빅데이터 성공의 토대: 깨끗한 데이터 구축과 유지 전략

빅데이터는 오늘날 분석의 성배입니다. 이를 통해 조직은 예측 분석과 사용자 행동 분석을 얻고, 한때 수집 불가능했던 패턴, 추세, 연관성을 발견할 수 있습니다. 빅데이터는 더 나은 의사결정으로 이어지고, 이는 운영 효율성 향상, 위험 감소, 수익성 개선으로 이어집니다. 하지만 빅데이터를 얻기는 쉽지 않습니다. 조직이 빅데이터의 이점을 실현하기 전에 많은 작업이 선행되어야 합니다. 빅데이터를 얻기 전에 깨끗한 데이터가 필요합니다.

중복 데이터, 잘못된 숫자, 누락된 문자, 누락된 데이터 필드, 더 이상 사용되지 않는 자산과 연관된 데이터, 하나의 자산에 여러 번호가 연결된 문제 등은 데이터를 오염시켜 일관성 없고 부정확하게 만듭니다. 데이터 정제, 조정, 마스터 데이터 관리(MDM)는 깨끗한 데이터를 얻는 데 필수적이지만, 단기적 결과가 미미하면서 시간과 비용이 많이 드는 작업으로 여겨질 수 있습니다.

데이터 검토하기

그렇다면 조직은 빅데이터를 향한 여정에서 어떻게 데이터를 수집하고 정제하기 시작할까요? 깨끗한 데이터에 대한 기사에서 선도적인 기술 전문가이자 컨설턴트인 Patrick Gray는 다음과 같이 제안합니다. "빅데이터가 해결할 것으로 예상되는 문제, 빅데이터의 특징인 신속한 대응과 개선의 이득을 먼저 파악한 다음, 반복적인 정제 비용과 처음부터 제대로 하는 비용을 비교해 보라."

Gray의 제안대로 첫 단계는 보유한 데이터와 빅데이터 목표 달성을 위해 필요한 데이터를 파악하는 것입니다. 여기에는 데이터 조정이나 전체 재고 감사를 포함한 MDM 활동이 포함됩니다. 일반적으로 데이터베이스 내 현재 레코드를 검토하고 레거시 데이터베이스에 보관된 정보가 정확한지 확인하는 과정이 수반됩니다.

이 과정은 길 수 있지만, 결국에는 이점을 가져다줍니다. 하지만 감당할 수 있는 범위를 넘어서는 일은 피해야 합니다. Gray는 "모든 데이터 문제를 한 번에 해결하려다 실제 가치를 전혀 제공하지 못하는 수렁에 빠지는 것보다, 초기에 작게나마 성공을 거두는 것이 훨씬 낫다."고 말합니다.

데이터를 깨끗하게 유지하기

레거시 데이터가 깨끗해졌다면, 어떻게 계속 깨끗하게 유지하고 새로운 데이터도 처음부터 깨끗하게 만들 수 있을까요? 다시 말하지만, 빅데이터 분석을 위한 전반적인 목표를 이해하는 것에서 시작됩니다.

데이터 단순화

분석에 필요한 데이터만 수집하고, 과거 관행에 기반한 불필요한 데이터는 수집하지 않도록 하십시오. 이는 불필요한 필드를 제거하는 등 수집 데이터를 단순화하는 것을 의미할 수 있습니다. 더 많은 것이 항상 좋은 것은 아닙니다. 소프트웨어에 필드와 기능을 추가하면 원하는 적시 분석이 지연될 수 있습니다.

데이터 수집 정책 수립

어떤 데이터를 수집할지부터 올바른 수집 방법까지, 일관성이 데이터 품질의 열쇠입니다. 데이터 분석에 가장 중요한 MDM 데이터 필드에 합의하십시오. 여기에는 부품 번호, 모델 번호, 일련 번호 등이 포함됩니다. 그런 다음 일관된 도구나 방법을 사용하여 해당 데이터를 수집하십시오. 바코드 라벨과 스캐너 같은 자동 데이터 캡처 시스템은 데이터를 수집하는 가장 신뢰할 수 있는 방법입니다. 이러한 방법은 필드 누락이나 숫자 전치 같은 오류가 발생하기 쉬운 수동 데이터 수집과 달리 오류 여지를 거의 남기지 않습니다.

오류 식별

데이터 검토를 통해 일반적인 오류를 식별하거나 오류가 빈번히 발생하는 영역을 파악할 수 있습니다. 모든 데이터 오류를 시스템 입력 전에 조사하고 수정하고, 오류가 재발하지 않도록 자체 정책과 모범 사례를 개발하십시오.

많은 조직이 과거에 엉성하고 불완전하거나 부정확한 데이터로도 버텨왔지만, 빅데이터로의 전환은 깨끗한 데이터가 선행되어야 함을 강조합니다. 조직이 즉각적인 데이터 분석의 필요성으로 이동하고 있다면, 깨끗한 데이터는 근본적인 첫 단계입니다. 깨끗한 데이터 확보 또는 유지에 도움이 필요하면 캠코드에 문의하십시오.