data profiling, cleansing

1. 데이터 프로파일링 (Data Profiling)

정의:

데이터 프로파일링은 데이터 집합에 대한 통계적, 구조적, 내용적 분석을 통해 데이터의 특성, 품질 상태, 이상값 등을 파악하는 과정입니다.

목적:

• 데이터 품질 평가
• 데이터 정제 전 사전 분석
• 통합 및 마이그레이션 설계 기반 마련

주요 기법:

• 컬럼 프로파일링: NULL 값, 유일값, 최소/최대/평균 등의 통계 도출
• 패턴 분석: 정규표현식을 통한 데이터 형식 검증
• 범위 분석: 기대값과 실제값의 범위 비교
• 상관관계 분석: 속성 간의 관계 파악
• 데이터 중복성 및 이상값 탐지

도구 예시:

• OpenRefine, Talend, IBM InfoSphere, Python(pandas-profiling), SQL 기반 스크립트 등

2. 데이터 정제 (Data Cleansing)

정의:

데이터 정제는 오류, 중복, 불일치, 결측값 등을 제거하거나 수정하여 신뢰할 수 있는 데이터로 가공하는 작업입니다.

주요 정제 활동:

• 결측치 처리: 평균값 대체, 예측모델 보간법, 제거 등
• 오류 데이터 수정: 형식 오류, 단위 오류 등
• 중복 제거: 키 기반 또는 fuzzy matching
• 데이터 표준화: 형식 및 단위 통일, 명칭 일관성 유지
• 정합성 검증: 외래키, 참조 무결성 등 데이터 관계 기반 검증

자동화 및 품질 관리:

• 룰 기반 엔진 또는 ML 기반 자동 정제 도입
• 데이터 품질 지표(KPI): 정확성, 완전성, 일관성, 유효성 등

3. 기술사 관점에서의 고려사항

• 거버넌스 체계: 데이터 표준, 메타데이터 관리, 책임 주체 명확화
• 보안 및 프라이버시: 개인정보 정제 시 비식별화 처리
• 데이터 라이프사이클 전반의 통합: 수집-정제-저장-분석 단계의 연계 전략
• 정제 자동화 도구 도입: 대용량, 실시간 데이터 처리를 위한 ETL/ELT 기반 솔루션 설계

4. 결론

데이터 프로파일링과 정제는 고품질 데이터 확보의 필수 과정으로, 이를 통해 조직은 데이터 기반 의사결정의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 기술사는 이러한 활동을 거버넌스 체계와 연계하여 시스템화하고, 지속 가능한 품질관리 프로세스를 수립해야 합니다.