데이터 변환 101

데이터의 양이 계속 증가함에 따라 기업은 더 나은 의사 결정을 내리고 성과를 개선할 수 있는 무한한 기회를 얻게 됩니다. 하지만 기업, 고객, 그리고 경쟁사에 대한 지식을 최대한 활용하여 모든 구성원이 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 정답은 다음과 같습니다. 데이터 변환이 글에서는 데이터 변환이 무엇인지, 정의, 이점, 용도에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 변환이란 무엇인가요?

데이터 변환 컴퓨팅에서 데이터를 한 형식이나 구조에서 다른 형식이나 구조로 변환하는 프로세스입니다. 대부분의 데이터 통합의 기본적인 측면이며 데이터 관리 데이터 정리와 같은 작업 데이터웨어하우징, 데이터 통합, 애플리케이션 통합.

데이터 변환이란 무엇인가요?

원본 데이터와 대상 데이터 간에 필요한 데이터 변경 사항에 따라 간단하거나 복잡할 수 있습니다. 데이터 변환은 일반적으로 수동 및 자동 단계를 혼합하여 수행됩니다. 변환되는 데이터의 형식, 구조, 복잡성 및 양에 따라 데이터 변환에 사용되는 도구와 기법은 매우 다양할 수 있습니다.

데이터 변환은 어떻게 사용되나요?

데이터 변환의 목표는 간단합니다. 소스에서 데이터를 추출하여 사용 가능한 형식으로 변환하고, 변환된 데이터를 대상 시스템에 전달하는 것입니다. 추출 단계는 다양한 소스 또는 위치에서 데이터를 중앙 저장소로 가져오는 과정이므로, 데이터는 일반적으로 원래 형태로 존재하며 사용할 수 없습니다.

추출된 데이터의 가용성을 보장하려면 일련의 단계를 거쳐 원하는 형식으로 변환해야 합니다. 경우에 따라 변환 전에 데이터를 정리해야 할 수도 있습니다. 이 단계를 통해 데이터 세트의 누락된 값과 불일치를 해결할 수 있습니다. 데이터 변환 과정은 5단계로 나뉩니다.

1. 발견

첫 번째 단계는 데이터 분석 도구를 사용하여 원본 소스 형식의 데이터를 식별하고 이해하는 것입니다. 변환해야 할 모든 소스와 데이터 유형을 파악합니다. 이 단계는 원하는 형식에 맞게 데이터를 변환하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 매핑

변환은 데이터 매핑 단계에서 계획됩니다. 여기에는 현재 구조와 필요한 해당 변환을 파악한 다음, 데이터를 매핑하여 기본 수준에서 개별 필드를 수정, 결합 또는 집계하는 방법을 파악하는 과정이 포함됩니다.

3. 코드 생성

이 단계에서는 데이터 변환 플랫폼이나 도구를 사용하여 변환 프로세스를 실행하는 데 필요한 코드가 생성됩니다.

4. 실행

코드의 도움을 받아 데이터는 최종적으로 선택한 형식으로 변환됩니다. 이 데이터는 정형 데이터부터 스트리밍 데이터, 원격 분석 데이터, 로그 파일까지 다양한 소스에서 가져옵니다. 다음으로, 매핑 단계에서 계획된 대로 집계, 형식 변환 또는 병합 등의 변환이 진행됩니다. 변환된 데이터는 데이터셋 또는 데이터웨어하우스와 같은 대상 시스템으로 전송됩니다.

5. 검토

변환된 데이터를 평가하여 데이터 형식 측면에서 원하는 결과를 얻고 있는지 확인해야 합니다. 모든 데이터를 변환할 필요는 없으며, 경우에 따라 있는 그대로 사용할 수 있다는 점도 중요합니다.

데이터 변환의 이점은 무엇입니까?

데이터는 조직의 효율성과 수익에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 고객 행동, 내부 프로세스, 그리고 업계 동향을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 모든 조직이 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있지만, 문제는 데이터를 안전하게 활용하는 것입니다. 데이터 변환 프로세스를 통해 조직은 데이터가 제공하는 이점을 누릴 수 있습니다.

1. 데이터 활용

데이터가 잘못된 형식으로 수집되면 결국 전혀 사용되지 않는 경우가 많습니다. 변환 도구를 사용하면 조직은 축적된 데이터의 진정한 잠재력을 실현할 수 있습니다. 변환 프로세스를 통해 데이터가 표준화되고 가용성과 접근성이 향상되기 때문입니다.

2. 데이터 일관성

다양한 출처에서 끊임없이 데이터를 수집하다 보면 메타데이터의 불일치가 심화되어 데이터를 정리하고 이해하는 것이 매우 어려워집니다. 하지만 데이터 변환을 통해 데이터 세트를 더 쉽게 이해하고 정리할 수 있습니다.

3. 더 나은 데이터 품질

변환 과정을 통해 데이터의 품질도 향상되며, 이를 통해 비즈니스 인텔리전스를 파악하는 데 활용할 수 있습니다.

4. 크로스 플랫폼 호환성

데이터 변환은 데이터 유형, 애플리케이션 및 시스템 간의 호환성도 지원합니다.

5. 더 빠른 데이터 액세스 속도

표준화된 형식으로 변환된 데이터를 검색하는 것이 더 빠르고 쉽습니다.

6. 더 정확한 통찰력과 예측

변환 프로세스는 데이터 모델을 생성하고, 이 모델은 조직이 특정 목표를 달성할 수 있도록 지표, 대시보드, 보고서로 변환됩니다. 지표와 핵심 성과 지표는 기업이 업무를 정량화하고 진행 상황을 분석하는 데 도움이 됩니다.

데이터 변환의 과제

데이터 변환이 제공하는 모든 이점 때문에 기업들은 데이터 변환이 필수적이라고 생각합니다. 하지만 몇 가지 과제도 있습니다.

1. 높은 구현 비용

데이터 변환 프로세스는 비용이 많이 드는 경우가 많습니다. 솔루션 비용은 사용하는 인프라, 소프트웨어 및 도구에 따라 달라지며, 추가 비용이 발생할 경우 더 높은 경우가 많습니다. 자원 고용해야 할 인력, 컴퓨팅 리소스, 사용하는 도구의 라이선스 등이 필요합니다.

2. 자원 집약적

변환 프로세스는 리소스 집약적인 작업입니다. 로컬 데이터웨어하우스에서 변환을 수행할 경우 다른 작업 속도를 저하시키는 엄청난 컴퓨팅 부하가 발생합니다. 그러나 클라우드 기반 데이터웨어하우스를 사용하면 플랫폼을 쉽게 확장할 수 있으므로 이러한 문제가 발생하지 않습니다. 또한, 데이터 변환에는 다음과 같은 전문 지식이 필요하다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 데이터 과학자이는 비용이 많이 들 수 있고 다른 업무에 방해가 될 수 있습니다.

3. 오류 및 불일치

운영자가 적절한 전문 지식을 갖추지 못하면 변환 과정에서 최종 결과를 저해하는 여러 문제가 발생할 수 있습니다. 잘못된 변환으로 인해 데이터가 손상되거나, 마이그레이션으로 인해 데이터가 손상되거나 실패할 위험이 있습니다.

결론

저희 글을 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 변환에 대한 이해를 높이는 데 도움이 되기를 바랍니다. 더 자세한 내용을 원하시면 다음 링크를 방문해 주세요. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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