데이터의 신뢰성을 측정하려면 다음 세 가지 핵심 요소를 살펴봐야 합니다.

1. 유효성

데이터의 유효성은 데이터가 올바른 방식으로 저장되고 형식이 지정되었는지, 그리고 의도한 대상을 측정하고 있는지에 따라 결정됩니다. 예를 들어 특정 실제 현상에 관한 새로운 데이터를 수집하는 경우, 데이터는 해당 현상을 정확하게 반영하고 외부 요인의 영향을 받지 않는 경우에만 유효합니다.

2. 완전성

데이터의 완전성은 정보에서 누락된 것이 있는지를 나타냅니다. 데이터가 유효하더라도, 정보에 대한 누군가의 이해에 영향을 미칠 수 있는 중요한 항목이 누락된 경우에는 여전히 불완전할 수 있습니다. 불완전한 데이터는 편향되거나 잘못된 분석으로 이어질 수 있습니다.

3. 고유성

데이터의 고유성은 데이터 세트의 중복 여부를 나타냅니다. 이러한 고유성은 부정확할 수 있는 과잉 표현을 방지하는 데 중요한 요소입니다.

일부 데이터 팀은 한 단계 더 나아가 다음과 같은 다른 다양한 요소도 살펴봅니다.

• 데이터 원본의 수정 여부 및 시기
• 데이터의 변경 사항
• 데이터 업데이트 빈도
• 데이터의 본래 출처
• 데이터 이용 횟수

데이터의 신뢰성을 측정하는 것은 팀이 데이터 세트에 대한 신뢰를 구축하고 잠재적인 문제를 조기에 파악하는 데 필수적입니다. 정기적이고 효과적인 데이터 테스트를 통해 데이터 팀은 문제를 신속하게 찾아내 원인을 파악하고 해결 조치를 취할 수 있습니다.

최신 데이터 플랫폼은 기술뿐만 아니라 DevOps, DataOps 및 민첩성에 대한 철학에 의해서도 지원됩니다. DevOps와 DataOps의 목적은 완전히 다르지만, 프로젝트 작업 주기를 가속화하도록 설계된 민첩성에 대한 철학과는 각각 비슷합니다.

DevOps는 제품 개발에 중점을 두는 반면, DataOps는 데이터로부터 비즈니스 가치를 제공하는 분산형 데이터 아키텍처 시스템을 만들고 유지 관리하는 데 중점을 둡니다.

민첩성은 속도와 효율성을 높이되 '인적' 요소를 배제하지 않는 소프트웨어 개발 철학입니다. 커뮤니케이션을 극대화하기 위한 방법으로 대면 대화에 중점을 두는 동시에 오류를 최소화하는 수단으로 자동화를 강조합니다.

데이터 신뢰성과 데이터 유효성은 명백히 구분되는 데이터 품질의 두 가지 측면을 다룹니다.

데이터 관리의 맥락에서 두 가지 특성 모두 데이터의 무결성과 유용성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 데이터 신뢰성은 다양한 관찰이나 측정 전반에 걸쳐 데이터의 일관성과 반복성에 중점을 둡니다. 기본적으로 신뢰할 수 있는 데이터는 특정 측정이나 관찰이 반복될 때마다 동일하거나 매우 유사한 결과를 산출해야 합니다. 이는 시간이 지나도 다양한 상황에서 데이터가 안정적이고 일관되게 유지되도록 하는 것입니다.
  
  
• 데이터 유효성은 데이터 유효성 검사의 의미에서 데이터의 정확성, 구조 및 무결성과 관련이 있습니다. 새로운 데이터의 형식이 올바른지, 필요한 규칙을 준수하는지, 정확하고 손상이 없는지를 확인합니다. 예를 들어 날짜 열에는 날짜가 포함되어야 하며 영숫자가 포함되어서는 안 됩니다. 유효하지 않은 데이터는 애플리케이션 오류, 잘못된 데이터 분석 결과, 전반적인 데이터 품질 저하 등 다양한 문제로 이어질 수 있습니다.

데이터 신뢰성과 데이터 유효성은 서로 관련이 있지만, 상호 대체 가능한 개념은 아닙니다. 예를 들어, 신뢰성이 높은 데이터 수집 프로세스(일관되고 반복 가능한 결과 제공)를 갖추고 있어도 수집되는 데이터가 검증되지 않은 경우(필요한 규칙이나 형식을 준수하지 않는 경우), 최종 결과는 여전히 낮은 품질의 데이터가 될 수 있습니다.

반대로, 완벽하게 유효한 데이터(모든 형식 및 무결성 규칙 충족)를 확보하더라도 해당 데이터를 수집하는 프로세스를 신뢰할 수 없는 경우(각 측정 또는 관찰에 따라 다른 결과를 제공함) 해당 데이터의 유용성과 신뢰성이 의심스러워집니다.

데이터 신뢰성을 유지하려면 모든 유형의 데이터를 수집하고 처리하는 일관된 방법을 확립하고 이를 철저히 준수해야 합니다. 데이터 유효성을 위해서는 엄격한 데이터 유효성 검사 프로토콜이 마련되어 있어야 합니다. 여기에는 데이터 유형 확인, 범위 확인, 참조 무결성 확인 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 프로토콜은 데이터가 올바른 형식이고 필요한 모든 규칙을 준수하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

데이터의 신뢰성을 보장하는 것은 건전한 데이터 관리의 기본 측면입니다. 전체 데이터 스택에서 데이터 신뢰성을 유지하고 개선하기 위한 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집 표준화: 데이터 수집을 위한 명확하고 표준화된 절차를 수립합니다. 이를 통해 변동성을 줄이고 시간이 지나도 일관성을 유지할 수 있습니다.
   
   
2. 데이터 수집자 교육: 데이터 수집 담당자는 인적 오류를 최소화하기 위한 방법, 툴 및 프로토콜을 이해할 수 있도록 적절한 교육을 받아야 합니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 데이터의 중요성, 그리고 신뢰할 수 없는 데이터가 초래할 수 있는 결과를 인지해야 합니다.
   
   
3. 정기적 감사: 정기적인 데이터 감사는 신뢰성에 영향을 줄 수 있는 불일치 사항이나 오류를 발견하는 데 매우 중요합니다. 이러한 감사는 오류를 발견하는 것뿐만 아니라 오류의 근본 원인을 파악하고 수정 조치를 시행하는 데에도 중점을 두어야 합니다.
   
   
4. 신뢰할 수 있는 기기 사용: 신뢰성 테스트를 거친 툴과 기기를 사용해야 합니다. 예를 들어 스트림 처리를 사용하는 경우, 이벤트 스트림을 테스트하고 모니터링하여 데이터가 누락되거나 중복되지 않도록 해야 합니다.
   
   
5. 데이터 정리: 엄격한 데이터 정리 프로세스를 적용해야 합니다. 여기에는 이상치, 누락된 값, 불일치 사항을 식별하고 해결하는 것이 포함됩니다. 누락되거나 문제가 있는 데이터를 처리하기 위해서는 체계적인 방법을 활용해야 합니다.
   
   
6. 데이터 사전의 유지 관리: 데이터 사전은 데이터의 유형, 의미, 다른 데이터와의 관계, 출처, 사용법, 형식 등 데이터에 관한 정보가 담긴 중앙 집중식 저장소입니다. 이는 데이터의 일관성을 유지하는 데 도움이 되며, 모든 사람이 동일한 방식으로 데이터를 이용하고 해석하도록 보장합니다.
   
   
7. 데이터 재현성 보장: 데이터 수집 및 처리의 모든 단계를 문서화하면 다른 사람들이 결과를 재현할 수 있습니다. 이는 신뢰성의 중요한 측면입니다. 여기에는 사용된 방법론에 관한 명확한 설명을 제공하고 데이터 및 코드의 버전 관리를 유지하는 것이 포함됩니다.
   
   
8. 데이터 거버넌스 구현: 좋은 데이터 거버넌스 정책은 데이터의 신뢰성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 누가 데이터에 액세스하고 수정할 수 있는지에 관한 명확한 정책과 절차를 마련하고, 데이터 세트에 관한 모든 변경 사항을 명확하게 기록하는 것이 포함됩니다.
   
   
9. 데이터 백업 및 복구: 데이터 손실을 방지하기 위해서는 정기적인 데이터 백업이 필요합니다. 또한, 데이터 손실 시 데이터를 복구할 수 있는 안정적인 시스템을 확보해야 합니다.

데이터 관측 가능성은 시스템에 있는 데이터의 상태와 현황을 이해하는 것을 말합니다. 여기에는 단순히 문제를 설명하는 것 이상의 다양한 활동이 포함됩니다. 데이터 관측 가능성은 거의 실시간으로 데이터 문제를 파악하고 조치를 취해 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

중요한 것은 데이터 신뢰성의 핵심인 잘못된 데이터 문제를 해결하려면 데이터 관측 가능성이 필수적이라는 것입니다. 좀 더 자세히 살펴보면, 데이터 관측 가능성은 모니터링, 알림, 추적, 비교, 분석, 로깅, SLA 추적 및 데이터 리니지와 같은 활동을 포함하며, 이 모든 활동은 데이터 신뢰성을 포함한 엔드투엔드 데이터 품질을 이해하기 위해 함께 작동합니다.

데이터 관측 가능성을 잘 활용하면 문제를 조기에 식별할 수 있으므로 전체 데이터 팀이 더 신속하게 대응하고 영향의 정도를 파악하여 신뢰성을 회복할 수 있어 데이터 신뢰성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

데이터 관측 가능성 관행과 툴을 구현함으로써 조직은 데이터 신뢰성을 향상하여 전체 데이터 수명 주기 동안 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 데이터를 확보할 수 있습니다. 이는 고품질 데이터가 비즈니스 인텔리전스, 데이터 기반 의사 결정 및 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 데이터 중심 환경에서 특히 중요합니다.