데이터 신뢰성

데이터 신뢰성은 현대 조직에 매우 중요합니다. 데이터 중심의 세상에서 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 혁신을 위한 토대를 마련하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다.

데이터 신뢰성이란 무엇인가요?

데이터 신뢰성은 데이터의 신뢰도를 나타내는 척도이며, 다음과 같은 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다.

• 정확성: 데이터가 현실을 나타내고 오류가 없습니다.
• 완전성: 데이터에 누락된 내용이 없습니다.
• 일관성: 데이터가 시간 및 소스에 걸쳐 안정적이며, 비슷한 조건에서 비슷한 결과를 생성합니다.

데이터 신뢰성이 왜 중요한가요?

조직은 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 인사이트를 위한 강력한 기반을 마련할 수 있으며, 이는 효과적인 데이터 분석 및 의사 결정에 매우 중요합니다. 데이터의 신뢰성이 높을수록 의사 결정을 내리는 데 필요한 추측이 줄어들고 데이터가 제공하는 가치는 더욱 커집니다.

데이터 신뢰성은 다음을 포함하여 조직의 모든 측면에서도 상당한 차이를 만들 수 있습니다.

• 효율성 증대: 조직은 오류를 처리하는 데 드는 시간을 줄이고 데이터의 가치를 실현하는 데 더 많은 시간을 할애합니다.
• 규정 준수 개선: 신뢰할 수 있는 데이터는 표준을 충족하고 법률 및 규정을 준수하는 데 매우 중요합니다.
• 더 강력한 리스크 관리: 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 조직은 리스크를 더 정확하게 파악하고 완화할 수 있습니다.

데이터 신뢰성은 효과적인 운영, 재무 관리, 영업 등에도 핵심적인 역할을 합니다. 신뢰할 수 있는 데이터는 정확하고 효과적인 결과와 신뢰 및 혁신의 선순환을 촉진합니다. 데이터 신뢰성은 데이터 품질의 중요한 측면으로, 유효성, 적시성, 고유성과 같은 다른 구성 요소를 포함하는 더 광범위한 데이터 척도입니다.

데이터 신뢰성 달성의 과제

데이터로부터 가치를 활용하기 위해서는 신뢰성이 중요하지만, 조직은 데이터 신뢰성을 보장하는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 일반적인 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 거버넌스: 비효율적이거나 일관성 없는 데이터 거버넌스 는 데이터에 오류와 불일치를 유발합니다.
• 데이터 볼륨: 기하급수적으로 증가하는 복잡한 데이터의 양은 처리 시간에 영향을 미칠 수 있으며, 부분적인 데이터 처리나 장애를 초래할 수 있습니다.
• 데이터 일관성: 데이터, 메타데이터, 처리 파이프라인의 변경 사항은 시간이 지남에 따라 불일치를 유발할 수 있습니다.
• 데이터 소스: 데이터 소스의 변경이나 여러 소스로부터의 데이터 통합은 데이터 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 데이터 중복: 제대로 식별 및 관리되지 않은 중복 데이터는 부정확성을 초래할 수 있습니다.
• 실시간 데이터: 거의 실시간에 가까운 데이터 흐름은 감지되지 않을 수 있는 문제를 야기할 수 있습니다.

불완전하거나, 부정확하거나, 일관성이 없거나, 편향되거나, 오래되었거나, 모호하거나, 신뢰할 수 없는 출처에 기반한 데이터를 비롯한 신뢰할 수 없는 데이터는 결함 있는 결론과 잘못된 정보에 기반한 결정으로 이어지며, 신뢰와 확신을 떨어뜨립니다. 이는 비효율을 낳고, 부진하거나 부정확한 결과를 내며, 발전을 더디게 하고 혁신을 저해합니다.

데이터 신뢰성 평가

데이터 신뢰성은 중요하므로 정기적으로 평가해야 합니다. 이는 평가 도구와 통계적 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다. 데이터 신뢰성은 다음을 포함한 여러 요소를 살펴봄으로써 측정됩니다.

• 유효성: 데이터가 측정하려는 것을 측정하고 있는지, 그리고 올바른 형식으로 저장되었는지 여부입니다.
• 완전성: 데이터에 필요한 모든 정보가 포함되어 있는지 여부입니다. 데이터가 정확하고 유효하더라도 정보가 누락되면 완전하지 않으며, 이는 결함 있는 결과로 이어질 수 있습니다.
• 고유성: 데이터 중복 여부로, 이는 과대 가중치 및 부정확성을 유발할 수 있습니다.
• 최신성: 데이터가 얼마나 최신 상태인지 나타냅니다.
• 출처: 데이터가 어디에서 왔는지 나타냅니다.
• 수정: 데이터 또는 데이터 소스에 어떤 변경 사항이 있었는지 나타냅니다.
• 과거 사용: 데이터가 사용된 횟수입니다.

데이터 신뢰성 보장

포괄적인 데이터 관리 는 데이터 신뢰성을 포함한 데이터 품질의 핵심입니다. 여기에는 데이터 수명 주기 전반에 걸친 품질 관리와 정기적인 감사를 포함하여 엄격하고 시스템 전반에 걸친 데이터 규칙 및 명확한 프로세스가 포함됩니다. 데이터 신뢰성을 보장하기 위한 모범 사례는 다음과 같습니다.

데이터 거버넌스: 강력한 데이터 거버넌스 전략 및 프레임워크는 신뢰할 수 있고 잘 관리되는 데이터를 보장하는 데 매우 중요합니다. 거버넌스 프레임워크는 데이터 관리에 대한 역할과 책임을 정의하고 모든 단계에서 데이터를 처리하기 위한 정책과 절차를 수립합니다.

데이터 수집 프로토콜: 데이터 수집이 표준화됩니다. 명확한 규칙과 절차는 일관성을 보장합니다.

데이터 계보 추적: 조직은 출처, 수집 시기, 모든 변경사항을 포함하여 모든 데이터의 기록을 보관합니다. 버전 관리 프로토콜은 변경 사항이 투명하고 쉽게 추적되도록 보장합니다.

모니터링 및 감사: 실시간 모니터링 도구는 잠재적인 데이터 문제를 팀에 알릴 수 있습니다. 정기 감사는 문제를 발견하고 근본 원인을 찾아 시정 조치를 취할 수 있는 기회를 제공합니다.

데이터 정제: 엄격한 데이터 정제 프로세스는 불일치, 이상치, 결측값, 중복과 같은 문제를 찾아 해결합니다.

데이터 재현성: 결과를 재현할 수 있도록 데이터 수집 및 처리 단계가 명확하게 문서화됩니다.

도구 테스트: 도구를 테스트하여 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.

데이터 백업: 데이터 손실을 방지하기 위해 안정적으로 데이터를 백업하고, 손실이 발생했을 때 이를 최소화할 수 있는 강력한 복구 시스템이 마련되어 있습니다. 이러한 시스템은 정기적으로 테스트해야 합니다.

보안: 방화벽, 암호화와 같은 도구를 사용하여 외부 공격에 대한 강력한 보안을 유지하는 것은 효과적인 데이터 관리의 핵심입니다. 침해 및 변조로부터 보호하는 것은 데이터 무결성과 신뢰성을 보호합니다.

액세스 제어: 내부 액세스를 제어하는 것 또한 데이터 신뢰성을 보호하는 데 중요합니다. 역할 기반 인증 조치는 적절한 권한을 가진 사람만 데이터에 액세스하고 수정할 수 있도록 보장합니다.

교육: 데이터를 다루는 사람들은 신뢰할 수 있는 데이터의 중요성과 데이터 신뢰성을 보장하기 위해 따라야 할 프로토콜, 절차 및 모범 사례를 이해하도록 교육을 받습니다.

데이터 신뢰성에서 데이터 엔지니어의 역할:

조직 내에서 데이터 엔지니어는 데이터 신뢰성을 보장하기 위한 구조와 시스템을 갖추도록 하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 신뢰성 도구와 프로세스를 마련하고 데이터 신뢰성 문제를 수정함으로써 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 조직의 요구 사항을 충족하는 데 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 사용할 수 있도록 보장합니다.

데이터 신뢰성 엔지니어링의 한 하위 분야는 데이터 파이프라인 신뢰성입니다. 데이터 파이프라인은 데이터가 시스템 사이를 흐르는 방식을 포괄합니다. 데이터 파이프라인 신뢰성은 데이터 신뢰성에 중요합니다. 파이프라인 문제로 인해 데이터가 부정확해지거나 지연될 수 있기 때문입니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 생성하려면 파이프라인 프로세스를 올바르게 구축하고 실행해야 합니다.

데이터 신뢰성 문화 구축

어느 한 사람이 기업 전체의 데이터 신뢰성을 보장할 수는 없으며, 이는 팀의 노력이자 공동의 헌신이 필요한 일입니다. 조직은 팀이 데이터 신뢰성의 중요성을 이해하고, 필요한 프로세스와 절차를 인지하며, 프로토콜을 진지하게 받아들이는 데이터 신뢰성 문화를 구축해야 합니다. 조직은 데이터 신뢰성 문화를 조성하기 위해 다음과 같은 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다.

거버넌스: 데이터 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 데이터를 처리하고 가공하는 방법에 대한 규칙과 책임을 정하는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 만드는 것이 중요한 첫 단계입니다. 이 프레임워크는 데이터 수집부터 분석까지 데이터 신뢰성에 영향을 미치는 데이터 프로세스의 모든 단계를 다루어야 하며, 이러한 프로세스는 엄격하게 시행되어야 합니다.

교육: 또 다른 중요한 측면은 교육입니다. 데이터를 다루는 직원은 데이터 신뢰성에 기여하는 원칙과 모범 사례에 대한 교육을 받아야 합니다. 이들은 따라야 할 규칙과 다양한 상황에서 데이터를 올바르게 처리하는 방법에 대해 명확히 이해하고 있음을 보여주어야 합니다. 직원들의 지식을 새롭게 하고 필요에 따라 프로토콜이 업데이트되도록 교육은 지속적으로 이루어져야 합니다.

책임성: 책임성 또한 중요합니다. 직원들이 프로세스의 각 단계에서 데이터 신뢰성 보장을 책임지는 사람이 누구인지 명확히 파악하고 신뢰할 수 있는 데이터를 육성해야 하는 자신의 책임을 진지하게 받아들이는 것이 중요합니다.

사고방식: 조직 전체에서 리더는 데이터 품질 및 신뢰성에 대한 높은 기준을 갖추는 사고방식을 확립해야 합니다. 모든 사람이 이러한 기준을 충족하는 데 각자의 역할을 해야 한다는 인식이 있어야 합니다.

데이터 신뢰성에 대한 투자

데이터 신뢰성 문화를 구축하는 것과 더불어, 조직은 데이터 신뢰성을 촉진하는 플랫폼과 도구에 투자하는 것도 중요합니다. 사일로를 줄이고, 프로세스를 단순화하며, 가시성을 제공하고, 원활한 협업을 지원하고, 팀이 중앙에서 데이터를 공유하고 관리할 수 있도록 하는 데이터 플랫폼은 모두 팀이 데이터 신뢰성을 보장하도록 지원합니다. 자동화 및 AI 기능은 지루한 수동 프로세스와 인적 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 평가 및 모니터링 도구를 사용하면 문제를 쉽게 식별하고 수정할 수 있어야 하며, 필요할 때 시기적절한 알림을 제공해야 합니다. 올바른 구조와 도구를 갖추면 팀은 데이터의 신뢰성을 보장하고 그 상태를 유지하는 데 있어 유리한 출발을 할 수 있습니다.

Databricks로 데이터 신뢰성 보장

일관된 데이터 신뢰성을 달성하려면 모든 데이터 시스템과 수명 주기 단계에 걸쳐 엔드투엔드 통합 접근 방식이 필요합니다. The Databricks Data Intelligence Platform 은 포괄적인 데이터 품질 관리와 데이터 신뢰성을 지원하고 간소화합니다.

Databricks는 다음과 같은 여러 데이터 신뢰성 문제를 해결합니다.

• 데이터 거버넌스: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 단일 lakehouse로 통합함으로써 조직은 모든 워크로드를 한곳에 보관하고 모든 사람이 동일한 플랫폼에서 협업하여 일관되고 효율적인 거버넌스 프레임워크를 구현할 수 있습니다.
• 데이터 일관성: 한 데이터 시스템의 변경 사항이 다른 시스템에 복제되지 않을 때 불일치가 발생할 수 있습니다. Databricks는 모든 데이터를 lakehouse 내에 보관하여 단일 진실 공급원을 제공하고 데이터 사일로를 방지함으로써 이 문제를 예방하는 데 도움을 줍니다.
• 데이터 정제: Databricks Data Intelligence Platform의 메달리온 아키텍처 는 데이터 정제 및 변환의 '시기, 이유, 대상'에 대한 명확한 구조를 제공합니다.
• 데이터 정확성: Databricks는 제약 조건 및 유효성 검사, 데이터 격리, 위반 플래그 지정이라는 세 가지 기능을 제공하여 정확한 데이터만 처리되어 최종 사용자에게 제공되도록 보장합니다. Time travel 기반 롤백 및 vacuum을 사용하여 잘못된 테이블 버전을 삭제하면 부정확한 데이터를 복구하고 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터 파이프라인 안정성: DLT는 기대치 처리 및 데이터 품질 모니터링을 위한 기본 기능을 제공하여 고품질 데이터를 제공하는 안정적인 데이터 파이프라인을 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 합니다.

Databricks Lakehouse Monitoring 은 데이터 및 AI 자산에 대한 즉시 사용 가능한 품질 메트릭과 이러한 메트릭을 시각화하는 자동 생성 대시보드를 제공하는 통합 플랫폼 서비스입니다. 이는 데이터와 ML 모델 모두를 위한 최초의 AI 기반 모니터링 서비스입니다. Databricks Lakehouse Monitoring을 사용하여 데이터를 모니터링하면 시간 경과에 따른 데이터의 품질과 일관성을 추적하고 확인하는 데 도움이 되는 정량적 측정치가 제공됩니다. 사용자는 비즈니스 로직에 연결된 사용자 지정 메트릭을 정의하고 데이터 품질 및 신뢰성 문제에 대한 알림을 받을 수 있으며 근본 원인을 쉽게 조사할 수 있습니다.

Databricks를 통해 조직은 데이터 신뢰성과 전반적인 데이터 품질을 효율적이고 효과적으로 보장할 수 있으므로, 비즈니스 성공을 견인하기 위해 데이터의 가치를 실현하는 데 집중할 수 있습니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)