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데이터는 현대 비즈니스의 생명선이라고 해도 과언이 아닙니다. 이러한 데이터가 어떤 과정을 거쳐 가치를 창출하는지 아는 것은 매우 중요합니다.
데이터 라이프사이클이란 데이터가 생성되는 순간부터 소멸될 때까지의 일련의 과정을 의미합니다. 주요 목적은 데이터의 가치를 극대화하고 관리를 효율적으로 수행하는 데 있습니다.
본 글에서는 데이터 라이프사이클이 무엇인지, 그리고 각 단계들에서 어떤 작업이 이루어지는지를 설명합니다.
데이터 라이프사이클은 데이터가 생성된 후 폐기될 때까지 데이터가 활용되는 일련의 과정을 의미합니다. 데이터 라이프사이클을 고려하면, 고품질 데이터 분석과 효율적인 관리를 실현할 수 있습니다.
일반적으로 데이터는 아래와 같은 흐름을 거쳐 생성에서 폐기에 이르게 됩니다.
우리 또한 자신의 인생 설계에서 라이프사이클을 의식하며, "어떤 삶을 살아갈 것인가"나 "이를 위해 어떤 준비가 필요한가"와 같은 것을 고민합니다. 데이터에 대해서도 마찬가지로, 데이터를 효율적으로 활용하고 보안을 준수하기 위해 데이터의 올바른 처리와 관리에 대해 생각할 필요가 있습니다.
데이터의 효율적인 활용과 보안 준수를 위해 데이터 라이프사이클을 파악하고 관리하는 것은 중요합니다. 여기에서는 일반적으로 어떤 목적을 가지고 이를 파악하고 관리하는지 설명합니다.
데이터 라이프사이클을 의식하며 관리하면 데이터 품질의 유지 및 향상을 기대할 수 있습니다.
데이터 라이프사이클의 각 단계에서는 데이터의 정확성, 신뢰성, 일관성이 유지되도록 적절한 조치가 이루어집니다. 예를 들어, 데이터 클렌징을 통해 부정확한 데이터나 중복 데이터를 제거하거나, 데이터 수집 및 저장 시 메타데이터를 추가하여 데이터의 의미와 속성을 명확히 할 수 있습니다.
또한, 데이터 라이프사이클의 적절한 관리를 통해 데이터 품질 유지와 향상을 위한 프로세스를 지속적으로 실행할 수 있습니다. 데이터 품질을 유지하려면 일회성 대응으로는 부족하며, 데이터 라이프사이클을 이해하고 지속적으로 적절한 관리를 실행해야 합니다.
조직이 데이터 라이프사이클을 의식적으로 관리하면, "현재 데이터가 어떤 단계에 있는가"를 명확히 파악할 수 있어 데이터의 효율적인 활용을 촉진할 수 있습니다.
데이터의 현재 위치를 파악하고 있으면, 필요한 정보를 원활히 발견하거나 각 단계에 맞는 적절한 활용이 가능합니다. 예를 들어, 새로 생성된 데이터는 실시간 분석에 활용하고, 이미 저장된 데이터는 과거 기록 분석에 활용할 수 있습니다.
또한, 데이터 라이프사이클을 고려하여 각 단계의 정책에 따라 관리 방법을 이해하고 있으면 데이터의 가용성이 확보됩니다. 데이터 가용성이 유지되면 필요한 사람이 해당 데이터에 원활하게 접근할 수 있어 효율적인 업무로 이어질 것입니다.
데이터 라이프사이클을 의식하는 것은 각 단계에서의 적절한 처리와 관리를 이해하는 것과 같습니다. 따라서 데이터 라이프사이클의 파악 및 관리는 조직의 데이터 보안 강화와 보안 규율 준수로 이어집니다.
예를 들어, 일본에서 데이터 보안과 관련된 법률로는 개인정보 보호법과 사이버 보안 기본법 등이 있습니다. 이러한 법률을 준수하려면 보관 및 폐기 단계에서 철저한 주의를 기울여야 합니다.
또한, 데이터 가용성을 확보함으로써 데이터 보안을 향상시킬 수도 있습니다. 데이터 가용성이 확보되지 않으면 누구나 데이터에 쉽게 접근할 수 있어 데이터 침입이나 공격에 노출될 위험이 커집니다. 보안 측면에서도 데이터 라이프사이클을 이해하고 데이터를 적절히 관리하며 가용성을 확보하는 것이 중요합니다.
지금까지 데이터 라이프사이클의 목적과 이를 관리하는 의의를 설명했습니다. 이 장에서는 데이터 라이프사이클의 각 단계에서 구체적으로 어떤 작업이 이루어지는지, 그리고 그 과정에서 어떤 점에 유의해야 하는지를 해설합니다.
데이터 라이프사이클은 데이터 생성으로 시작됩니다. 데이터 생성은 미리 정해진 규칙이나 구현된 시스템에 따라 이루어져야 합니다. 예를 들어, ETL 도구의 "Extract"(추출) 기능을 사용하면 데이터 소스에서 데이터를 자동으로 추출하여 효율성을 높일 수 있습니다.
데이터 생성 시의 핵심 포인트는 데이터의 생성 원천과 방법을 사전에 명확히 정의하여 데이터 품질을 초기에 확보하는 것입니다. 초기 단계에서 높은 데이터 품질을 확보하면 이후 단계에서도 데이터 품질 수준이 높아지고, 이후 처리 과정의 부담을 줄일 수 있습니다.
데이터 라이프사이클의 두 번째 단계로, 생성된 데이터를 수집하고 저장합니다. 여러 데이터 소스로부터 데이터를 수집하여 중앙에서 집계 및 저장합니다.
데이터 수집 및 저장 시 중요한 점은 데이터를 중앙집중적이고 효율적으로 수집하며, 안전하고 지속 가능한 스토리지를 선택하는 것입니다. 구조화된 데이터의 경우 관계형 데이터베이스를 사용하고, 비구조화된 데이터의 경우 NoSQL 또는 비관계형 데이터베이스를 활용합니다.
데이터 형식에 맞는 적절한 스토리지를 선택하고, 악의적인 행위자나 악성 소프트웨어 공격으로부터 보호하며, 데이터 보안 관련 법률을 준수하는 것이 중요합니다.
데이터 수집 및 저장이 완료되면, 전처리와 데이터 클렌징을 수행하여 데이터를 분석 가능한 형태로 변환합니다. 데이터는 분석을 통해 활용될 때 비로소 가치를 창출하지만, 수집된 상태의 원시 데이터로는 신뢰할 수 있는 데이터 분석을 수행하기 어렵습니다.
이 단계에서 중요한 점은 데이터의 결측값과 중복을 제거하고, 분석에 적합한 형태로 정리하는 것입니다. 전처리를 통해 부정확한 정보를 제거하거나 데이터 클렌징을 수행하여 데이터 품질을 유지해야 합니다. 이 과정에서 ETL 도구의 "변환(Transform)" 기능을 사용하면, 데이터 변환, 결합, 필터링 등의 전처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
전처리와 데이터 클렌징이 완료되면 본격적으로 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 얻은 비즈니스 인사이트는 향후 의사결정이나 비즈니스 전략 수립에 활용됩니다.
데이터 분석 시에는 분석의 목적을 명확히 하고, 적합한 방법과 도구를 사용하는 것이 중요합니다. 분석 목적이 명확하면, 도출된 결과를 의사결정으로 원활히 연결할 수 있어 분석 성과를 더욱 효과적으로 낼 수 있습니다.
분석 방법으로는 시계열 분석, 머신러닝 등이 있으며, 분석 도구로는 Python, R, SQL 등이 있습니다. 분석 시에는 데이터의 종류와 목적에 따라 적절한 방법과 도구를 선택하는 것이 매우 중요합니다.
데이터 분석이 완료되면, 그 분석 결과를 조직 내외의 비즈니스 사용자들에게 공유합니다. ETL 도구의 "로딩(Load)" 기능을 활용하여 변환된 데이터를 대상 데이터베이스나 데이터 웨어하우스로 전송 및 배포하면, 분석 결과를 효율적으로 공유할 수 있습니다.
데이터 공유 및 배포 시 중요한 점은 필요한 정보를 적절한 관계자에게 안전하고 효율적으로 제공하는 것입니다. 분석 결과에는 새로운 비즈니스 인사이트나 기밀 정보가 포함될 수 있으므로, 적합한 관계자에게 안전하게 공유하는 것이 요구됩니다.
분석에 사용된 데이터는 일정 시간이 지나면 일상적으로 사용되지 않게 됩니다. 하지만 데이터를 더 이상 사용하지 않는다고 해서 바로 폐기하면, 나중에 다시 확인이 필요하거나 소송 등 예기치 못한 상황이 발생할 때 문제가 생길 수 있습니다.
장기적인 보존을 위해 데이터를 안전하고 효율적으로 아카이브하는 것이 중요합니다. 필요성이 다시 생겼을 때 신속히 접근할 수 있도록 적절한 백업 및 중복성 확보, 메타데이터를 통한 체계적인 관리 등을 철저히 수행해야 합니다.
최종적으로 사용될 일이 없고, 아카이브로 보관하던 기간도 지난 데이터는 적절히 폐기해야 합니다. 더 이상 사용되지 않는 데이터를 불필요하게 보관하면 데이터베이스를 압박할 뿐만 아니라, 정보 유출 및 누출 위험도 높아집니다.
데이터 폐기는 개인정보 보호와 컴플라이언스 준수 관점에서 안전하게 이루어져야 합니다. 폐기되는 데이터에는 개인 정보나 기밀 정보가 포함될 수 있으므로, 이를 부정하게 이용하거나 컴플라이언스를 위반하지 않도록 안전한 방식으로 폐기하는 것이 필수적입니다.
데이터 라이프사이클 관리에서는 필요한 데이터의 선별과 선택이 중요합니다. 백업되지 않은 데이터를 필요할 때 복구하는 것은 어려운 일이지만, 모든 데이터를 과도하게 보관하면 불필요한 관리 비용이 발생할 수 있습니다.
보관해야 할 데이터와 폐기해야 할 데이터를 올바르게 선택하려면, 과거의 경험을 기반으로 발생 가능한 문제를 예측하는 것이 중요합니다. 또한, "해당 데이터가 미래에 어떻게 활용될 수 있는가"라는 관점을 가지면 분석에 필요한 데이터를 효과적으로 선별할 수 있습니다.
"유비무환(有備無患)"이라는 사고방식이 물론 중요하지만, 방대한 데이터를 불필요하게 보관하면 비효율성을 초래할 수 있습니다. 불필요한 비용을 절감하고 데이터 분석의 정확성을 높이기 위해 필요한 데이터를 신중히 선별하는 것이 필요합니다.
이번 기사에서는 데이터 라이프사이클의 의미와 목적, 그리고 이를 관리할 때의 주요 포인트를 설명했습니다.
데이터 라이프사이클을 염두에 두고 각 단계에서 적절히 관리하면, 데이터 품질을 유지 및 향상시키고 효율적인 데이터 활용 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 또한, 데이터 보안과 컴플라이언스 준수 측면에서도 데이터 라이프사이클을 고려한 관리는 매우 중요합니다.
한편, 데이터 라이프사이클의 "데이터 수집"이나 "전처리·클렌징" 단계는 많은 시간과 노력이 소요되는 과정으로, 핵심적인 데이터 분석 업무에 집중하지 못하는 경우도 발생합니다. 이러한 경우 ETL 도구를 적극 활용하여 데이터의 "추출(Extract)", "변환(Transform)", "로딩(Load)" 과정을 효율적으로 수행하는 것이 좋습니다.
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