데이터 정리가 중요한 이유와 데이터 정리 프로세스 및 솔루션을 구현하는 방법

데이터 정리: 데이터를 정리하는 방법

열악한 데이터 품질은 목표한 목표를 달성하지 못하는 많은 비즈니스 리더에게 증가하는 우려 ​​사항입니다. 신뢰할 수 있는 데이터 통찰력을 생성해야 하는 데이터 분석가 팀은 시간의 80%를 데이터 정리 및 준비에 사용합니다. 시간의 20%만 실제 분석을 하는 일만 남았습니다. 이는 여러 데이터 세트의 데이터 품질을 수동으로 검증해야 하므로 팀의 생산성에 큰 영향을 미칩니다.

CEO의 84%는 결정의 기반이 되는 데이터의 품질에 대해 우려하고 있습니다.

글로벌 CEO 전망, Forbes Insight & KPMG

이러한 문제에 직면한 조직은 데이터를 정리하고 표준화하는 자동화되고 단순하며 보다 정확한 방법을 찾습니다. 이 블로그에서는 데이터 정리와 관련된 몇 가지 기본 활동과 이를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 정리란?

데이터 정리는 데이터를 의도된 목적에 사용할 수 있도록 만드는 프로세스를 나타내는 광범위한 용어입니다. 모든 이질적인 소스에 대해 일관된 보기를 달성하기 위해 데이터세트 및 표준화된 값에서 부정확하고 유효하지 않은 정보를 제거하는 데이터 품질 수정 프로세스입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 다음 활동이 포함됩니다.

  1. 제거 및 교체 – 데이터 세트의 필드에는 종종 사용하지 않고 더 나은 분석을 위해 교체하거나 제거해야 하는 선행 또는 추적 문자 또는 구두점이 포함됩니다(예: 공백, XNUMX, 슬래시 등). 
  2. 구문 분석 및 병합 – 때때로 필드에는 집계된 데이터 요소가 포함됩니다. 주소 필드 포함 번지 수거리 이름City주 정부, 등. 이러한 경우 집계된 필드는 별도의 열로 구문 분석되어야 하고 일부 열은 데이터를 더 잘 보기 위해 함께 병합되어야 하거나 사용 사례에 적합한 것입니다.
  3. 데이터 유형 변환 – 여기에는 변환과 같은 필드의 데이터 유형 변경이 포함됩니다. 전화 번호 이전에 있었던 필드 끈 에 번호. 이렇게 하면 필드의 모든 값이 정확하고 유효합니다. 
  4. 패턴 검증 – 일부 필드는 유효한 패턴이나 형식을 따라야 합니다. 이를 위해 데이터 정리 프로세스는 현재 패턴을 인식하고 정확성을 보장하도록 변환합니다. 예를 들어, 미국 전화 번호 패턴을 따름: AAA-BBB-CCCC
  5. 소음 제거 – 데이터 필드에는 많은 가치를 추가하지 않아 노이즈가 발생하는 단어가 포함되는 경우가 많습니다. 예를 들어 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'라는 회사 이름을 고려하십시오. 모든 회사 이름은 동일하지만 분석 프로세스에서 고유한 것으로 간주할 수 있으며 Inc., LLC 및 Incorporated와 같은 단어를 제거하면 분석의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
  6. 데이터를 일치시켜 중복 감지 – 데이터 세트에는 일반적으로 동일한 엔터티에 대한 여러 레코드가 포함됩니다. 고객 이름의 약간의 변형으로 인해 팀이 고객 데이터베이스에 여러 항목을 만들 수 있습니다. 깨끗하고 표준화된 데이터 세트에는 엔터티당 하나의 고유한 레코드가 포함되어야 합니다. 

정형 데이터와 비정형 데이터

디지털 데이터의 현대적인 측면 중 하나는 숫자 필드나 텍스트 값에 맞추는 데 일관성이 없다는 것입니다. 구조화된 데이터는 기업에서 일반적으로 사용하는 데이터입니다. 정량적 인 스프레드시트나 표와 같은 특정 형식으로 저장된 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 그러나 기업에서는 비정형 데이터로 작업하는 경우가 많아지고 있습니다. 성질의 데이터입니다.

비정형 데이터의 예로는 텍스트, 오디오 및 비디오 소스의 자연어가 있습니다. 마케팅에서 일반적인 것 중 하나는 온라인 리뷰에서 브랜드 감정을 수집하는 것입니다. 별표 옵션은 정형(예: 별점 1~5점)이지만 댓글이 비정형이며 정성적 데이터는 자연어 처리(NLP) 감정의 양적 가치를 형성하는 알고리즘.

깨끗한 데이터를 보장하는 방법?

깨끗한 데이터를 보장하는 가장 효과적인 방법은 플랫폼의 모든 진입점을 감사하고 프로그래밍 방식으로 업데이트하여 데이터가 제대로 입력되었는지 확인하는 것입니다. 이것은 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

  • 필수 필드 – 양식 또는 통합이 특정 필드를 통과해야 함을 확인합니다.
  • 필드 데이터 유형 활용 – 제한된 선택 목록 제공, 데이터 형식 지정을 위한 정규식, 데이터를 적절한 형식 및 저장된 유형으로 제한하기 위해 적절한 데이터 유형으로 데이터 저장.
  • 타사 서비스 통합 – 주소를 확인하는 주소 필드와 같이 데이터가 올바르게 저장되도록 타사 도구를 통합하면 일관되고 품질이 좋은 데이터를 제공할 수 있습니다.
  • 확인 – 고객이 전화번호 또는 이메일 주소를 확인하도록 하면 정확한 데이터가 저장될 수 있습니다.

진입점은 형식일 필요가 없으며 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전달하는 모든 시스템 사이의 커넥터여야 합니다. 회사는 종종 플랫폼을 활용하여 깨끗한 데이터가 저장되도록 시스템 간에 ETL(추출, 변환 및 로드) 데이터를 로드합니다. 기업이 수행하도록 권장 데이터 검색 통제 범위 내에서 데이터에 대한 모든 진입점, 처리 및 활용 지점을 문서화하기 위한 감사. 이는 보안 표준 및 개인 정보 보호 규정 준수를 보장하는 데도 중요합니다.

데이터를 정리하는 방법?

깨끗한 데이터를 갖는 것이 최적이지만 데이터를 가져오고 캡처하기 위한 레거시 시스템과 느슨한 원칙이 존재하는 경우가 많습니다. 따라서 데이터 정리는 대부분의 마케팅 팀 활동의 일부가 됩니다. 데이터 정리 프로세스에 포함되는 프로세스를 살펴보았습니다. 조직에서 데이터 정리를 구현할 수 있는 선택적 방법은 다음과 같습니다.

옵션 1: 코드 기반 접근 방식 사용

Python 및 R 데이터를 조작하기 위해 솔루션을 코딩하는 데 일반적으로 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어입니다. 데이터를 정리하는 스크립트를 작성하는 것은 데이터의 특성에 따라 알고리즘을 조정할 수 있기 때문에 유익한 것처럼 보일 수 있지만 시간이 지남에 따라 이러한 스크립트를 유지 관리하기 어려울 수 있습니다. 또한 이 접근 방식의 가장 큰 과제는 특정 시나리오를 하드 코딩하는 것보다 다양한 데이터 세트와 잘 작동하는 일반화된 솔루션을 코딩하는 것입니다. 

옵션 2: 플랫폼 통합 도구 사용

많은 플랫폼에서 프로그래밍 방식 또는 코드 없는 방식을 제공합니다. 커넥터 적절한 형식으로 시스템 간에 데이터를 이동합니다. 기본 제공 자동화 플랫폼은 플랫폼이 회사의 도구 세트 간에 더 쉽게 통합될 수 있도록 인기를 얻고 있습니다. 이러한 도구는 종종 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 가져오거나 쿼리하거나 쓸 때 실행할 수 있는 트리거되거나 예약된 프로세스를 통합합니다. 다음과 같은 일부 플랫폼 로봇 공정 자동화 (RPA) 플랫폼은 데이터 통합이 불가능할 때 화면에 데이터를 입력할 수도 있습니다.

옵션 3: 인공 지능 사용

실제 데이터 세트는 매우 다양하며 필드에 직접 제약 조건을 구현하면 부정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이것은 인공 지능(AI) 매우 도움이 될 수 있습니다. 정확하고 유효하며 정확한 데이터에 대해 모델을 훈련시킨 다음 수신 레코드에 대해 훈련된 모델을 사용하면 이상 징후에 플래그를 지정하고 정리 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 정리 중 AI로 개선할 수 있는 몇 가지 프로세스는 다음과 같습니다.

  • 열의 이상 감지.
  • 잘못된 관계 종속성을 식별합니다.
  • 클러스터링을 통해 중복 레코드 찾기.
  • 계산된 가능성을 기반으로 마스터 레코드를 선택합니다.

옵션 4: 셀프 서비스 데이터 품질 도구 사용

특정 공급업체는 다음과 같은 도구로 패키지된 다양한 데이터 품질 기능을 제공합니다. 데이터 정리 소프트웨어. 그들은 서로 다른 소스에서 데이터를 프로파일링, 정리, 표준화, 일치 및 병합하기 위해 업계 최고의 독점 알고리즘을 사용합니다. 이러한 도구는 플러그 앤 플레이로 작동할 수 있으며 다른 접근 방식에 비해 온보딩 시간이 가장 적게 필요합니다. 

데이터 래더

데이터 분석 프로세스의 결과는 입력 데이터의 품질만큼 좋습니다. 이러한 이유로 데이터 품질의 문제를 이해하고 이러한 오류를 수정하기 위한 종단 간 솔루션을 구현하면 데이터를 깨끗하고 표준화하며 의도한 목적에 사용할 수 있도록 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

Data Ladder는 일관되지 않고 유효하지 않은 값을 제거하고, 패턴을 생성 및 검증하고, 모든 데이터 소스에 걸쳐 표준화된 보기를 달성하여 높은 데이터 품질, 정확성 및 사용성을 보장하는 데 도움이 되는 기능이 풍부한 툴킷을 제공합니다.

데이터 사다리 - 데이터 정리 소프트웨어

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