AI 시대에 신뢰할 수 있는 데이터 품질 전략 구축

효과적인 비즈니스 의사 결정은 모든 성공적인 비즈니스의 핵심입니다. 좋은 의사 결정은 사실과 데이터에 기반합니다. 중요한 의사 결정을 뒷받침하는 데이터의 품질에 대한 확신이 흔들리면 앞으로의 추진력과 성장이 무너질 수 있습니다. 의사 결정권자가 각 데이터 포인트를 신뢰하도록 하려면 확실한 전략이 필요합니다. 최신 도구와 기술을 구현하는 것만으로는 최적의 결과를 얻을 수 없습니다. 데이터 품질은 조직 문화의 일부가 되어야 합니다.

데이터 품질의 중요성

데이터 품질이 매우 중요하지만, 이를 관리하는 것은 상당한 과제입니다. AI 시대에 데이터 품질은 AI가 저품질 데이터의 효과를 증폭시킬 수 있기 때문에 더욱 중요해질 것입니다. AI 모델에 공급하는 열악한 데이터는 나쁜 고객 경험과 평판을 손상시킬 수 있는 잠재적 재앙으로 이어질 수 있습니다. AI 모델의 눈에 띄는 실수는 브랜드를 뉴욕 타임스의 1면에 올려놓을 수 있으며, 조직의 경쟁력에 반박할 수 없는 피해를 입힙니다.

Vanson Bourn의 최근 연구에 따르면, 응답자의 68%가 AI 프로그램에서 사용 가능한 형식으로 데이터를 정리하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 이 연구는 또한 품질이 낮은 데이터를 기반으로 구축된 성능이 낮은 AI 모델이 평균 4억 6천만 달러의 매출 손실을 초래한다고 지적했습니다.

조직이 데이터와 AI를 많이 활용할수록 견고한 데이터 품질 전략이 더욱 중요해집니다.

데이터 품질 전략 - 무엇이 필요한가요?

성공적인 데이터 품질 전략을 위해서는 지표, 문화, 거버넌스, 도구라는 네 가지 구성 요소가 필요합니다.

데이터의 품질을 이해하려면 측정할 수 있어야 합니다. 올바른 지표를 추적하면 개선할 부분과 전략이 성공하고 있는지 여부를 판단하는 데 도움이 됩니다. 지표는 또한 목표를 설정하고 허용 범위를 정의하는 데 도움이 됩니다.

완벽하게 정의된 전략이라도 그것을 구현해야 하는 사람들의 동의를 얻지 못한다면 쓸모가 없습니다. 조직 전체의 직원들은 최고 경영진으로부터 나와야 하는 데이터 품질 문화를 받아들여야 합니다.

데이터 거버넌스 정책은 실제 도로와 만나는 곳입니다. 지표와 데이터 문화는 데이터 거버넌스에 직접적인 영향을 미치며 최상의 품질의 데이터를 지원하기 위한 올바른 정책이 마련되어 있는지 확인합니다.

데이터 품질을 추적하고 관리할 수 있는 최고의 도구와 플랫폼을 갖추는 것도 데이터 품질 전략의 핵심 구성 요소입니다.

데이터 품질 측정

데이터 품질을 보장하려면 측정해야 합니다. 데이터 품질은 완전성, 일관성, 적시성, 고유성, 유효성, 정확성의 6가지 지표로 평가됩니다.

완전성

이 지표는 불완전한 레코드의 수를 측정합니다. 레코드가 불완전하면 분석을 방해할 수 있는 왜곡된 데이터 세트로 이어질 수 있습니다. 불완전한 레코드가 많은 데이터 세트는 대부분의 데이터가 있는 데이터 세트와 동일한 값을 제공할 수 없습니다. 누락된 값이 많은 데이터 세트는 분석가가 사용 가능한 데이터에 너무 많은 가중치를 두어 결과를 왜곡하고 왜곡하게 합니다.

일관성

이 지표는 서로 다른 시스템에서 데이터 균일성과 정확성을 측정합니다. 두 개의 별도 시스템이 동일한 데이터 포인트에 대해 두 가지 다른 값을 가질 때, 이들은 일관되지 않습니다. 이러한 충돌은 관리자가 데이터에 대해 갖는 신뢰를 감소시킵니다. 그들은 데이터가 충돌할 때 적어도 하나는 부정확하다는 것을 알고 있지만, 어느 것이 부정확한지, 왜 그런지 알지 못하면 두 데이터 세트가 의사 결정에 제공할 수 있는 가치가 감소합니다.

적시

이 지표는 데이터베이스의 데이터 연령 또는 얼마나 오래 전에 새로 고침되었는지를 측정합니다. 세상은 끊임없이 변화하고 있으며, 이 변화를 측정하는 데이터는 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 그 이후로 변화한 조건을 측정하는 데이터에 기반한 결정은 최적이 아닙니다.

독특함

이 지표는 중복 데이터를 추적합니다. 여러 데이터베이스에 수집되고 저장된 데이터의 양이 많습니다. 데이터가 모이면 여러 소스의 동일한 데이터가 중복될 수 있습니다. 또는 데이터가 단일 데이터베이스에 두 번 입력될 수 있습니다. 데이터가 두 번 계산되면 분석이 왜곡될 수 있습니다.

효력

이 지표는 데이터가 특정 형식을 따르는지 여부를 측정합니다. 데이터 포인트가 예상 형식을 따르지 않으면 생각하는 바를 반영하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 포인트가 음수가 될 수 없지만 데이터 세트에 음수가 있는 경우 유효성이 의심스럽습니다.

정확성

이 지표는 데이터 세트의 값이 실제 값에 얼마나 가까운지를 측정합니다. 단순히 잘못된 데이터에 기반하여 결정을 내리면 잘못된 결정으로 이어질 것입니다. 정확도가 낮으면 의사 결정자는 분석하는 데이터가 현실을 나타낸다고 확신할 수 없습니다.

이러한 지표를 추적하면 데이터 품질과 오류가 발생하는 위치에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 우수한 데이터 품질 지표를 갖추려면 높은 데이터 품질 측정을 유지하기 위한 문화와 전략이 필요합니다. 데이터 품질 중심 문화는 이 목표의 기반을 제공합니다.

데이터 품질 문화

데이터는 모든 조직의 모든 측면에서 수집, 흐름, 소비됩니다. 일반적인 조직의 모든 사람은 업무의 일부에서 데이터에 접근합니다. 각 개인에게 데이터 품질에 대한 책임감을 심어주는 것이 데이터 품질 전략의 핵심입니다. 이 사실은 모든 직원이 더러운 데이터를 정리하고, 데이터를 검증하고, 데이터를 업데이트하여 좋은 데이터 위생을 실천한다는 것을 의미합니다. 데이터 품질 문화를 구축하려면 적절한 교육, 리더십, 팀워크가 필요합니다.

훈련

모든 사람이 데이터 작업에서 동일한 수준의 기술을 가지고 있는 것은 아닙니다. 모든 사람이 데이터가 무엇을 의미하는지, 왜 중요한지 이해하는 것은 아닙니다. 직원들에게 업무에 도움이 되는 데이터 작업 방법을 가르치면 그들은 데이터의 가치를 인식하게 될 것입니다. 그들이 더 많은 기술을 습득하고 데이터 리터러시를 더 잘하는 법을 배우면 데이터 품질의 미묘한 차이에 대한 인식이 더 커질 것입니다.

상호 운용 가능한 데이터 품질 측정 항목, 데이터 수집 및 검증 기술, 데이터 정리 도구 및 프로세스에 대한 교육도 견고한 데이터 품질 전략에 필수적입니다.

데이터에 대한 액세스는 또한 조직 내에서 더 큰 데이터 리터러시를 촉진하는 데 도움이 되며, 이는 데이터 품질에 대한 더 큰 감사를 촉진합니다. 개인이 기술적인 데이터 엔지니어링 기술 없이도 데이터에 액세스할 수 있을 때, 기존 데이터 분석 기술을 연습하고 새로운 기술을 개발하여 데이터 작업과 데이터 품질에 대한 감사에 대한 능숙도를 향상시킬 수 있습니다. 더 큰 데이터 리터러시를 촉진하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 최근 블로그를 확인하세요. 데이터 리터러시에 대한 블로그 링크

협업과 팀워크

데이터 품질을 통해 가장 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하기 위해 함께 일하는 모든 팀원의 책임은 데이터 문화의 기본 구성 요소가 되어야 합니다. 역할과 책임은 각 팀원이 데이터 품질에 기여하는 방법과 자신이 담당하는 일을 이해할 수 있도록 정의되어야 합니다. 이 구조는 또한 근로자가 데이터 품질을 관리하고 개선하기 위해 누구와 협력해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 더 큰 협업은 데이터 품질 문제를 해결하고 미래의 문제를 피하는 프로세스를 향상시킵니다.

지도

모든 문화적 이니셔티브와 마찬가지로 리더십은 C-suite에서 나와야 합니다. 리더는 데이터 품질의 중요성과 그것이 성공의 핵심이라는 점을 끊임없이 강조해야 합니다. 변화를 주도하는 능력은 고위 경영진에서 시작됩니다. 중간 관리자, 데이터 관리자, 도메인 관리자도 데이터 품질 문화를 주도합니다. 이러한 전문가는 동료에게 모범 사례에 대한 교육을 제공하고 데이터 품질의 중요성을 강조해야 합니다.

데이터 거버넌스 프레임워크 및 정책

AI의 요구 사항에 적응하면서도 질서, 개인 정보 보호 및 보안을 유지해야 하는 끊임없이 진화하는 데이터 생태계에서 데이터 거버넌스에 대한 기존 접근 방식은 적응해야 합니다.

애자일 데이터 거버넌스

풍부한 데이터 지표와 데이터 중심 문화로 데이터 거버넌스와 정책을 정의하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 데이터 관리 및 스튜어딩에 대한 책임은 IT 부서에서 통제를 통합하는 대신 도메인 관리자에게 위임할 수 있습니다. 이러한 전환을 통해 데이터에 대한 훨씬 더 안전하고 효과적인 액세스가 가능해집니다. 도메인 관리자는 그룹에서 수집하는 데이터와 누가 데이터에 액세스해야 하는지에 대한 이해가 훨씬 더 높아집니다. 이러한 지식을 통해 속성 액세스 제어 또는 열 수준 액세스 권한을 포함하여 보다 민첩하고 역동적인 거버넌스 정책이 가능해집니다.

민첩한 거버넌스 구조로 변경 사항이 제대로 작동하는지 확인하려면 피드백 루프를 활성화하여 새로운 정책을 빠르게 반복하고 품질 문제를 표시하여 나쁜 데이터가 중요한 의사 결정이나 모델에 영향을 미치지 않도록 해야 합니다. 커뮤니케이션 채널은 데이터에 액세스하거나 데이터 소유자에게 품질 문제를 보고할 수 있는 권한을 빠르게 얻기 위해 열려 있어야 합니다.

민첩한 거버넌스와 데이터 품질 문화는 서로를 가능하게 합니다. 신속한 거버넌스 결정을 내리기 위해 팀 노력과 공동 책임이 빠른 변화를 주도합니다. 상호 지원적이고 지식이 풍부한 문화가 없다면 권한은 중앙 집중화됩니다. 공생 관계에서 팀워크에 대한 액세스를 가능하게 하는 민첩한 데이터 거버넌스는 데이터 품질 문화를 촉진합니다.

표준화 및 일관성

데이터 표준화를 주도하는 정책과 프레임워크는 혼란과 오류 가능성을 줄입니다. 데이터 관리 정책은 명명 규칙을 표준화하고 단일 진실 소스를 지향해야 합니다.

다양한 데이터 세트를 단일 데이터 소스로 통합하면 갈등이 줄어들고, 분석가는 가장 정확하고 시기적절한 데이터 세트로 작업하고 있다는 것을 알고 있습니다. 마스터 데이터 관리 전략은 표준화된 데이터를 확립하고 관리 및 모니터링을 통합하기 위해 데이터 세트를 관리하는 것을 지원합니다.

데이터 모니터링

확립된 지표, 강력한 데이터 품질 문화, 거버넌스 정책을 통해 거버넌스 전략의 마지막 단계는 데이터 모니터링입니다. 모니터링은 정책이 준수되고 데이터가 신뢰할 수 있는지 확인합니다. 프로세스에는 데이터 프로파일링, 데이터 관찰 가능성, 데이터 계보가 포함됩니다.

데이터 프로파일링은 각 데이터 세트의 콘텐츠 구조와 형식을 식별하여 데이터 품질 문제를 식별합니다. 이 프로파일링에는 평균과 백분위수를 계산하고 최소값과 최대값을 수집하는 것이 포함됩니다. 이러한 특성을 우리가 기대하는 값과 형식과 비교하면 데이터 품질 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시스템이 효과적으로 실행되고 데이터 오류가 발생하지 않도록 하려면

데이터 관찰성은 데이터 시스템의 실시간 성능을 모니터링합니다.

데이터 계보는 데이터가 변환되고 데이터 파이프라인을 통과할 때의 데이터 기록을 매핑합니다. 이 데이터를 모니터링하면 분석가가 데이터 오류의 근본 원인을 찾고 데이터 세트의 신뢰성을 출처에 따라 측정하는 데 도움이 됩니다. 최근 블로그에서 데이터 계보에 대해 더 자세히 알아보세요 - 자세히 알아보기

Avrio 플랫폼은 다양한 방식으로 데이터 품질 전략을 구축할 수 있도록 해줍니다.

이 플랫폼은 데이터 과학자부터 분석가, 도메인 관리자에 이르기까지 다양한 수준의 전문성을 가진 전문가들이 사용하도록 설계되었습니다. 이를 통해 Avrio는 민첩한 거버넌스를 위한 프레임워크를 개발하는 데 있어 데이터 실무자와 경영진 간의 협업을 지원하는 이상적인 플랫폼이 되었습니다.

또한, 이 플랫폼은 기술적 전문성에 관계없이 더 많은 사람들에게 더 많은 접근성을 제공합니다. 이는 더 큰 데이터 문화와 리터러시를 촉진하는 데 도움이 됩니다. 전문가가 데이터에 더 많이 접근할 수 있을 때, 그들은 또한 데이터의 품질에 대한 책임을 더 많이 집니다.

Avrio는 강력한 데이터 품질 모듈을 지원합니다. 이 모듈은 6가지 광범위한 범주에 걸쳐 15개 이상의 데이터 품질 테스트를 수행합니다. 데이터 카탈로그는 데이터 계보를 추적하여 데이터 소스에 대한 추가 정보를 제공합니다.

마지막으로 Avrio 마켓플레이스는 데이터 소비자에게 데이터 제품을 제공합니다. 여기에는 사용자가 데이터 제품 생산자, 관리자 및 엔지니어에게 데이터 품질 문제에 대해 경고할 수 있는 피드백 메커니즘이 포함되어 있습니다. 사용자는 데이터 제품 내에서 데이터의 신뢰성을 평가할 수도 있습니다. 이 기능은 가장 높은 데이터 품질을 가진 데이터 제품을 더 많은 사용자에게 노출하는 데 도움이 됩니다.

성공적인 AI 전략은 좋은 데이터에 의존하며, 데이터 품질은 가까운 미래에 가장 중요하고 어려운 문제 중 하나가 됩니다. 가능한 한 빨리 데이터 품질을 위한 올바른 궤도에 오르면 배당금이 지급됩니다.