의 의무를 따르고 수행할 수 있도록 표준 운영 절차(SOP)를 작성해야 합니다. SOP에는 다음 사항이 포함되어야 합니다.
- 원시 데이터 수집 빈도
- 원시 데이터 저장 및 유지 관리 담당자
- 데이터 정제 빈도
- 정제된 데이터 저장 및 유지 관리 담당자
다음은 데이터 과학 프로젝트에 도움이 되는 몇 가지 인기 있는 데이터 정제 도구입니다.
WinPure
정확하고 빠르게 데이터를 정제하고 스크럽할 수 있는 애플리케이션을 찾고 있다면 WinPure가 좋은 선택이 될 수 있습니다. 이 업계 최고의 도구는 기업 수준의 데이터 정제 기능을 뛰어난 속도와 정확도로 제공합니다.
개인 사용자와 기업 모두를 위해 설계되었으므로 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 고급 데이터 프로파일링 기능을 사용하여 데이터 유형, 형식, 무결성 및 값을 분석하여 품질을 검사합니다. 또한 강력하고 지능적인 데이터 매칭 엔진은 오차를 최소화하고 완벽하게 일치하는 데이터를 선택합니다.
위에 언급된 기능 외에도 WinPure는 모든 데이터, 그룹 일치 및 불일치에 대한 시각화 기능을 제공합니다.
또한, 중복 레코드를 결합하여 모든 현재 값을 보존하는 마스터 레코드를 생성하는 병합 도구 기능을 제공합니다. 또한 이 도구를 사용하면 마스터 레코드 선택 규칙을 정의하고 모든 레코드를 즉시 삭제할 수 있습니다.
OpenRefine
OpenRefine은 웹 서비스에 사용 가능한 깔끔한 형식으로 정리되지 않은 데이터를 변환하는 데 도움이 되는 무료 오픈 소스 도구입니다. 패싯을 사용하여 대규모 데이터 세트를 정리하고 필터링된 데이터 세트 보기에서 작동합니다.
강력한 휴리스틱 기능을 활용하여 유사한 값을 병합하고 모든 불일치를 제거할 수 있습니다. 또한 사용자가 데이터 세트를 외부 데이터베이스와 일치시킬 수 있도록 조정 서비스를 제공합니다. 필요에 따라 이전 데이터 세트 버전으로 되돌릴 수 있는 기능도 제공합니다.
또한 업데이트된 버전에서 작업 기록을 재생할 수도 있습니다. 데이터 보안이 걱정된다면 OpenRefine이 적합한 선택입니다. 컴퓨터의 데이터를 정리하므로 데이터를 클라우드로 마이그레이션할 필요가 없습니다.
Trifacta Designer Cloud
데이터 정제는 복잡할 수 있지만 Trifacta Designer Cloud를 사용하면 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 스크러빙을 위한 새로운 데이터 준비 접근 방식을 채택하여 조직에서 데이터의 가치를 극대화할 수 있도록 지원합니다.
사용자 친화적인 인터페이스를 통해 기술 지식이 없는 사용자도 정교한 분석을 위해 데이터를 쉽게 정리하고 스크럽할 수 있습니다. 또한, Trifacta Designer Cloud의 ML 기반 지능형 제안을 활용하여 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.
이 도구를 사용하면 실수를 줄이면서 데이터 정제 프로세스에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다. 분석 결과를 개선하려면 리소스를 더욱 효율적으로 활용해야 합니다.
Cloudingo
Salesforce 사용자이면서 수집된 데이터 품질에 대해 걱정하고 있습니까? Cloudingo를 사용하여 고객 데이터를 정제하고 필요한 데이터만 유지하십시오. 이 애플리케이션은 중복 제거, 가져오기, 마이그레이션과 같은 기능을 통해 고객 데이터를 쉽게 관리할 수 있도록 도와줍니다.
사용자 지정 가능한 필터와 규칙을 사용하여 레코드 병합을 제어하고 데이터를 표준화할 수 있습니다. 불필요하고 비활성 데이터를 삭제하고 누락된 데이터 포인트를 업데이트하며 미국 우편 주소의 정확성을 보장합니다.
또한, 기업은 Cloudingo를 사용하여 데이터 중복 제거를 자동 예약할 수 있으므로 항상 깨끗한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터를 Salesforce와 동기화된 상태로 유지하는 것 또한 이 도구의 중요한 기능입니다. 또한 Salesforce 데이터를 스프레드시트에 저장된 정보와 비교할 수도 있습니다.
ZoomInfo
ZoomInfo는 팀의 생산성과 효율성에 기여하는 데이터 정제 솔루션 제공업체입니다. 이 소프트웨어는 회사의 CRM 및 MAT에 중복 없는 데이터를 제공하여 기업의 수익성 향상에 기여합니다.
비용이 많이 드는 중복 데이터를 제거하여 데이터 품질 관리를 간소화합니다. ZoomInfo를 사용하면 CRM 및 MAT 경계를 보호할 수도 있습니다. 자동화된 중복 제거, 일치 및 정규화를 통해 몇 분 안에 데이터를 정리할 수 있습니다.
이 애플리케이션 사용자는 일치 기준 및 병합된 결과에 대한 유연성과 제어 기능을 누릴 수 있습니다. 모든 유형의 데이터를 표준화하여 비용 효율적인 데이터 저장 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.
결론
데이터 과학 프로젝트에서 입력 데이터의 품질은 매우 중요합니다. 특히 머신 러닝(ML), AI 기반 자동화를 위한 신경망 등과 같은 대규모 프로젝트에서는 기본 피드 역할을 합니다. 만약 피드에 결함이 있다면 해당 프로젝트의 결과는 어떻게 될까요?
따라서 조직은 입증된 데이터 정제 전략을 채택하고 이를 표준 운영 절차(SOP)로 구현해야 합니다. 이러한 노력을 통해 입력 데이터의 품질을 효과적으로 개선할 수 있습니다.
프로젝트, 마케팅, 영업 등과 같이 바쁜 업무로 인해 데이터 정제에 어려움을 느낀다면 전문가에게 맡기는 것이 좋은 방법일 수 있습니다. 위에서 언급된 데이터 정제 도구 중 하나를 사용하는 전문가를 활용해 보세요.
또한, 데이터 정제 전략을 효율적으로 구현하기 위해 서비스 청사진 다이어그램을 참고하는 것도 도움이 될 수 있습니다.