의료나 과학과 같은 분야에서는 품질이 좋지 않은 데이터에서 얻은 통찰력이 문자 그대로 죽음과 삶의 차이를 의미할 수 있습니다. 또 다른 예로, 영업 및 마케팅과 같은 분야에서 잘못된 통찰력은 제대로 타겟팅되지 않은 캠페인에 리소스가 낭비된다는 것을 의미합니다.
이 기사는 데이터 정리가 무엇인지, 위생을 올바르게 유지하는 것이 왜 중요한지, 기업이 누릴 수 있는 혜택 목록을 살펴보는 데 도움이 됩니다. 여기요!
프로세스 이해
실제로 데이터 정리 프로세스에는 데이터를 핵심 분석이나 기타 목적으로 사용하기 전에 데이터를 준비하고 검증하는 과정이 포함됩니다. 이 중요한 연습은 분석 프로세스의 중요한 초기 단계입니다.
주목해야 할 또 다른 중요한 점은 정리가 단순히 부정확하거나 잘못된 항목을 제거하는 경우가 아니라는 것입니다. 대부분의 작업은 부정확하거나, 불완전하거나, 관련이 없거나, 손상되었거나, 형식이 잘못된 항목 등을 포함하는 악성 정보를 탐지하고 수정하는 데 사용됩니다. 또한 데이터 정리 프로세스에는 중복 제거 또는 ‘중복 제거’도 포함됩니다. 이는 사실상 동일한 지점을 제거하거나 병합하는 것을 의미합니다.
데이터 클리닝의 중요성
마음 속에 즉시 떠오르는 질문은 이러한 오류를 수정하는 것이 왜 중요한지입니다. 대답은 매우 간단합니다. 해당 오류를 수정하지 않으면 분석 결과에 영향을 미치게 됩니다.
분석은 일반적으로 비즈니스 결정을 알리는 데 사용되므로 결과는 정확해야 합니다. 그러한 경우에는 불완전하거나 잘못된 사실과 수치를 제거하는 것이 더 안전해 보일 수 있습니다. 하지만 또 다른 문제도 있습니다. 불완전한 데이터 세트는 분석 프로세스 결과에도 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 데이터 정리 프로세스의 주요 목표 중 하나는 데이터 세트를 최대한 그대로 유지하여 통찰력의 신뢰성을 높이는 것입니다.
다음으로 정리 프로세스는 분석뿐만 아니라 일반적인 비즈니스 하우스키핑, 즉 ‘데이터 거버넌스’에도 필수적입니다. 빅데이터의 소스는 역동적이고 끊임없이 변화합니다. 따라서 데이터베이스를 정기적으로 유지 관리하면 최신 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다.
분석 세계에서 들어봤을 일반적인 표현은 ‘garbage in,garbage out’입니다. 분석가들이 자주 사용하는 이 격언의 약어는 GIGO입니다. 그러나 그것은 무엇을 의미합니까? 간단히 말해서, 사용된 정보의 품질이 수준 이하이거나 엉망이라면 이를 기반으로 한 분석 결과도 품질이 낮거나 결함이 있을 수 있다는 의미입니다. 이는 적절한 청소 프로세스의 중요성이 아무리 강조해도 지나치지 않는 이유 중 하나입니다.
또는 다음과 같이 생각하십시오. 건물의 기초를 만드는 것과 같이 올바른 기초는 시간의 시험을 견디며 강력하고 오래 지속되는 것을 지을 수 있습니다. 잘못하면 건물이 언제든지 무너질 수 있습니다. 좋은 위생의 이점은 분석과 통찰 그 이상입니다. 지금 그것들을 살펴보세요.
좋은 위생을 유지함으로써 얻을 수 있는 거부할 수 없는 이점
이미 언급한 바와 같이 효과적인 분석을 위해서는 정확하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 확보하기 위해 적절하게 정리된 데이터가 필요합니다. 또한 깨끗하고 위생적인 정보는 여기에 설명된 바와 같이 다양한 다른 이점을 제공합니다.
- 정리된 상태 유지
기업은 오래되든 새롭든, B2B든 B2C든, 크든 작든 상관없이 고객, 클라이언트, 제품/서비스 사용자 등으로부터 많은 정보를 수집합니다. 이러한 세부정보는 전화번호, 주소, 은행 세부정보 등 모든 항목으로 구성됩니다. 비정기적으로 청소하는 것은 깔끔하게 유지하는 것과 같으며, 더욱 안전하고 효과적으로 보관할 수 있습니다.
- 실수 방지
더티 데이터는 분석을 방해할 뿐만 아니라 일상적인 작업에도 영향을 미칩니다. 예를 들어 마케팅 팀에는 고객 데이터베이스가 있는 경우가 많습니다. 이 데이터베이스가 양호하고 위생적이라면 그들은 도움이 되는 정확한 정보에 접근할 수 있을 것입니다. 그리고 그것이 엉망이라면 개인화된 메일 롤아웃에서 잘못된 이름을 사용하는 것과 같은 실수가 발생할 수밖에 없습니다.
- 생산성 향상
데이터베이스를 정기적으로 업데이트하고 정리한다는 것은 악성 정보가 신속하게 제거된다는 것을 의미합니다. 결과적으로 팀은 원하는 것을 찾기 위해 부정확하고 오래된 데이터베이스나 문서를 뒤져야 하는 수고를 덜게 됩니다. 따라서 더 나은 방법은 B2B 데이터 정리 서비스에 참여하는 것입니다.
- 불필요한 비용 방지
열악한 DQ로 비즈니스 결정을 내리면 다른 방식으로도 비용이 발생하는 값비싼 실수로 이어질 수 있습니다. Gartner에 따르면 조직은 품질이 낮은 데이터로 인해 매년 평균 1,290만 달러를 지불하고 있습니다. 처리 오류나 항목 누락과 같은 간단한 일로 인해 눈덩이처럼 불어 더 큰 문제가 발생할 수 있습니다. 정기적으로 위생 상태를 점검하면 문제를 더 빨리 감지하고 적시에 해결할 수 있습니다.
지금까지 데이터 정리가 분석 프로세스의 중요한 부분이라는 것을 이해하셨습니다. 게다가, 좋은 위생이 항상 신뢰할 수 있는 분석에 관한 것은 아닙니다. 어쨌든 데이터베이스를 유지 관리하고 정기적으로 업데이트하는 것이 좋습니다.
결론
전체적으로 데이터 정리의 핵심은 데이터 품질의 개념입니다. 이는 의도된 목적에 대한 모든 데이터세트의 주관적, 객관적 적합성을 측정합니다. 정보의 품질에 영향을 미치는 특성에는 완전성, 정확성, 일관성, 유효성, 적시성 및 고유성이 포함됩니다. 이러한 모든 특성은 전문가의 데이터 정리 서비스를 이용하면 쉽게 달성할 수 있습니다.