ㅁ 개념 및 실천

ㅇ 정의:
데이터 중심 설계에서 데이터를 수집, 정리, 관리, 보존하는 과정을 의미하며, 데이터의 품질과 활용성을 극대화하기 위한 체계적인 작업.

ㅇ 특징:
– 데이터의 출처와 품질을 철저히 검증.
– 데이터의 구조화 및 표준화를 중점으로 함.
– 데이터의 재사용 가능성을 고려하여 관리.

ㅇ 적합한 경우:
– 빅데이터 분석을 위해 고품질 데이터가 필요한 경우.
– 데이터의 장기 보존 및 활용을 계획하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 큐레이션을 단순히 데이터 저장 또는 검색으로 오해하는 경우.
– 데이터 품질 관리와 데이터 큐레이션의 차이를 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터 큐레이션은 데이터의 품질과 활용성을 높이기 위한 체계적인 프로세스이다.
– X: 데이터 큐레이션은 데이터의 검색 속도를 높이는 기술이다.

ㅁ 추가 학습 내용

데이터 큐레이션의 주요 단계는 데이터의 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 체계적으로 관리하고 활용 가능하게 만드는 과정으로 구성됩니다. 다음은 각 단계에 대한 구체적인 설명입니다.

1. 데이터 수집: 데이터 큐레이션의 첫 번째 단계로, 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 과정입니다. 이 단계에서는 데이터의 출처를 확인하고, 필요한 데이터를 선택적으로 수집하며, 데이터의 형식과 구조를 점검합니다. 데이터 수집의 성공 여부는 이후 단계의 품질에 영향을 미칩니다.

2. 데이터 정리: 수집된 데이터를 일관성 있고 사용 가능하도록 정리하는 단계입니다. 중복 데이터 제거, 오류 수정, 형식 변환, 결측값 처리 등이 포함됩니다. 이 단계는 데이터를 분석하거나 활용하기 전에 필수적으로 수행해야 하는 작업입니다.

3. 데이터 품질 관리: 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 최신성을 보장하는 단계입니다. 품질 관리에는 데이터 검증, 표준화, 데이터 간의 불일치 해결 등이 포함됩니다. 이는 데이터 활용의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

4. 데이터 보존: 데이터의 장기적인 저장과 접근성을 보장하는 단계입니다. 데이터 보존은 데이터의 손실을 방지하고, 시간이 지나도 데이터를 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 데이터의 메타데이터 관리와 저장 매체의 선택이 중요합니다.

데이터 큐레이션과 데이터 거버넌스의 차이점은 다음과 같습니다. 데이터 큐레이션은 데이터를 수집, 정리, 관리, 보존하여 활용 가능하게 만드는 구체적인 작업 과정에 초점을 맞춥니다. 반면, 데이터 거버넌스는 데이터의 관리와 사용에 대한 정책, 규제, 절차를 수립하고 이를 조직적으로 운영하는 데 중점을 둡니다. 즉, 데이터 큐레이션은 실무적인 데이터 관리 활동이고, 데이터 거버넌스는 이를 위한 전략적 틀이라고 할 수 있습니다.

데이터 큐레이션 도구는 데이터를 효과적으로 관리하고 정리하는 데 도움을 줍니다. OpenRefine은 데이터 정리와 변환에 특화된 도구로, 대량의 데이터를 효율적으로 정리하는 데 유용합니다. Talend는 데이터 통합과 품질 관리를 지원하는 도구로, 데이터 수집부터 품질 관리까지의 전 과정을 다룰 수 있습니다. 이러한 도구들은 데이터 큐레이션 작업을 자동화하거나 간소화하는 데 큰 도움을 줍니다.