데이터는 비즈니스의 핵심입니다. 데이터가 정확하지 않거나 일관성이 결여되면 기업 전체의 운명에도 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 그 데이터의 건전성을 유지하는 것은 매우 복잡하고 어려운 작업일 수 있습니다.
정확한 분석과 의사결정을 보장하고, 업무 프로세스를 원활하게 진행하려면 "데이터의 무결성"을 유지하는 것이 중요합니다.
이 기사에서는 "데이터의 무결성"에 대한 정의부터, 그 중요성, 그리고 이를 지속적으로 유지하기 위한 주요 포인트를 설명합니다.
데이터의 무결성은 데이터가 그 목적에 적합하고 일관성, 정확성, 신뢰성이 보장된 상태를 의미합니다.
현대 기업에게 데이터의 건전성은 매우 중요한 요소입니다. 디지털 중심의 비즈니스 환경에서 전 세계의 조직들이 데이터를 의존하고 있기 때문에 데이터의 품질과 신뢰성은 비즈니스 성공에 직결됩니다.
깨끗하고 통합된 데이터는 뛰어난 비즈니스 통찰력과 데이터 시각화의 기초를 제공합니다. CRM, ERP, 판매, IT 시스템 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고, 적절히 계획하며, 깨끗하게 유지함으로써 비즈니스 프로세스의 효율성이 향상되며, 잘못된 데이터를 처리하는 데 따른 비용과 위험이 최소화됩니다.
하지만 데이터의 무결성을 유지하는 것은 쉽지 않은 일입니다.
데이터의 건전성을 유지하려면, 데이터 관리 및 평가에 대한 명확한 전략이 필요합니다.
데이터의 무결성은 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하며, 수익 증대, 비용 절감, 리스크 경감 등 여러 혜택들을 수반합니다.
하지만 불온전한 데이터 활용은 조직에 시간 낭비, 비용 증가, 수익에 미치는 부정적인 영향을 초래할 수 있습니다. 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터의 무결성을 확보하는 것이 필수적입니다.
여기서는 데이터 건전성이 중요한 이유를 네 가지로 나누어 설명하겠습니다.
적절한 데이터 활용은 이제 비즈니스 성공의 열쇠라고 할 수 있는 매우 중요한 요소이며, 조직은 점점 더 많은 데이터에 원활하게 접근할 수 있어야 합니다.
사업의 경쟁력을 유지하고, 빠르게 기회나 위협에 대응하기 위해서는 데이터 흐름(데이터 플로우)을 가속화하고, 데이터 환경을 적응적으로 구축할 필요가 있습니다.
데이터 관리에 참여하는 것은 데이터 엔지니어만이 아니라, 마케터나 고객 지원, 영업, 기획 등 회사 전체의 멤버들도 포함됩니다. 그 결과, 데이터의 관리와 접근이 다양화되어 데이터의 품질과 안전성을 확보하는 것이 어려워집니다. 조직은 데이터 관리에 대한 전문적인 기술에 의존하지 않는 방법을 모색하고, 모든 직원이 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 문화를 구축할 필요가 있습니다.
유연성이 높은 클라우드 서비스가 일반화됨에 따라 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 있습니다. 이러한 환경에서는 데이터 관리 전략이 필수적이며, 데이터의 유연성과 명확한 정의가 요구됩니다. 데이터의 건전성을 확보하려면 이러한 환경에 적합한 접근 방식이 필요합니다.
최근 데이터 보호 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 커짐에 따라 GDPR 및 CCPA와 같은 규제 요구 사항이 증가하고 있습니다. 데이터 거버넌스와 품질 보증에 일관된 접근 방식을 취하지 않으면 각 비즈니스 프로세스가 지연되고 심각한 리스크를 초래할 수 있습니다. 따라서 조직은 규제에 대응하고 데이터의 건전성을 유지하기 위한 조치를 취할 필요가 있습니다.
데이터 무결성 정도를 측정하는 요소로는 다음 6가지를 들 수 있습니다.
하나하나 살펴보도록 해보겠습니다.
데이터셋에 저장된 정보가 전체적인 정보에 대해 얼마나 완전한지를 나타냅니다. 구체적으로는 데이터에 누락이나 부족이 없는지 확인하고, 데이터가 적절하게 보완되었는지를 점검합니다. 완전성이 보장된 데이터는 정확한 분석과 신뢰할 수 있는 의사결정의 기초가 됩니다. 예를 들어, 고객 정보나 제품 데이터에서 중요한 항목이 빠지지 않고 모두 포함되어 있어야 분석 결과가 신뢰할 수 있습니다.
데이터가 현실 세계의 사건이나 객체를 얼마나 정확하게 표현하는지를 나타냅니다. 데이터가 사실에 기반하고 있으며 잘못된 정보를 포함하지 않는지 확인하는 것이 중요합니다. 정확한 데이터는 비즈니스의 신뢰성을 높이며 잘못된 의사결정을 예방하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 제품 가격이나 고객의 주소와 같은 정보가 정확하게 기록되어 있으면, 그 데이터를 기반으로 한 분석이나 의사결정이 신뢰할 수 있게 됩니다.
서로 다른 데이터 소스나 표현 방식 간에 데이터에 불일치가 없음을 나타냅니다. 구체적으로, 동일한 정보가 일관되게 표현되고 있으며, 모순이 없는지 확인하는 것이 중요합니다. 데이터의 일관성은 데이터 간 신뢰성을 확보하고 혼란을 방지하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 고객의 주소나 연락처 정보가 여러 시스템에서 동일하게 기록되고 있다면, 각 시스템 간에 데이터 충돌이나 오류를 방지할 수 있습니다.
데이터가 정의나 규격에 적합하며, 구문이나 형식이 적절하게 일관되게 유지되는지를 나타냅니다. 구체적으로, 데이터가 적절한 형식으로 관리되고 있으며, 일관성이 유지되고 있는지 확인하는 것입니다. 타당하고 일관성 있는 데이터는 정확한 분석과 효과적인 데이터 처리에 필수적입니다. 예를 들어, 날짜 형식이나 전화번호 포맷이 각 시스템에서 일관되게 사용되며, 해당 데이터가 사전 정의된 규칙을 따르고 있을 때, 데이터의 품질과 처리 속도가 향상됩니다.
데이터가 필요한 시점에서 현실을 얼마나 정확하게 반영하고 있는지를 나타냅니다. 구체적으로는, 데이터가 실시간으로 업데이트되고 의사결정자가 신속하게 사용할 수 있는지 여부를 확인합니다. 특히 신속한 의사결정이 요구되는 경우, 적시적인 데이터는 필수적입니다.
같은 아이템이나 엔티티가 여러 번 기록되지 않았음을 나타냅니다. 구체적으로는, 데이터의 중복을 피하고 데이터의 일관성을 유지합니다. 일의성 있는 데이터는 혼란을 방지하고 데이터베이스의 효율성을 향상시킵니다.
데이터의 건전성을 유지하는 방법으로는 데이터 거버넌스, 데이터 클렌징 및 데이터 검증, 데이터 보안 및 접근 제어의 세 가지가 있습니다.
이 세 가지 모두 주로 데이터의 신뢰성과 품질 확보 수단으로 수행됩니다.
각각에 대해 자세히 설명하겠습니다.
첫 번째 방법은 데이터의 신뢰성과 품질을 확보하기 위한 데이터 거버넌스입니다. 데이터 거버넌스는 조직 전체에서 데이터와 관련된 정책과 프로세스를 정비하고 실행하는 프레임워크입니다.
구체적으로는, 데이터의 소유권, 접근 권한, 구조, 품질 관리, 보안 등이 포함되며, 비즈니스의 데이터 전략과 목표 달성, 투명성 확보, 합의 형성 촉진에 기여합니다.
다음으로, 데이터의 품질을 확보하기 위해 데이터 클렌징과 데이터 검증을 실행해야 합니다. 데이터 클렌징은 수집한 데이터에서 부정확한 정보를 찾아내고, 수정하거나 삭제하는 과정입니다.
데이터 검증은 데이터가 요구 사항을 충족하고 정의된 규칙을 따르고 있는지 확인하는 과정입니다. 이러한 다양한 체크루틴을 사용하여 데이터의 정확성과 적합성을 보장합니다.
그리고 데이터의 신뢰성을 유지하기 위해 데이터 보안과 접근 제어를 철저히 해야 합니다. 이는 데이터가 안전하게 보호되며, 적절한 사용자만 데이터에 접근할 수 있도록 조치를 취하는 것입니다. 보안 위반이나 부정 접근으로부터 데이터를 보호하면 데이터의 일관성과 신뢰성을 유지하는 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
데이터의 건강성을 확보하고 신뢰성 높은 데이터를 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것은 비즈니스 의사결정에 있어서 필수적입니다. 데이터 기반 접근 방식은 경쟁력을 높이는 중요한 열쇠가 되지만, 그 기반으로서 데이터의 일관성과 품질을 확보하는 것이 중요합니다.
이때 ETL 툴이 큰 도움이 됩니다. ETL 툴은 서로 다른 데이터 소스에서 추출, 변환, 로드를 효율적으로 수행하며, 데이터의 일관성과 품질을 유지하는 데 필수적입니다.
데이터의 건강성을 확보하려면 데이터 거버넌스의 실행, 데이터 클렌징 및 데이터 검증의 수행, 보안 확보 등이 필요합니다.
이들을 실현하는 데 있어, 분석 기반 구축과 운영을 지원하는 SaaS "TROCCO®"는 매우 유용합니다.
TROCCO®는 ETL/데이터 전송, 데이터 마트 생성, 작업 관리, 데이터 거버넌스 등 데이터 엔지니어링 영역을 포괄하며, 분석 기반 구축과 운영을 지원합니다. TROCCO®에 대해 더 알고 싶다면 아래에서 자료를 확인해 주세요.
%201.svg){kind=icon}
%201.svg){kind=icon}
