데이터 분석을 위해 안정적이고 일관된 데이터를 얻는 방법이 궁금하십니까? 이러한 데이터 정리 전략을 지금 구현하십시오!
비즈니스 결정은 데이터 분석 통찰력에 의존합니다. 마찬가지로 입력 데이터 세트에서 파생된 통찰력은 소스 데이터의 품질에 의존합니다. 품질이 낮고 부정확하며 가비하고 일관성이 없는 데이터 소스는 데이터 과학 및 데이터 분석 산업의 어려운 과제입니다.
이에 전문가들은 대책을 마련했다. 이 해결 방법은 데이터 정리입니다. 비즈니스를 개선하는 대신 해를 끼칠 데이터 기반 의사 결정을 내리지 않아도 됩니다.
성공적인 데이터 과학자와 분석가가 사용하는 최고의 데이터 정리 전략을 알아보려면 계속 읽어보세요. 또한 즉각적인 데이터 사이언스 프로젝트를 위해 깨끗한 데이터를 제공할 수 있는 도구를 탐색하십시오.
목차
데이터 정리란?
데이터 품질에는 5가지 차원이 있습니다. 데이터 품질 정책에 따라 입력 데이터의 오류를 식별하고 수정하는 것을 데이터 정리라고 합니다.
이 5차원 표준의 품질 매개변수는 다음과 같습니다.
#1. 완전성
이 품질 관리 매개변수는 입력 데이터에 데이터 과학 프로젝트에 필요한 모든 매개변수, 헤더, 행, 열, 테이블 등이 있는지 확인합니다.
#2. 정확성
데이터가 입력 데이터의 실제 값에 가깝다는 데이터 품질 표시기입니다. 데이터 수집을 위한 설문 조사 또는 스크랩에 대한 모든 통계 표준을 따를 때 데이터는 진정한 가치가 될 수 있습니다.
#삼. 타당성
데이터가 설정한 비즈니스 규칙을 준수하는 이 매개 변수 데이터 과학.
#4. 일률
균일성은 데이터에 균일한 내용이 포함되어 있는지 여부를 확인합니다. 예를 들어 미국의 에너지 소비 조사 데이터는 영국식 측정 시스템으로 모든 단위를 포함해야 합니다. 동일한 설문조사에서 특정 콘텐츠에 미터법을 사용하면 데이터가 균일하지 않습니다.
#5. 일관성
일관성은 테이블, 데이터 모델 및 데이터 세트 간에 데이터 값이 일관되도록 합니다. 또한 시스템 간에 데이터를 이동할 때 이 매개변수를 면밀히 모니터링해야 합니다.
간단히 말해서 위의 품질 관리 프로세스를 원시 데이터 세트에 적용하고 데이터를 비즈니스 인텔리전스 도구에 공급하기 전에 정리합니다.
데이터 정리의 중요성
마찬가지로 열악한 인터넷 대역폭 계획으로는 디지털 비즈니스를 운영할 수 없습니다. 데이터 품질이 수용할 수 없을 때 훌륭한 결정을 내릴 수 없습니다. 쓰레기와 잘못된 데이터를 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내리려고 하면 수익 손실이나 투자 수익(ROI) 저하를 보게 될 것입니다.
열악한 데이터 품질과 그 결과에 대한 Gartner 보고서에 따르면 싱크 탱크는 기업이 직면한 평균 손실이 1,290만 달러라는 사실을 발견했습니다. 이는 잘못된 데이터, 위조된 데이터, 쓰레기 데이터에 의존하여 의사 결정을 내리기 위한 것입니다.
동일한 보고서에 따르면 미국 전역에서 잘못된 데이터를 사용하면 연간 3조 달러의 막대한 손실이 발생합니다.
BI 시스템에 가비지 데이터를 제공하면 최종 통찰력은 분명히 가비지가 될 것입니다.
따라서 금전적 손실을 피하고 데이터 분석 프로젝트에서 효과적인 비즈니스 결정을 내리려면 원시 데이터를 정리해야 합니다.
데이터 정리의 이점
#1. 금전적 손실 방지
입력 데이터를 정리하면 규정 미준수 또는 고객 손실에 대한 불이익으로 나타날 수 있는 금전적 손실로부터 회사를 구할 수 있습니다.
#2. 훌륭한 결정을 내리십시오
고품질의 실행 가능한 데이터는 훌륭한 통찰력을 제공합니다. 이러한 통찰력은 제품 마케팅, 판매, 재고 관리, 가격 책정 등에 대한 탁월한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
#삼. 경쟁자보다 우위 확보
경쟁사보다 일찍 데이터 정리를 선택하면 업계에서 빠르게 움직이는 이점을 누릴 수 있습니다.
#4. 프로젝트 효율화
간소화된 데이터 정리 프로세스는 팀 구성원의 신뢰 수준을 높입니다. 데이터가 신뢰할 수 있다는 것을 알기 때문에 데이터 분석에 더 집중할 수 있습니다.
#5. 자원 절약
데이터 정리 및 트리밍은 전체 데이터베이스의 크기를 줄입니다. 따라서 가비지 데이터를 제거하여 데이터베이스 저장 공간을 지웁니다.
데이터 정리 전략
시각적 데이터 표준화
데이터 세트에는 텍스트, 숫자, 기호 등과 같은 다양한 유형의 문자가 포함됩니다. 모든 텍스트에 균일한 텍스트 대문자 형식을 적용해야 합니다. 유니코드, ASCII 등과 같이 기호가 올바른 인코딩인지 확인하십시오.
예를 들어 대문자로 표시된 용어 Bill은 사람의 이름을 의미합니다. 반대로 청구서 또는 청구서는 거래 영수증을 의미합니다. 따라서 적절한 대문자 형식이 중요합니다.
복제된 데이터 제거
중복된 데이터는 BI 시스템을 혼란스럽게 합니다. 결과적으로 패턴이 왜곡됩니다. 따라서 입력 데이터베이스에서 중복 항목을 제거해야 합니다.
중복은 일반적으로 사람의 데이터 입력 프로세스에서 발생합니다. 원시 데이터 입력 프로세스를 자동화할 수 있으면 루트에서 데이터 복제를 근절할 수 있습니다.
원치 않는 이상치 수정
이상값은 위의 그래프에 표시된 것처럼 데이터 패턴 내에 있지 않은 비정상적인 데이터 포인트입니다. 진정한 이상값은 데이터 과학자가 설문조사 결함을 발견하는 데 도움이 되므로 괜찮습니다. 그러나 이상값이 사람의 실수에서 나온다면 문제가 됩니다.
이상값을 찾으려면 데이터 세트를 차트나 그래프에 넣어야 합니다. 발견하면 출처를 조사하십시오. 출처가 인적 오류인 경우 이상치 데이터를 제거하십시오.
구조 데이터에 집중
주로 데이터 세트에서 오류를 찾고 수정합니다.
예를 들어 데이터 세트에는 USD 열 하나와 기타 통화 열이 많이 포함되어 있습니다. 데이터가 미국 대상인 경우 다른 통화를 이에 상응하는 USD로 변환하세요. 그런 다음 다른 모든 통화를 USD로 바꿉니다.
데이터 스캔
데이터 웨어하우스에서 다운로드한 거대한 데이터베이스에는 수천 개의 테이블이 포함될 수 있습니다. 데이터 과학 프로젝트에 모든 테이블이 필요하지 않을 수 있습니다.
따라서 데이터베이스를 가져온 후에는 필요한 데이터 테이블을 정확히 지정하는 스크립트를 작성해야 합니다. 이것을 알고 나면 관련 없는 테이블을 삭제하고 데이터 세트의 크기를 최소화할 수 있습니다.
이것은 궁극적으로 더 빠른 데이터 패턴 발견으로 이어질 것입니다.
클라우드에서 데이터 정리
데이터베이스가 쓰기 시 스키마 접근 방식을 사용하는 경우 이를 읽기 시 스키마로 변환해야 합니다. 이를 통해 클라우드 스토리지에서 직접 데이터를 정리하고 형식화되고 구성되고 분석 준비가 된 데이터를 추출할 수 있습니다.
외국어 번역
전 세계적으로 설문 조사를 실행하면 원시 데이터에서 외국어를 기대할 수 있습니다. 외국어가 포함된 행과 열을 영어 또는 원하는 다른 언어로 번역해야 합니다. 이를 위해 컴퓨터 지원 번역(CAT) 도구를 사용할 수 있습니다.
단계별 데이터 정리
#1. 중요한 데이터 필드 찾기
데이터 웨어하우스에는 테라바이트의 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 각 데이터베이스에는 몇 개에서 수천 개의 데이터 열이 포함될 수 있습니다. 이제 프로젝트 목표를 살펴보고 그에 따라 이러한 데이터베이스에서 데이터를 추출해야 합니다.
프로젝트에서 미국 거주자의 전자 상거래 쇼핑 트렌드를 연구하는 경우 동일한 통합 문서에서 오프라인 소매점에 대한 데이터를 수집하는 것은 아무 소용이 없습니다.
#2. 데이터 구성
데이터베이스에서 중요한 데이터 필드, 열 머리글, 테이블 등을 찾으면 체계적으로 정리하십시오.
#삼. 중복 제거
데이터 웨어하우스에서 수집된 원시 데이터에는 항상 중복 항목이 포함됩니다. 해당 복제본을 찾아 삭제해야 합니다.
#4. 빈 값과 공백 제거
일부 열 머리글과 해당 데이터 필드에는 값이 없을 수 있습니다. 이러한 열 머리글/필드를 제거하거나 빈 값을 올바른 영숫자 값으로 바꿔야 합니다.
#5. 정밀 포맷 수행
데이터 세트에는 불필요한 공백, 기호, 문자 등이 포함될 수 있습니다. 전체 데이터 세트가 셀 크기와 범위에서 균일하게 보이도록 수식을 사용하여 이러한 형식을 지정해야 합니다.
#6. 프로세스 표준화
데이터 사이언스 팀 구성원이 데이터 정리 프로세스 중에 자신의 의무를 따르고 수행할 수 있는 SOP를 작성해야 합니다. 다음을 포함해야 합니다.
- 원시 데이터 수집 빈도
- 원시 데이터 저장 및 유지 관리 감독자
- 클렌징 빈도
- 클린 데이터 저장 및 유지 관리 감독자
다음은 데이터 과학 프로젝트에 도움이 되는 몇 가지 인기 있는 데이터 정리 도구입니다.
WinPure
정확하고 신속하게 데이터를 정리하고 스크럽할 수 있는 애플리케이션을 찾고 있다면 WinPure는 신뢰할 수 있는 솔루션입니다. 이 업계 최고의 도구는 타의 추종을 불허하는 속도와 정밀도로 엔터프라이즈급 데이터 정리 기능을 제공합니다.
개인 사용자와 기업을 대상으로 설계되었기 때문에 누구나 어려움 없이 사용할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 고급 데이터 프로파일링 기능을 사용하여 품질 검사를 위해 데이터의 유형, 형식, 무결성 및 가치를 분석합니다. 강력하고 지능적인 데이터 매칭 엔진은 최소한의 잘못된 일치로 완벽한 일치를 선택합니다.
위의 기능 외에도 WinPure는 모든 데이터, 그룹 일치 및 비 일치에 대한 놀라운 시각 효과를 제공합니다.
또한 모든 현재 값을 유지할 수 있는 마스터 레코드를 생성하기 위해 중복 레코드를 결합하는 병합 도구의 기능도 합니다. 또한 이 도구를 사용하여 마스터 레코드 선택 규칙을 정의하고 모든 레코드를 즉시 제거할 수 있습니다.
OpenRefine
OpenRefine은 지저분한 데이터를 웹 서비스에 사용할 수 있는 깨끗한 형식으로 변환하는 데 도움이 되는 무료 오픈 소스 도구입니다. 패싯을 사용하여 대규모 데이터 세트를 정리하고 필터링된 데이터 세트 보기에서 작동합니다.
강력한 휴리스틱의 도움으로 이 도구는 유사한 값을 병합하여 모든 불일치를 제거할 수 있습니다. 사용자가 데이터 세트를 외부 데이터베이스와 일치시킬 수 있도록 조정 서비스를 제공합니다. 또한 이 도구를 사용하면 필요한 경우 이전 데이터 세트 버전으로 돌아갈 수 있습니다.
또한 사용자는 업데이트된 버전에서 작업 기록을 재생할 수 있습니다. 데이터 보안이 걱정된다면 OpenRefine이 적합한 선택입니다. 컴퓨터의 데이터를 정리하므로 이 목적을 위해 클라우드로 데이터를 마이그레이션하지 않습니다.
Trifacta 디자이너 클라우드
데이터 정리는 복잡할 수 있지만 Trifacta Designer Cloud를 사용하면 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 조직에서 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 데이터 스크러빙을 위한 새로운 데이터 준비 접근 방식을 사용합니다.
사용자 친화적인 인터페이스를 통해 기술 지식이 없는 사용자도 정교한 분석을 위해 데이터를 정리하고 스크럽할 수 있습니다. 이제 기업은 Trifacta Designer Cloud의 ML 기반 지능형 제안을 활용하여 데이터로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
또한 실수를 덜 처리해야 하는 동시에 이 프로세스에 더 적은 시간을 투자해야 합니다. 분석에서 더 많은 것을 얻으려면 감소된 리소스를 사용해야 합니다.
클라우딩고
수집된 데이터의 품질이 걱정되는 Salesforce 사용자입니까? Cloudingo를 사용하여 고객 데이터를 정리하고 필요한 데이터만 보유합니다. 이 애플리케이션은 중복 제거, 가져오기 및 마이그레이션과 같은 기능을 통해 고객 데이터를 쉽게 관리할 수 있습니다.
여기에서 사용자 지정 가능한 필터 및 규칙을 사용하여 레코드 병합을 제어하고 데이터를 표준화할 수 있습니다. 쓸모없고 비활성 데이터를 삭제하고 누락된 데이터 포인트를 업데이트하며 미국 우편 주소의 정확성을 보장합니다.
또한 기업은 Cloudingo가 자동으로 데이터 중복을 제거하도록 예약할 수 있으므로 항상 깨끗한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터를 Salesforce와 동기화된 상태로 유지하는 것은 이 도구의 또 다른 중요한 기능입니다. 이를 통해 Salesforce 데이터를 스프레드시트에 저장된 정보와 비교할 수도 있습니다.
ZoomInfo
ZoomInfo는 팀의 생산성과 효율성에 기여하는 데이터 정리 솔루션 제공업체입니다. 이 소프트웨어는 회사 CRM 및 MAT에 중복 없는 데이터를 제공하므로 기업은 더 많은 수익성을 경험할 수 있습니다.
비용이 많이 드는 중복 데이터를 모두 제거하여 데이터 품질 관리를 간소화합니다. 사용자는 ZoomInfo를 사용하여 CRM 및 MAT 경계를 보호할 수도 있습니다. 자동화된 중복 제거, 일치 및 정규화를 통해 몇 분 안에 데이터를 정리할 수 있습니다.
이 응용 프로그램의 사용자는 일치 기준 및 병합된 결과에 대한 유연성과 제어를 즐길 수 있습니다. 모든 유형의 데이터를 표준화하여 비용 효율적인 데이터 스토리지 시스템을 구축하도록 도와줍니다.
마지막 말
데이터 과학 프로젝트에서 입력 데이터의 품질에 대해 우려해야 합니다. 기계 학습(ML), AI 기반 자동화를 위한 신경망 등과 같은 대규모 프로젝트의 기본 피드입니다. 피드에 결함이 있으면 그러한 프로젝트의 결과가 어떻게 될지 생각해 보십시오.
따라서 조직에서는 입증된 데이터 정리 전략을 채택하고 이를 표준 운영 절차(SOP)로 구현해야 합니다. 결과적으로 입력 데이터의 품질도 향상됩니다.
프로젝트, 마케팅, 영업 등으로 바쁘다면 데이터 정리 부분은 전문가에게 맡기는 것이 좋다. 전문가는 위의 데이터 정리 도구 중 하나가 될 수 있습니다.
데이터 정리 전략을 손쉽게 구현하기 위해 서비스 청사진 다이어그램에 관심을 가질 수도 있습니다.