IT: 데이터 클렌징
※ Data Cleansing.
안녕하세요. 듀스트림입니다.
오늘 포스팅에서는 클렌징의 중요성, 클렌징 기법, 그리고 이를 효과적으로 수행하기 위한 방법론을 소개합니다.
프로젝트를 하다 보면 가장 수고스러운 작업 중 하나가 클렌징 작업인 거 같습니다.
1. 데이터 클렌징의 중요성
데이터 클렌징은 불완전하거나 부정확한 데이터를 정리하고 수정하는 작업을 의미합니다.
특히 이행 전 데이터 클렌징은 데이터 무결성을 보장하고, 이행 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 방지하는 데 필수적인 단계입니다.
클렌징을 통해 잘못된 데이터가 이행되는 것을 방지하고, 새 시스템에 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있습니다.
클렌징의 주요 목표는 다음과 같습니다.
- 정확성 보장: 데이터가 실제 상황을 반영하도록 만듭니다.
- 일관성 유지: 서로 다른 시스템에서 데이터를 비교할 때 일관성을 확보합니다.
- 효율성 향상: 이행 후 새로운 시스템에서 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.
- 시스템 안정성 확보: 오류가 있는 데이터를 미리 정리함으로써 이행 후 시스템의 안정성을 높입니다.
2. 데이터 클렌징 수행 과정
- 타겟 정의 및 분석: 클렌징할 데이터의 범위와 목표를 정의합니다. 이 단계에서는 데이터의 품질 문제를 식별하고, 클렌징이 필요한 필드와 기준을 설정합니다.
- 데이터 프로파일링: 데이터를 분석하여 불완전하거나 잘못된 값, 중복된 데이터, 불일치하는 형식 등을 식별합니다. 이는 데이터의 전체적인 품질을 평가하는 데 중요합니다.
- 클렌징 규칙 정의: 데이터 클렌징을 위한 규칙을 정의하고 문서화합니다. 예를 들어, 잘못된 형식의 데이터를 수정하거나 누락된 값에 대해 대체 값을 지정하는 규칙을 포함할 수 있습니다.
- 클렌징 실행: 정의된 규칙에 따라 실제로 데이터를 클렌징합니다. 이 과정에서 데이터 수정, 삭제, 대체 등의 작업을 수행하여 데이터를 정리하고 표준화합니다.
- 품질 검증: 클렌징된 데이터가 예상대로 품질이 향상되었는지 확인하기 위해 검증 및 테스트를 수행합니다. 데이터의 일관성과 정확성을 확인하여 클렌징 작업의 성공 여부를 평가합니다.
- 문서화와 유지보수: 클렌징 프로세스와 결과를 문서화하고, 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하며 필요한 경우 추가적인 클렌징 작업을 수행합니다.
3. 데이터 클렌징 기법
데이터 클렌징에는 여러 기법이 있으며, 각 기법은 클렌징의 목표에 맞춰 데이터를 정리하고 수정하는 데 사용됩니다.
3.1 중복 데이터 제거
중복된 데이터는 여러 위치에서 동일한 정보가 반복되어 저장된 경우 발생합니다.
이는 데이터베이스 용량을 낭비하고, 데이터 분석 시 오류를 유발할 수 있습니다.
기법:
- 기본 키 검토: 기본 키(Primary Key) 값이 동일한 데이터를 찾아 제거합니다.
- 중복 행 검색: 데이터의 일부가 중복될 때 해당 행을 제거합니다.
- 비즈니스 규칙 적용: 특정 컬럼 값이나 규칙에 따라 중복된 데이터 제거 방법을 정의합니다.
3.2 결측값 처리
결측값(Missing Values)은 데이터에서 값이 비어 있는 경우를 의미합니다.
결측값이 너무 많으면 데이터 분석에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이행 시에도 문제가 발생할 수 있습니다.
기법:
- 삭제: 결측값이 많고 중요하지 않은 데이터는 삭제합니다.
- 평균/중앙값 대체: 결측값을 평균값이나 중앙값으로 대체합니다.
- 예측 모델링: 결측값을 예측 모델을 통해 채웁니다.
- 최빈값 대체: 범주형 데이터에서는 최빈값을 사용해 결측값을 대체할 수 있습니다.
3.3 형식 및 데이터 타입 정리
데이터가 입력될 때 형식 오류나 잘못된 데이터 타입이 포함될 수 있습니다.
예를 들어, 날짜 형식이 다르거나 숫자가 텍스트로 저장되는 경우 데이터의 일관성을 해칠 수 있습니다.
기법:
- 형식 일관성: 날짜, 시간, 전화번호 등 특정 형식을 요구하는 데이터의 형식을 맞춥니다.
예를 들어, 날짜를 YYYY-MM-DD 형식으로 통일합니다. - 타입 변환: 숫자나 텍스트 데이터 타입을 올바르게 변환합니다.
예를 들어, 문자열로 저장된 숫자는 실제 숫자 타입으로 변환합니다.
3.4 이상치(Outliers) 처리
이상치는 데이터 집합에서 정상적인 범위에서 벗어난 값을 의미합니다.
이러한 값들은 분석의 정확성을 떨어뜨리고, 데이터 이행 과정에서 문제를 일으킬 수 있습니다.
기법:
- 이상치 탐지: 통계적 방법이나 알고리즘을 사용하여 이상치를 식별합니다.
예를 들어, 박스 플롯(Box plot)을 사용하여 이상치를 시각적으로 확인할 수 있습니다. - 삭제 또는 수정: 이상치를 삭제하거나, 다른 방식으로 수정하여 데이터의 일관성을 유지합니다.
3.5 데이터 표준화 및 정규화
데이터 표준화 및 정규화는 서로 다른 소스에서 수집된 데이터가 일관되게 유지될 수 있도록 만드는 작업입니다.
예를 들어, 국가 코드, 통화 단위, 주소 형식 등이 다를 수 있습니다.
기법:
- 값 매핑: 특정 값이 여러 가지 형식으로 저장된 경우, 이를 하나의 형식으로 매핑합니다.
예를 들어, "NY"와 "New York"을 동일한 값으로 변환합니다. - 단위 통일: 금액을 다룰 때, 다양한 통화 단위가 있을 수 있으므로 이를 통일합니다.
- 주소 표준화: 주소 형식이 일관되지 않으면 이를 표준화하여 일관성을 유지합니다.
3.6 비즈니스 규칙 적용
비즈니스 규칙을 통해 데이터가 비즈니스 요구사항에 맞게 유지되도록 합니다.
예를 들어, 고객의 나이가 18세 이상이어야 한다는 규칙을 설정하여 해당 조건을 충족하지 않는 데이터를 필터링할 수 있습니다.
기법:
- 범위 검증: 특정 범위 내에서 값이 존재해야 하는 경우, 이를 확인하여 범위를 벗어난 값을 제거합니다.
- 형식 검증: 이메일 형식이 올바른지, 전화번호가 올바른 형식인지 확인하여 잘못된 데이터를 걸러냅니다.
4. 데이터 클렌징 도구 및 기술
클렌징 작업을 수동으로 할 수도 있지만, 데이터의 양이 많을 경우에는 자동화된 도구를 사용하는 것이 효율적입니다.
여러 데이터 클렌징 도구와 기술이 존재하며, 이를 통해 대량의 데이터를 빠르게 정리할 수 있습니다.
4.1 ETL 도구
ETL(Extract, Transform, Load) 도구는 데이터를 추출하고 변환하는 과정에서 클렌징을 수행할 수 있습니다.
대표적인 도구:
- Apache Nifi: 데이터 흐름을 관리하며 클렌징 작업을 자동화할 수 있는 도구입니다.
- Talend: 데이터를 정리하고 변환하는 데 사용할 수 있는 오픈소스 도구입니다.
- Microsoft SSIS: SQL Server Integration Services로 데이터 클렌징 및 변환 작업을 자동화할 수 있습니다.
4.2 데이터 품질 관리 도구
데이터 품질 관리 도구는 데이터 클렌징뿐만 아니라 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
대표적인 도구:
- Informatica: 고급 데이터 클렌징 및 품질 관리 기능을 제공하는 도구입니다.
- IBM InfoSphere QualityStage: 대규모 데이터를 클렌징하고 품질을 높이는 데 도움을 줍니다.
5. 결론
데이터 클렌징은 데이터 이행을 준비하는 데 있어 핵심적인 단계입니다.
클렌징을 통해 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 확보하고, 이행 후 시스템에서 발생할 수 있는 오류를 최소화할 수 있습니다.
다양한 클렌징 기법을 통해 중복 데이터 제거, 결측값 처리, 형식 정리, 이상치 탐지 등을 수행하며, 비즈니스 규칙을 적용하여 데이터가 비즈니스 요구사항에 맞도록 유지합니다.
데이터 클렌징의 대표적인 산출물은 클렌징 내역서 등이 있습니다.
효과적인 데이터 클렌징은 이행 후 시스템이 원활하게 작동하도록 보장하며, 데이터 이행 등 프로젝트의 성공을 높이는 중요한 작업입니다.
오늘은 여기까지~