데이터를 통합하는 이유와 중복성에 대해 알아보자

1. 데이터 통합이란?

데이터 통합은 여러 소스에서 데이터를 통합하여 일관된 저장소에 저장하는 과정입니다. 또한 데이터 관리와 의사 결정 프로세스를 간소화하고 효율적으로 진행하기 위해 필요한 중요한 과정입니다. 이를 통해 일관된 데이터베이스나 데이터 웨어하우스를 구축하여 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

• 스키마 통합(Schema Integration)
  스키마 통합은 서로 다른 데이터 소스의 스키마를 일치시키는 작업을 의미합니다. 예를 들어, "고객 ID"라는 속성이 한 데이터베이스에서 "고객 번호"로 표현될 수 있습니다. 이러한 상이한 명칭을 통합하여 일관된 스키마를 구축하는 것이 중요합니다. 즉, 다양한 소스에서 메타데이터를 통합하여 일관된 메타데이터를 유지합니다. 각 소스에서의 데이터에 대한 설명 및 정보를 통합하여 효율적인 데이터 관리를 도와줍니다.
• 개체 식별 문제(Entity Identification Problem)
  개체 식별 문제는 여러 데이터 소스에서 동일한 개체를 식별하는 작업입니다. 예를 들어, "John Smith"와 "Jonathan Smith", "Bill Clinton"과 "William Clinton"이 각각 동일한 고객을 나타내는 경우, 이를 식별하여 통합된 데이터에 반영해야 합니다.
• 데이터값 충돌 감지 및 해결
  데이터값 충돌을 감지하고 해결하는 것도 중요합니다. 서로 다른 데이터 소스에서 동일한 개체의 속성값이 서로 다른 경우가 있습니다. 이는 다양한 표현 방법, 다른 척도 등으로 인해 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 미터법 단위와 영국 단위가 다른 소스에서 사용되는 경우입니다. 이러한 충돌을 해결하기 위해 데이터 분석을 통해 중복된 속성을 식별하고 일관성 있는 값으로 통합해야 합니다.

2. 데이터 통합을 하면 무엇이 좋을까

데이터 통합은 다양한 도구와 기술을 활용하여 수행될 수 있습니다. 자동화된 데이터 통합 도구와 ETL(추출, 변환, 적재) 도구를 사용하여 데이터를 통합하고 변환할 수 있습니다. 이러한 도구를 통해 데이터 통합 과정을 자동화하고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

• 비용 절감
  여러 시스템에서 데이터를 수집하고 유지하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 그러나 데이터 통합을 통해 데이터의 중복을 제거하고 일관된 시스템을 유지함으로써 운영 비용을 줄일 수 있습니다.
• 정확성 향상
  데이터 통합을 통해 데이터의 정확성을 높일 수 있습니다. 중복 데이터를 제거하고 일관된 형식으로 데이터를 유지함으로써 오류 가능성을 줄이고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 의사 결정의 용이성
  통합된 데이터는 단일 시스템에서 접근할 수 있으므로 의사 결정 과정이 간소화됩니다. 데이터에 대한 더 빠르고 쉬운 액세스는 기업이 신속하게 대응하고 조치를 취할 수 있도록 합니다.

결론적으로 데이터 통합은 데이터의 일관성과 품질을 향상하는 데 중요한 역할을 합니다. 통합된 데이터는 분석 및 의사 결정 과정에서 더 신뢰할 수 있으며, 조직 전체에서 일관된 정보에 액세스할 수 있도록 도와줍니다. 따라서 데이터 통합은 데이터 전처리 과정에서 핵심 단계로써 신중하게 수행되어야 합니다.

 

3. 데이터 중복성(Redundancy)이란?

데이터에서의 중복성은 동일한 정보가 여러 번 나타나는 현상을 의미합니다. 데이터베이스나 데이터 집합에서 중복은 비효율성을 초래하고 데이터의 일관성을 저해할 수 있습니다. 중복성은 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있습니다.

• 레코드 수준의 중복
  레코드 수준의 중복은 하나 이상의 레코드가 완전히 동일한 데이터를 포함하는 경우를 의미합니다. 예를 들어, 동일한 고객 정보가 두 개의 레코드에 중복되어 있을 수 있습니다. 이는 데이터베이스에서 같은 고객에 대한 정보를 중복하여 저장하는 경우 발생할 수 있습니다.
• 속성 수준의 중복
  속성 수준의 중복은 동일한 데이터베이스나 테이블에서 동일한 정보가 여러 속성에 중복되어 있는 경우를 의미합니다. 예를 들어, 고객의 전화번호가 "전화번호" 및 "대체 전화번호"라는 두 개의 속성으로 나누어져 있는 경우가 있습니다. 이는 데이터 정제가 충분히 이루어지지 않은 경우 발생할 수 있습니다.
• 데이터 집합 간의 중복
  데이터 집합 간의 중복은 두 개 이상의 데이터 집합에 동일한 정보가 중복되어 있는 경우를 의미합니다. 예를 들어, 두 개의 데이터베이스가 동일한 고객 정보를 유지하고 있을 수 있습니다. 이러한 중복은 데이터의 통합이 필요한 경우 특히 중요한 문제가 될 수 있습니다.

중복성은 데이터 정제 및 통합 프로세스에서 주의를 기울여야 할 중요한 문제입니다. 중복을 해결하고 일관성 있는 데이터를 유지함으로써 데이터 품질과 함께 데이터 분석의 정확성을 높일 수 있습니다. 이를 위해 데이터베이스 설계 시 중복을 최소화하고 중복 데이터를 탐지하고 정리하는 데이터 정제 과정을 수행해야 합니다.

 

결론

데이터 통합은 조직이 여러 소스에서 수집한 데이터를 통합하여 일관된 형식으로 구조화하는 과정입니다. 이는 데이터의 일관성과 품질을 높이고 효율적인 데이터 분석을 가능하게 합니다. 그러나 데이터 통합 과정에서는 데이터 중복성이 주요한 문제로 대두됩니다. 데이터 중복성을 해결하기 위해서는 데이터 통합 과정에서 중복을 최소화하고 중복된 데이터를 정리해야 합니다. 데이터 통합과 데이터 중복성 관리는 조직의 데이터 관리 전략의 핵심 요소로서 중요합니다. 효과적인 데이터 통합과 중복성 관리를 통해 조직은 데이터를 효율적으로 활용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며, 경쟁력을 강화할 수 있습니다.