데이터 품질을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?

데이터 품질을 개선하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 품질을 개선하면 신뢰할 수 있는 보고 및 분석, 최적화된 운영 프로세스, 뛰어난 고객 경험, 더 높은 ROI가 제공됩니다. 따라서 고품질 데이터가 필요하고 데이터 품질을 개선해야 합니다. 하지만 데이터 품질을 효과적으로 개선하는 방법은 무엇일까요? 이 질문에 대한 답을 찾고 있다면 올바른 곳에 왔습니다. 이 글에서는 데이터 품질을 개선하는 방법에 대한 10가지 팁을 소개합니다.

데이터 품질을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?

본 기사를 살펴보기에 앞서, 데이터 품질이 무엇인지 알아보겠습니다.

데이터 품질이란 무엇인가요?

위키피디아에 따르면, 데이터 품질은 질적 또는 양적 정보를 말합니다. 데이터 품질에 대한 정의는 많지만, 일반적으로 데이터는 "운영, 의사 결정 및 계획에 의도된 용도에 적합"할 경우 고품질로 간주됩니다. 더욱이, 데이터는 그것이 참조하는 실제 세계 구조를 올바르게 나타낼 경우 고품질로 간주됩니다. 이러한 정의 외에도 데이터 소스의 수가 증가함에 따라 특정 외부 목적에 대한 적합성과 관계없이 내부 데이터 일관성 문제가 중요해집니다.

동일한 목적으로 사용되는 동일한 데이터 집합을 논의할 때조차도 데이터 품질에 대한 견해는 종종 나뉩니다. 이 맥락에서, 데이터 거버넌스 합의된 데이터 품질 정의와 표준을 형성하는 데 사용됩니다. 이러한 경우 데이터 품질을 보장하기 위해 표준화를 포함한 데이터 정리가 필요할 수 있습니다.

데이터 품질을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?

이러한 10가지 팁을 따르면 더 나은 데이터 품질을 향한 장기적인 여정을 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 비즈니스 요구 사항 정의 및 비즈니스 영향 평가: 일반적으로, 당사의 비즈니스 요구 사항은 당사의 데이터 품질 개선 이니셔티브의 원동력입니다. 따라서 비즈니스 요구 사항과 비즈니스에 대한 장기적인 영향에 따라 데이터 품질 문제의 우선순위를 정할 수 있습니다. 비즈니스 영향을 측정하면 목표를 설정하고 데이터 품질 개선의 진행 상황을 추적하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 요구 사항에 대한 지속적인 참조는 개선된 데이터 품질 접근 방식의 기반을 마련합니다.
2. 데이터를 이해하세요: 데이터를 완전히 이해하려면 다음 질문을 파악해야 합니다. 데이터는 어디에서 왔고, 무엇을 설명하며, 어떻게 하면 데이터에서 가장 많은 가치를 추출할 수 있을까요? 데이터 인텔리전스는 데이터를 올바르게 이해하고 활용하는 능력입니다. 데이터 품질을 개선하는 가장 좋은 전략적 방법은 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 올바르게 설명하고 연결하는 것입니다.
3. 소스에서 데이터 품질 문제 해결: 일반적으로 데이터 품질 문제를 일시적으로 해결하는 목적은 작업을 계속하는 것입니다. 데이터 과학자 선택된 데이터 세트에서 빈 레코드를 찾습니다. 아마도 그 사람은 복사본의 오류를 수정하고 분석 작업을 계속할 것입니다. 그러나 수정 사항이 소스에 도달하지 않으면 원본 데이터 세트에는 후속 사용에 영향을 미치는 품질 문제가 여전히 있습니다. 따라서 예방이 치료보다 낫다는 것을 알 수 있습니다. 이 경우 잘못된 데이터의 전파를 방지하여 데이터 품질을 개선할 수 있습니다.
4. 옵션 세트를 사용하고 데이터를 정규화하세요. 사용자는 다양한 양식으로 데이터를 입력할 때 특히 철자 오류와 같은 다양한 형태의 오류를 범할 수 있습니다. 예를 들어, "road"를 "roda"로 잘못 철자하여 잊어버릴 수 있습니다. 하지만 이러한 값을 분석에 선택하면 이러한 오류는 데이터 세트의 품질에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 그러면 이 문제를 어떻게 해결할까요? 가능한 경우 이러한 필드에 정의된 값 목록이나 옵션 세트를 사용하여 사용자가 실수를 하지 않도록 할 수 있습니다. 다른 경우에는 정규화 도구와 기술을 사용하여 데이터 불일치를 해결하여 데이터 품질을 개선할 수 있습니다.
5. 데이터 중심 문화 촉진: 조직 전체의 데이터 중심 문화는 데이터의 효과적이고 효율적인 사용을 보장하는 특정한 가치, 행동 및 규범을 따릅니다. 물론, 모든 사람이 데이터 품질에서 중요한 역할을 충분히 인정해야 합니다. 데이터 품질에 대한 공유된 조직 전체 정의를 개발하고, 특정 품질 지표를 식별하고, 정의된 지표의 지속적인 측정을 보장하고, 오류 해결을 계획합니다. 또한 조직은 데이터 거버넌스를 사용하여 데이터 자산 관리를 표준화하고 품질을 개선할 수 있습니다. Gartner의 주요 권장 사항은 비즈니스 사용자가 품질 문제를 표시하고 해결할 수 있도록 하는 것입니다. 셀프 서비스 데이터 품질을 통해 더욱 강화할 수 있습니다. 데이터 분석가, 데이터 과학자, 비즈니스 사용자가 스스로 품질 문제를 식별하고 해결할 수 있도록 합니다. 결론적으로, 강력한 데이터 중심 문화는 모든 사람이 데이터 품질에 대한 적절한 기여를 하도록 장려합니다.
6. 데이터 관리자 지정: 또한 데이터 품질을 지정하여 관리할 수도 있습니다. 데이터 관리자. 데이터 관리자는 데이터 품질의 현재 상태를 분석하고, 검토 프로세스를 최적화하고, 필요한 도구를 구현할 책임이 있습니다. 동시에 데이터 거버넌스를 감독하고 메타데이터를 관리하는 것도 그들의 책임입니다. 간단히 말해, 조직에 데이터 관리자가 있으면 데이터 품질을 개선하기 위한 명확한 책임과 완전한 감독이 보장됩니다.
7. DataOps로 팀의 역량을 강화하세요: DataOps 방법론은 데이터 분석의 품질과 민첩성을 개선하기 위한 프로세스 중심 자동화와 모범 사례에 중점을 둡니다. DataOps는 인프라에서 경험에 이르기까지 모든 기술 계층에서 비즈니스 가치를 달성하기 위한 데이터 활성화를 가능하게 합니다. 우리는 DataOps를 혁신하여 데이터 품질 정의, 데이터 품질 테스트, 데이터 품질 오류 수정과 같은 인간 활동에 자동화를 추가할 수 있습니다. 모든 팀에 DataOps 문화를 제공하는 것은 데이터 품질을 개선하기 위한 전략적 접근 방식입니다.
8. 훈련과 상기에 집중하다：데이터 중심 문화는 전체 조직이 데이터 품질에 참여하도록 보장합니다. 그러나 혁신적인 아이디어를 통해 관심과 기여를 유지하는 것도 중요합니다. 게다가 개념, 지표 및 도구 사용에 대한 정기적인 교육은 데이터 품질의 필요성과 이점을 강화하는 데 도움이 됩니다. 조직 전체에 품질 문제와 성공 사례를 공유하는 것은 친절한 상기 역할을 할 수 있습니다. 또한 직원에게 전문적인 교육을 제공하는 것은 데이터 품질을 개선하는 효과적인 방법입니다.
9. 향후 데이터 오류를 방지하세요: 데이터 품질은 현재의 실수를 바로잡는 것뿐만 아니라 미래의 실수를 예방하는 것도 포함합니다. 핵심은 조직에서 데이터 품질 문제의 근본 원인을 평가하고 해결하는 것입니다. 이러한 프로세스는 수동 또는 자동화되어 있습니까? 측정은 올바르게 정의되어 있습니까? 오류는 이해 관계자가 직접 수정할 수 있습니까? 데이터 품질 문화가 확고히 자리 잡았습니까? 선택하는 데이터 품질 솔루션은 조직 전체에서 데이터 품질을 활성화하는 데 중점을 두어야 합니다.
10. 행동과 결과를 전달합니다: 오늘날의 데이터 품질은 소수의 팀에 국한되지 않기 때문에 모든 사람이 데이터 품질 프로젝트에 참여하는 것이 매우 중요합니다. 모든 이해 관계자에게 이러한 활동을 알리면 관심을 불러일으키고 참여를 촉진할 수 있습니다. 데이터 품질 오류, 가능한 원인, 계획, 테스트 및 결과에 대해 자주 소통하면 더 많은 사람이 개선 프로젝트에 적극적으로 참여하게 됩니다. 진행 상황, 조치 및 결과를 문서화하면 조직의 지식 기반이 더욱 증가하여 미래 계획을 추진할 수 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 여러분이 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 품질을 개선하는 방법데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 관리자, 데이터 분석가, 데이터 과학자 등에 대해 자세히 알고 싶다면 데이터 계보, 방문하시기를 권장드립니다. Gudu SQLFlow 공식 웹사이트 자세한 내용은.

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