데이터 품질 도구의 중요성과 주요 기능
데이터 품질 도구는 기업의 비즈니스 데이터를 검토하고 분석하여 해당 데이터가 의사 결정에 적합한지 여부를 판단하는 데 사용됩니다.
데이터 센터에서는 클라우드 환경의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 품질 관리가 점점 더 중요해지고 있습니다.
소셜 미디어, 로그, IoT 기기, 이메일, 데이터베이스 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터를 효과적으로 정제, 관리 및 분석하는 방법이 필요합니다.
이러한 상황에서 데이터 품질 도구는 필수적인 역할을 합니다.
데이터 품질 도구는 형식 오류나 오타와 같은 문제를 수정하고 불필요한 데이터를 제거할 수 있습니다. 또한 규칙을 적용하고 데이터 불일치를 제거하며 프로세스를 자동화하여 기업의 수익과 생산성을 향상시킵니다.
이제 데이터 품질의 의미, 목적, 주요 기능, 그리고 활용 가능한 최고 수준의 데이터 품질 도구를 살펴보겠습니다.
데이터 품질이란 무엇을 의미할까요?
데이터 품질은 완전성, 신뢰성, 일관성, 정확성 등 여러 요소를 기반으로 데이터의 가치를 측정합니다. 데이터 품질 평가는 기업이 오류를 식별하고 불일치를 제거하여 비용 절감을 실현하는 데 필수적입니다.
데이터 품질 프로세스는 데이터 수집, 프로파일링, 구문 분석, 정제, 표준화, 매칭, 실행, 중복 제거, 병합, 그리고 최종적으로 데이터 내보내기를 포함합니다.
데이터 품질 도구가 필수적인 이유는 무엇일까요?
성공적인 조직의 중요한 특징 중 하나는 데이터 품질입니다. 양질의 데이터는 리소스 낭비를 줄이고, 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하여 비즈니스 프로세스 및 의사 결정을 지원합니다. 이는 조직의 효율성과 수익성 향상에 기여합니다.
그렇다면 낮은 품질의 데이터를 사용했을 때는 어떻게 될까요?
품질이 낮은 데이터를 활용하면 비즈니스에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 부정확하고 불완전하며 신뢰할 수 없는 데이터는 잘못된 비즈니스 결정, 전략 및 분석으로 이어질 수 있습니다.
부정확한 고객 주소, 불완전한 고객 기록, 판매 손실, 부정확한 재무 보고 등은 데이터 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 문제의 예입니다. 결과적으로 기업은 금전적 손실, 평판 손상 등 다양한 측면에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
이러한 이유로 고품질 데이터의 중요성이 강조되며, 데이터 품질 도구는 바로 이러한 고품질 데이터를 제공하는 역할을 합니다.
데이터 품질 도구는 다양한 국제 및 지역 규정 요구 사항을 충족하는 고품질 데이터를 유지하는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 우수한 데이터 품질 소프트웨어를 사용하면 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하여 비즈니스 민첩성과 효율성을 높일 수 있습니다.
데이터 품질 소프트웨어의 주요 기능
데이터 품질 솔루션은 기업이 필요할 때 귀중한 데이터를 활용할 수 있도록 품질 데이터를 생성하는 데 필요한 절차와 프로세스를 제공합니다. 이는 생산성, 신뢰성, 안정성 향상에 기여합니다.
일반적으로 데이터 품질 도구에서 기대할 수 있는 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 합법성 및 타당성
- 정확도
- 적시성 및 관련성
- 일관성 및 신뢰성
- 포괄성 및 완전성
- 고유성 및 세분성
- 접근성 및 가용성
- 데이터 표준화 및 중복 제거
- 데이터 프로파일링 및 검색
- 정제 및 통합
최적의 데이터 품질 도구 선택 방법
기업이 더 나은 의사 결정을 내리기 위해서는 적절한 데이터 품질 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 시중에는 다양한 데이터 품질 도구가 제공되므로 어떤 도구가 가장 적합한지 판단하기 어려울 수 있습니다. 데이터 품질 도구를 선택할 때 다음 사항을 고려해야 합니다.
- 비즈니스가 직면한 데이터 문제 식별
- 해당 문제를 해결하는 데 적합한 데이터 품질 도구 파악
- 다양한 데이터 정리 도구의 장단점 분석
- 예산 범위 내에서 요금제 선택 및 무료 평가판 활용
이제 다양한 기능과 이점을 제공하는 최고 수준의 데이터 품질 도구를 살펴보겠습니다.
Talend
Talend는 비즈니스를 위한 최고의 데이터 품질 솔루션을 제공합니다. 그래픽 및 통계적 표현을 통해 품질 문제를 신속하게 파악하고 패턴을 찾고 이상 징후를 발견할 수 있습니다.
이 도구는 시스템 전반에 걸쳐 데이터를 쉽게 정리, 표준화 및 프로파일링하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터가 프로세스를 통과할 때 발생하는 품질 문제를 해결할 수 있습니다. Talend는 비즈니스 및 기술 사용자 모두에게 편리한 셀프 서비스 인터페이스를 제공합니다.
Talend는 통합 과정에서 항상 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 판매 성과를 효과적으로 향상시키고 비용을 절감하는 데 기여합니다. 내장된 Talend Trust Score는 정제가 필요한 데이터와 정제된 데이터 세트를 구분하기 위해 즉각적이고 실행 가능하며 설명 가능한 신뢰성 평가를 제공합니다.
Talend는 머신 러닝 기반 검증, 표준화 및 중복 제거 기능을 통해 수신 데이터를 자동으로 정리합니다. 이 도구는 비즈니스 식별자 또는 우편 인증 코드와 같은 외부 소스의 상세 정보를 결합하여 데이터의 품질을 높입니다.
또한 승인되지 않은 사용자에게 개인 정보가 노출되지 않도록 하면서 신뢰할 수 있는 사용자와 선택적으로 데이터를 공유하고 협업할 수 있습니다. Talend는 마스킹을 통해 민감한 데이터를 보호하고, 외부 및 내부 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 지원합니다.
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OpenRefine
이전에는 Google Refine으로 알려졌던 OpenRefine은 복잡한 데이터를 처리하고, 정리하고, 형식을 변환하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 외부 데이터 및 웹 서비스를 사용하여 데이터를 확장할 수도 있습니다.
OpenRefine은 협업 또는 공유를 하기 전까지 시스템에서 데이터를 비공개로 유지합니다. 15개 이상의 언어로 제공되며 과학 및 사회 프로그래밍의 일부로 개발되었습니다. OpenRefine을 사용하면 대규모 데이터 세트를 빠르게 탐색할 수 있습니다.
OpenRefine을 사용하면 데이터 세트를 여러 웹 서비스로 쉽게 확장하고 연결할 수 있습니다. 일부 웹 서비스는 OpenRefine이 Wikidata와 같은 데이터베이스에 정리된 데이터를 업로드할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터 정리 및 변환에 유용합니다.
다양한 형식의 데이터를 가져오는 동안 고급 셀 변환을 적용할 수 있습니다. 여기서 셀은 다양한 처리해야 할 값들을 포함합니다. 데이터를 필터링하고 정규 표현식으로 분할할 수도 있습니다. 또한 전체 텍스트 필드에서 이름 엔티티 추출을 사용하여 주제를 자동으로 식별할 수 있습니다.
ZoomInfo OperationsOS
원하는 조건에 맞춰 제공되는 최고 수준의 B2B 고성능 상업 데이터를 활용해 보세요. ZoomInfo OperationsOS는 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 되는 유연하고, 핵심적이며, 접근 가능한 데이터를 제공합니다. 업계 최고 수준의 정확도, 매칭률, 채우기 비율은 최고 수준의 데이터 신뢰성을 제공합니다.
MAP, 클라우드 데이터 웨어하우스, CRM을 통합하고 채널 전반에서 고객을 식별하여 가장 실용적이고 정확한 데이터를 확보할 수 있습니다. 계층 구조, 기술, 기업 통계를 다루는 소규모 기업부터 글로벌 기업에 이르기까지 광범위한 기업의 글로벌 데이터베이스를 활용할 수 있습니다.
ZoomInfo OperationsOS는 실시간 의도 데이터, 최적의 연락처 데이터 및 정보를 제공하는 단일 플랫폼을 제공하여 단순한 데이터를 넘어 전체적인 그림을 이해하는 데 도움을 줍니다. API, 오케스트레이션 앱, 플랫 파일 또는 데이터 공유를 통해 B2B 데이터를 원하는 워크플로 또는 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.
구독을 통해 API를 강화하고 포괄적인 검색 기능을 활용하여 ZoomInfo의 인텔리전스 및 데이터를 실시간으로 통합할 수 있습니다. 또한, 보다 효과적인 데이터 참여를 위한 자동화된 데이터 오케스트레이션을 활용할 수 있습니다.
ZoomInfo OperationsOS는 혁신적인 기술과 포괄적인 데이터를 플랫폼에 통합하여 비즈니스 생산성을 향상시키는 데 기여합니다.
데이터 기반 솔루션 및 애플리케이션을 위한 유연한 패키지를 이용해 보세요. 무료 평가판을 사용하거나 데모를 예약하여 작동 방식을 확인해 보세요.
Ataccama
Ataccama의 자율적인 데이터 품질 관리 플랫폼을 사용하여 데이터 상태를 이해하고 개선하며, 부정확한 데이터가 시스템 내부로 유입되는 것을 방지할 수 있습니다. 최소한의 노력으로 지속적인 데이터 품질 모니터링을 구현할 수 있도록 지원합니다.
Ataccama One은 데이터 품질 관리를 소스와 연동하여 자동화합니다. AI를 활용하여 추가 노력 없이 더욱 향상된 데이터 품질을 실현할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 더 스마트하고 빠른 데이터 품질 관리를 경험할 수 있습니다.
실시간으로 데이터에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 즉시 감지할 수 있습니다. Ataccama의 자체 학습 엔진은 비즈니스 용어 및 데이터 영역을 식별하고 데이터 품질 규칙을 라이브러리에 할당합니다. 또한 시간이 지남에 따라 전반적인 품질이 향상되고 변경 사항을 자동으로 감지하여 필요한 경우 즉시 조치를 취할 수 있도록 합니다.
데이터 계보부터 MDM 및 비즈니스 영역에 이르기까지 모든 곳에서 데이터 품질은 필수적입니다. Ataccama는 이러한 요구를 충족하는 데 필요한 데이터 품질 도구를 제공합니다. 풍부한 표현 언어 또는 문장과 같은 조건을 사용하여 사용자 친화적인 인터페이스에서 규칙을 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.
Ataccama는 또한 데이터 양에 관계없이 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 기술 데이터 팀, 규제 준수 팀, 분석 팀 등 다양한 팀을 위해 구축되었습니다. 또한 포괄적이고 정확한 보고서를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
Dataedo
Dataedo의 데이터 품질 도구를 사용하여 데이터 신뢰도를 높이고 품질을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 출처를 이해하고, 가치를 극대화하며, 귀중한 피드백을 수집하여 데이터 품질을 검증하는 데 도움이 됩니다.
Dataedo를 사용하면 데이터 결함을 식별, 이해 및 수정하여 비즈니스 프로세스 및 효과적인 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 다양한 수준에서 데이터 품질을 보장합니다.
- 데이터 소스 및 데이터 계보를 통해 데이터 신뢰성을 평가하고, 변환되는 방식을 확인할 수 있습니다.
- 샘플 데이터를 사용하여 데이터 자산에 저장된 데이터를 이해하고 품질이 적절한지 확인할 수 있습니다.
- 커뮤니티 사용자로부터 데이터 품질에 대한 피드백을 수집할 수 있습니다.
Dataedo를 사용하면 부정확한 데이터로 인해 잘못된 결정을 내려 회사에 막대한 손실을 초래하는 위험을 줄일 수 있습니다. 데이터 연계 다이어그램, 데이터 문서화, 데이터 카탈로그를 통해 데이터 전반에 걸쳐 컨텍스트를 제공합니다.
직원에게 데이터 카탈로그에 대한 액세스 권한을 부여하여 데이터에 대한 이해를 높이고 오류를 줄일 수 있습니다.
웹 기반 데이터 카탈로그를 통해 데이터 사용자가 피드백을 게시할 수 있도록 지원하며, 데이터 자산에 경고를 추가하여 다른 구성원이 조사할 수 있도록 할 수 있습니다. 데이터 품질은 비즈니스에 필수적이며 Dataedo는 데이터 신뢰성을 높이고 데이터 거버넌스를 지원합니다. Dataedo는 다양한 기능을 제공합니다.
- 데이터 프로파일링
- 데이터 소스 매핑을 위한 데이터 계보
- 비즈니스 용어집
- 데이터 요소 간의 관계 파악 및 문서화
- 커뮤니티 중심의 품질 보증
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Data Ladder
Data Ladder를 사용하면 종단 간 데이터 매칭 및 품질 엔진을 확보하고 기업 데이터 환경 전반에서 데이터의 정확성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 모든 소스의 데이터를 지능적으로 연결, 준비 및 통합할 수 있는 도구입니다.
Data Ladder의 DME(DataMatch Enterprise)는 코드 없는 프로파일링, 매칭, 중복 제거, 정리를 위한 소프트웨어 툴킷입니다. 이를 통해 데이터의 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 메타데이터를 제공하여 모든 데이터 세트에 걸쳐 강력한 프로필 분석을 구축하는 즉시 사용 가능한 프로파일링 도구를 확보할 수 있습니다.
내장 라이브러리, 정교한 패턴 인식 기능, 독점 매칭 기능을 사용하여 조직 데이터를 표준화하고, 일관성 있고 고유하며 정확하게 관리할 수 있습니다. Data Ladder의 직관적인 인터페이스는 데이터 정리에 필요한 클릭 수를 줄여줍니다.
DME는 데이터 특성에 따라 작동하는 강력한 실시간 데이터 매칭 알고리즘을 사용합니다. 여기에는 음성, 도메인별, 숫자, 퍼지 매칭 알고리즘이 포함됩니다. 또한 가중치 변수와 이러한 알고리즘 수준을 조정하여 정확도를 극대화할 수 있습니다.
Data Ladder를 사용하면 연락처 데이터베이스에 있는 실제 우편 주소의 유효성을 확인할 수도 있습니다. 강력한 주소 확인 모듈은 주소를 자동으로 수정하고 정보를 추가하며, 유효한 주소 목록을 비교합니다. 모든 데이터 정리 기능은 Data Ladder의 표준화된 RESTful API를 통해 제공됩니다.
또한 대규모 데이터 세트, 대소문자 이름, 주소 분할, 데이터 값 변환, 지능형 프로파일링 및 검색과 같은 기능을 활용할 수 있습니다. DME는 고성능, 강력한 매칭 기술, 원활한 통합, 실시간 동기화, 직관적인 인터페이스, 빠른 구현 기능을 제공합니다.
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Insycle
복잡한 데이터 처리 대신 Insycle을 사용하여 한 곳에서 고객 데이터를 정리, 업데이트 및 구성하는 현대적인 방식을 경험하세요. 이를 통해 팀은 CRM 데이터를 사용하여 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다.
필드별로 중복된 회사, 거래, 연락처 등을 식별하고 유연한 규칙, 미리 보기 모드, 자동화, CSV 보고서를 사용하여 일괄 병합할 수 있습니다. 이 도구는 주소, 산업, 직책 및 기타 텍스트 필드를 표준화하여 개인화를 개선하는 데 도움을 줍니다. 또한 일관된 데이터를 사용하여 타겟 캠페인을 쉽게 만들고 분류할 수 있습니다.
중요한 데이터를 덮어쓰거나 복제하지 않도록 유연한 업데이트 제어 및 템플릿을 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 가져옵니다. 가져오기 전에 정리하고, 부적절하거나 불완전하게 형식이 지정된 데이터를 식별 및 수정할 수 있습니다. 가짜 연락처 이메일, 전화번호 등의 데이터도 빠르게 제거할 수 있습니다.
적절한 대소문자 이름, 공백 제거 등 다양한 기능을 사용하여 필드 및 레코드를 일괄 업데이트할 수 있습니다. 기존 레코드와 비교하여 일치하는 행을 찾고 누락된 레코드를 식별하는 옵션과 함께 쉬운 ETL과 CSV 레코드를 활용할 수 있습니다.
CSV로 내보내고, ID, SQL, VLOOKUP으로 시간을 낭비하지 않고 클릭 한 번으로 일괄 업데이트 레코드 및 필드를 쉽게 선택할 수 있습니다.
회사의 데이터베이스를 탐색하여 사용되는 필드와 각 필드에 있는 값의 수를 확인하십시오. 또한 작업이 자동 및 자동 실행되도록 데이터 워크플로를 정의하고, 데이터를 수정하고, 정확한 데이터베이스를 유지 관리할 수 있습니다. 업데이트된 데이터 보기를 팀과 공유하여 동일한 레코드에서 공동 작업할 수도 있습니다.
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Great Expectations
Great Expectations를 사용하면 조직의 데이터에서 기대할 수 있는 사항을 이해할 수 있습니다. 데이터 문서화, 테스트, 프로파일링을 통해 파이프라인 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 데이터 유효성 검증과 관련된 다양한 사용 사례를 지원합니다.
Great Expectations의 프레임워크는 레코드에서 네임스페이스를 존중함으로써 데이터 엔지니어링 도구에서 중요한 역할을 하며, 확장성을 고려하여 설계되었습니다. 또한 매일 파이프라인에 프로덕션 준비 검증을 추가하고 데이터를 깨끗하고 읽기 쉬운 문서로 유지할 수 있습니다.
Great Expectations의 데이터 프로파일러는 자동으로 실행되어 데이터 문서를 생성합니다. 또한 데이터 사전, 맞춤형 노트북, 슬랙 알림과 같은 다양한 유형의 문서를 생성합니다.
이 도구는 실시간 데이터를 제공하고 향후 테스트 및 문서화를 위한 통찰력을 포착합니다. 모든 구성 요소는 데이터 품질을 향상시키는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
pip를 사용하여 Great Expectations를 설치하고 회사 데이터에 적용하여 실제로 작동하는지 확인해 보세요.
결론
아무리 숙련된 데이터 품질 팀이라도 적절한 도구가 없으면 데이터 품질 문제를 지속적으로 경험할 수 있습니다. 셀프 서비스 및 일체형 데이터 품질 도구는 데이터를 프로파일링하고, 정제하고, 중복을 제거하며, 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 비즈니스 전략 및 의사 결정을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
필요한 기능과 예산에 따라 최적의 데이터 품질 도구를 선택해야 합니다. 구매하기 전에 작동 방식을 이해하기 위해 무료 평가판을 이용해 보세요.
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