데이터 품질 모니터링: 정의 및 구현 방법

게시 됨: 2023-01-20

데이터 품질 모니터링 프로세스는 조직 내에서 생성, 활용 및 유지 관리되는 모든 데이터 인스턴스의 품질을 모니터링하고 보장합니다.

기업은 운영의 정확성을 높이려고 노력하지만 오류는 필연적으로 발생합니다. 실수가 발생하면 두 가지 중 하나가 발생할 수 있습니다. 누군가가 책임을 지고 실수를 바로잡고 다시는 발생하지 않도록 합니다. 의심할 여지 없이 후자가 최선의 선택이며 운영 효율성을 촉진합니다.

기업은 이전의 실수와 관련된 프로세스 또는 절차를 적극적으로 조정할 때 잠재적인 문제가 미래에 재발하는 것을 방지할 수 있습니다. 문제가 능동적으로 해결되면 초점은 빠른 수정에서 장기적인 솔루션으로 이동합니다.

데이터 품질이란 무엇입니까?

데이터 품질은 모든 데이터 세트의 상태를 설명합니다. 철저함, 정확성, 일관성과 같은 객관적인 요소를 평가합니다. 또한 데이터 세트가 특정 목적에 얼마나 잘 맞는지와 같은 더 많은 임의 요소를 측정합니다. 이 주관적인 구성 요소로 인해 데이터 품질을 결정하는 데 때때로 시간이 걸릴 수 있습니다.

고품질 데이터 세트는 미래 성장에 대한 정보에 입각한 결정을 내리거나, 중요한 재무 결정을 내리거나, 운영을 개선하는 등 의도된 목적에 사용할 수 있습니다.

그러나 데이터 품질이 좋지 않으면 이러한 모든 부문이 어려움을 겪습니다. 잘못된 구매, 비효율적인 운영 및 회사 비용 증가로 이어질 수 있습니다.

데이터 품질 모니터링이란 무엇입니까?

데이터의 기하급수적인 증가로 인해 효과적인 기계 학습 및 데이터 기반 시스템을 개발하는 데 데이터 품질 모니터링이 필수적이 되었습니다. 또한 데이터 신뢰 및 신뢰성에 대한 Forrester의 전 세계 온라인 연구에 참여한 데이터 분석가의 42%는 데이터를 확인하고 평가하는 데 시간의 40% 이상을 소비한다고 말했습니다.

데이터 품질은 기대치를 충족하고 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 측정, 평가 및 향상됩니다. 조직이 데이터의 일관성, 적시성 및 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 품질을 평가하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그러나 그것은 전적으로 비즈니스 요구에 달려 있습니다. 여기에는 데이터 검토, 테스트, 정확성 또는 일관성 확인 또는 데이터 품질 도구를 사용하여 데이터 품질을 정기적으로 평가하여 데이터 감사가 포함됩니다.

실시간 딥 러닝 및 데이터 분석이 널리 보급되어 있기 때문에 데이터를 검증하는 유일한 방법은 품질을 모니터링하고 일련의 관련 품질 기준을 사용하여 평가하는 것입니다.

데이터 품질 모니터링의 중요성

데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하려면 데이터 품질 모니터링을 구현해야 합니다. 악성 데이터 품질은 부정확한 의사 결정, 리소스 낭비 및 법적 문제로 이어질 수 있습니다.

데이터 품질을 모니터링함으로써 조직은 큰 부정적인 영향을 미치기 전에 문제를 감지하고 해결할 수 있습니다. 다음은 데이터 품질 모니터링의 몇 가지 이점입니다.

데이터 완전성 및 정확성 보장: 데이터 품질 모니터링은 회사 데이터베이스의 모든 정보가 정확하고 "품질 데이터"에 대한 모든 기준을 충족하는지 확인합니다.
비용 절감: 기업이 데이터를 모니터링하면 데이터 품질에 실수나 오류가 발생할 경우 지불할 수 있는 금액을 줄일 수 있습니다.
고객 만족 증가: 고객은 평범한 데이터 관리와 결함이 있는 데이터베이스를 가진 회사보다 우수한 데이터를 가진 회사를 더 신뢰합니다.
판단력 향상: 더 높은 데이터 품질로 인해 조직 전체에서 더 나은 의사 결정이 이루어집니다. 더 높은 품질의 데이터에 액세스할 수 있다면 더 큰 확신을 가지고 결정을 내릴 수 있습니다.
운영 효율성 향상: – 조직은 데이터 품질 수준을 유지함으로써 데이터베이스에서 잘못된 데이터를 찾고 해결하는 비용을 낮출 수 있습니다. 또한 기업은 운영 실수 및 비즈니스 프로세스 오류를 방지할 수 있습니다.

데이터 품질 모니터링 구현

데이터 품질 프레임워크 절차는 원본 데이터 파일이 SQL Server 또는 ETL Server에 도착하면 시작됩니다. 파일 감지 후 Pre-Stage 데이터 품질 요구 사항이 시작됩니다. 데이터 스튜어드는 Pre-Stage 규칙이 작동하고 결과를 평가할 준비가 되면 알림을 받습니다.

Pre-Stage 데이터 품질에 오류가 있으면 처리가 종료됩니다. 사전 단계 데이터의 품질이 만족스러운 경우에만 절차가 계속됩니다. 그러면 데이터가 스테이지 테이블에 추가됩니다.

그런 다음 사후 단계 데이터 무결성 규칙이 수행되고 결과를 검토할 준비가 되면 데이터 관리자에게 알립니다. 다운스트림 시스템은 게이팅 규칙 오류가 없는 경우 사용할 수 있도록 검증된 파일을 자동으로 게시합니다.

데이터 스튜어드는 사후 단계 게이팅 기준이 실패한 경우 주기를 종료하고 소스에서 새 파일을 요청하거나 오류를 무시하고 2차 처리를 위해 데이터 파일을 업로드하도록 선택할 수 있습니다.

데이터 품질 모니터링 프레임워크를 구현하려면 데이터 품질 데이터 마트가 필요합니다.

테이블은 데이터 품질에서 다음과 같은 기능을 제공합니다.

미리 결정된 모든 데이터 품질 규칙이 보관되는 테이블입니다. (DATA_QUALITY_RULE 테이블)
규칙을 활성화 및 비활성화하고 연결된 데이터 도메인의 모든 규칙에 대한 임계값 비율을 저장하는 기능을 활성화하는 테이블입니다. (DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE 테이블)
데이터 품질 규칙 모니터링을 위한 결과 리포지토리로 사용되는 테이블입니다. 데이터 품질 규칙의 결과를 저장합니다. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

데이터 품질 지표

컴퓨터 파일 시스템에서 데이터 품질 표시기(DQI)는 데이터의 품질 특성을 캡처하는 데 사용되는 식별자입니다. DQIS는 시간 변수를 다루기 때문에 해당 설정은 계산에 포함되는 값과 작동 방식에 영향을 줄 수 있습니다.

두 가지 중요한 데이터베이스 시스템에는 DQI 아이디어의 사용이 포함됩니다. 연구 결과에 따르면 DQI는 프로그래밍, 스토리지 관리 및 데이터 처리 제어를 더 간단하게 만듭니다.

주요 지표: 데이터 품질

다음은 기업이 데이터 품질을 개선하기 위한 노력을 추적하는 데 도움이 되는 지표의 몇 가지 예입니다.

데이터의 실수 비율

이러한 종류의 정성적 데이터 측정이 가장 분명합니다. 이를 통해 데이터 세트의 크기와 누락, 불완전 또는 중복 정보와 같은 인식된 오류 수 간의 관계를 모니터링할 수 있습니다. 데이터 양이 동일하거나 증가하는 동안 누구든지 더 낮은 오류율을 발견하면 데이터 품질이 향상됩니다.

빈 값의 비율

데이터 수집 내에서 빈 값의 비율은 일반적으로 정보가 누락되었거나 잘못된 필드에 기록되었음을 나타내기 때문에 데이터 품질을 모니터링하는 간단한 접근 방식입니다. 따라서 데이터 세트에 있는 빈 필드 수를 추적할 수 있습니다.

데이터 변환 오류 비율

한 스타일로 보관된 정보를 수집하고 다른 스타일로 변경하는 데이터 변환 문제는 데이터 품질 문제를 나타냅니다. 실패하거나 완료하는 데 과도한 시간이 걸리는 데이터 관리 작업의 빈도를 계산하여 데이터의 일반적인 품질에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

다크 데이터의 양

데이터 품질 문제로 인해 이 데이터를 효율적으로 사용할 수 없습니다. 데이터 품질에 더 많은 문제가 있을 수 있습니다.

데이터 품질 모니터링의 이점

경쟁력을 유지하고 기회를 포착하려면 효과적인 데이터 관리가 필수적입니다. 고품질 데이터는 기업에 몇 가지 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다. 다음은 높은 데이터 품질의 몇 가지 잠재적 이점입니다.

#1. 더 현명한 결정 내리기

데이터 품질은 더 나은 조직 의사 결정으로 이어집니다. 고품질 데이터는 기업이 보다 자신 있는 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 좋은 데이터는 위험을 줄이고 지속적으로 개선되는 결과를 생성할 수 있습니다.

#2. 향상된 잠재고객 타겟팅

마케터는 항상 적합한 사람에게 도달하기 위해 노력하지만 이를 위해서는 고품질 데이터에 액세스해야 하며 관련 데이터는 올바른 잠재 고객을 확보하는 데 도움이 됩니다. 고품질 데이터가 있으면 대상 고객이 누구인지 파악할 수 있습니다.

목표 시장에 대한 정보를 수집하고 유사한 자질을 가진 잠재 고객을 찾는 것으로 달성할 수 있습니다. 이 데이터는 보다 구체적인 대상을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

#삼. 고객과의 더 나은 연결

고품질 데이터는 모든 산업에서 비즈니스 성공에 중요한 고객 관계를 개선할 수 있습니다. 고객에 대한 데이터를 수집하여 고객을 더 잘 알게 됩니다. 소비자의 취향, 관심사 및 요구 사항에 대한 정보는 소비자의 관심을 끄는 콘텐츠를 개발하고 요구 사항을 예측하는 데 도움이 됩니다.

그들의 도움으로 오래 지속되는 파트너십을 형성할 수 있습니다. 데이터를 효과적으로 유지함으로써 고객에게 중복되고 관련 없는 콘텐츠를 제공하는 것을 방지할 수 있습니다.

#4. 데이터 구현이 더 간단합니다.

고품질 데이터를 사용하는 것이 저품질 데이터를 사용하는 것보다 훨씬 간단합니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 손쉽게 사용할 수 있을 때 모든 비즈니스의 효율성도 증가합니다.

품질이 낮은 데이터에서는 불완전하거나 일관성이 없는 데이터를 정리하는 데 시간을 투자해야 합니다. 이는 다른 업무를 수행할 시간이 적고 데이터에서 제공한 아이디어를 실행하기 위해 더 오래 기다려야 함을 의미합니다.

또한 데이터 품질은 회사의 여러 부서가 모두 같은 페이지에 있도록 하여 보다 성공적으로 상호 작용하는 데 도움이 됩니다.

#5. 라이벌에 대한 이점

당신의 데이터가 경쟁사보다 더 품질이 좋고 그것을 더 능숙하게 사용한다면 당신은 경쟁 우위를 점할 수 있습니다. 데이터의 품질이 우수한 한 데이터는 오늘날 비즈니스에서 사용할 수 있는 가장 중요한 리소스 중 하나입니다.

더 나은 데이터 품질을 통해 경쟁사보다 먼저 기회를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 잠재 고객의 요구 사항을 보다 정확하게 예측하고 경쟁업체보다 더 많이 판매할 수 있습니다. 기회를 놓치고 경쟁에서 뒤쳐지는 것은 빈약한 데이터의 결과입니다.

#6. 추가 수익성

고품질 데이터는 궁극적으로 더 많은 수익을 창출할 수 있으며 더 성공적인 마케팅 전략을 수립하고 판매를 촉진하는 데 사용할 수 있습니다. 광고 낭비를 줄여 마케팅 이니셔티브의 효율성을 높입니다.

마찬가지로 통계를 통해 퍼블리셔는 웹사이트에서 어떤 콘텐츠 카테고리가 가장 인기 있고 수익성이 높은지 알 수 있습니다. 이 지식이 있으면 이 콘텐츠에 더 많은 리소스와 노력을 집중할 수 있습니다.

데이터 품질 모니터링 과제

데이터 품질 확인의 어려움은 다음과 같습니다.

데이터 정확도 측정

이는 데이터베이스의 데이터가 실제 세계와 일치함을 의미합니다. 신뢰할 수 있는 참조를 찾는 것은 어려울 수 있지만 불가능한 것은 아닙니다.

예를 들어 기업은 기계 학습을 사용하여 고객 또는 제품 이름을 식별할 수 있습니다. 문제를 완전히 해결해야 하기 때문에 노력과 기대 보상 간의 훌륭한 균형을 찾는 것은 여전히 어려울 수 있습니다.

데이터 일관성 평가

이는 데이터에 불일치가 없음을 의미합니다. 그러나 당면한 상황은 더 복잡할 수 있습니다. 예를 들어 소비자는 온라인 구매 시 기밀 정보를 제공하기를 원하는지 여부에 따라 합법적인 사용자 또는 방문자일 수 있습니다.

가게가 신원을 밝힐 수 있는지 없는지를 암시한다. 배송을 원하지 않는 고객은 주소 제공을 거부할 수 있습니다. 이와 같은 상황에서 소매업체는 충돌하는 데이터가 있는 데이터베이스를 보유할 위험이 있습니다.

학습 리소스

다음은 데이터 품질 모니터링을 심층적으로 이해하기 위해 선택할 수 있는 최고의 책입니다.

#1. 데이터 품질 관리 문제 해결

저자는 이 책에서 데이터 품질 관리의 근본적인 아이디어와 그 어려움을 설명합니다.

시사	제품	평가	가격
	데이터 품질 관리의 과제 충족		$47.93	아마존에서 구매

데이터 관리 전문가는 품질 관리와 관련된 5가지 문제(의미 문제, 워크플로우 문제, 인력 문제, 기술 문제 및 책임 문제)를 해결함으로써 조직이 데이터에서 더 많은 가치를 얻도록 지원할 수 있습니다.

#2. 데이터 품질 개선을 위한 실무자를 위한 가이드

이 책은 비즈니스 및 IT를 위한 데이터 품질에 대한 철저한 분석을 제공합니다. 그것은 나쁜 데이터 품질의 영향을 이해하는 원리를 가르치고 데이터 품질을 개선하기 위한 프로그램을 네트워킹하고, 후원을 확보하고, 조직하고, 개발하는 데 있어 관리자와 실무자 모두에게 지시합니다.

시사	제품	평가	가격
	데이터 품질 개선을 위한 실무자 가이드(비즈니스에 관한 Morgan Kaufmann 시리즈...		$50.96	아마존에서 구매

초기 고려 사항 및 정당성에서 유지 및 지속적인 모니터링에 이르기까지 데이터 품질 프로그램을 설정하고 관리하는 예를 제공합니다.

#삼. 데이터 품질 관리: 실용 가이드

데이터는 조직 운영을 지원하는 중요한 비즈니스 자산입니다. 데이터 세트와 양이 증가함에 따라 관리하기가 더 어려워집니다. 데이터 품질 또는 목적에 대한 데이터의 적합성은 데이터 관리의 중요한 구성 요소입니다. 이를 이해하지 못하면 조직의 위험이 증가하고 생산성과 수익성이 낮아집니다.

시사	제품	평가	가격
	데이터 품질 관리: 실용 가이드		$38.99	아마존에서 구매

데이터 관리 및 정보의 목표와 범위, 조직 내 데이터의 특성, 데이터 품질 모니터링 시스템 구축이 이 책에서 다루는 세 가지 주요 주제입니다.

결론

결론적으로 데이터 품질 모니터링은 데이터를 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는지 여부에 대한 답입니다. 기존 데이터 시스템이 데이터 파이프라인을 통해 수집하는 데이터는 얼마나 신뢰할 수 있습니까? 개발 중인 기술이 신뢰할 수 있고 오작동을 일으켜 조직에 피해를 주지 않도록 하기 위해 엔지니어는 작업 중인 항목의 수준을 파악해야 합니다.

데이터 품질에 대한 감독 또는 가시성이 부족하여 부정확한 통찰력과 잘못된 판단이 발생할 수 있으며, 이로 인해 비용이 발생하거나 나쁜 고객 경험이 발생할 수 있습니다. 따라서 더 나은 데이터 품질 모니터링을 위해 회사는 위에서 언급한 책을 살펴보고 업계 관련 모범 사례를 따를 수 있습니다.