간단히 말해, 불량 데이터란 다양한 이유로 데이터 인프라에 유입되는 불완전하거나 부정확한, 일관성 없거나 관련성 없는, 중복된 데이터를 의미합니다.
이 글을 마치면 다음을 이해하게 될 것입니다:
- 불량 데이터란 무엇인가
- 불량 데이터의 다양한 유형
- 불량 데이터의 원인
- 그 결과와 예방 조치
자, 이제 더 자세히 살펴보겠습니다:
나쁜 데이터의 다양한 유형
데이터 품질과 신뢰성은 비즈니스 분석부터 AI 모델 훈련에 이르기까지 거의 모든 분야에서 필수적입니다. 품질이 낮은 데이터는 여러 형태로 나타나며, 각각 데이터의 사용성과 무결성에 고유한 문제를 야기합니다.
불완전한 데이터
불완전한 데이터란 정확한 분석에 필요한 속성, 필드 또는 항목 중 하나 이상이 데이터 세트에서 누락된 경우를 말합니다. 이러한 누락된 정보는 전체 데이터 세트의 신뢰성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 때로는 사용 자체를 불가능하게 만듭니다.
데이터 불완전의 일반적인 원인으로는 특정 데이터의 의도적 누락, 기록되지 않은 거래, 부분적 데이터 수집, 데이터 입력 시 오류, 데이터 전송 중 보이지 않는 기술적 문제 등이 있습니다.
예를 들어, 고객 설문조사에서 연락처 정보 기록이 누락된 상황을 생각해 보십시오. 이는 아래와 같이 응답자에게 추후 연락을 취하는 것을 불가능하게 만듭니다.
또 다른 예로, 알레르기나 과거 병력 같은 중요한 정보가 누락된 환자 의료 기록이 있는 병원 데이터베이스는 생명을 위협하는 상황까지 초래할 수 있습니다.
중복 데이터
중복 데이터는 동일한 데이터 입력 또는 거의 동일한 데이터 입력이 데이터베이스 내에 여러 번 기록될 때 발생합니다. 이러한 중복은 오해의 소지가 있는 분석과 잘못된 결론으로 이어지며, 때로는 병합 작업과 시스템 오류를 복잡하게 만듭니다. 중복 데이터가 포함된 데이터 세트에서 도출된 통계는 의사 결정에 신뢰할 수 없고 비효율적입니다.
예시:
- 동일한 고객에 대한 여러 기록이 존재하는 고객 관계 관리(CRM) 데이터베이스는 분석 후 도출된 정보(예: 고유 고객 수 또는 고객당 매출액)를 왜곡할 수 있습니다.
- 동일한 제품을 서로 다른 SKU 번호로 저장하는 재고 관리 시스템은 재고량 추정을 부정확하게 만듭니다.
부정확한 데이터
하나 이상의 데이터셋 항목 내에 잘못되거나 오류가 있는 정보가 존재하는 경우 부정확한 데이터로 간주됩니다.
타자 오류나 의도하지 않은 간과로 인한 코드나 숫자의 단순한 실수는, 특히 위험 부담이 큰 영역에서 의사 결정에 데이터가 사용될 때 심각한 합병증과 손실을 초래할 만큼 심각할 수 있습니다. 부정확한 데이터의 존재 자체는 전체 데이터 세트의 신뢰성과 신뢰도를 떨어뜨립니다.
예시:
- 배송을 위한 잘못된 배송 주소를 저장한 해운 회사 데이터베이스는 결국 패키지를 잘못된 위치, 심지어는 잘못된 국가로 보내게 되어 회사와 고객 모두에게 막대한 손실과 지연을 초래할 수 있습니다.
- 인사 관리 시스템(HRMS)에 직원 급여 정보가 잘못 입력된 경우 급여 지급 오류와 잠재적 법적 문제를 초래할 수 있습니다.
일관성 없는 데이터
조직 내에서 서로 다른 사람이나 팀이 동일한 유형의 데이터에 대해 서로 다른 단위나 형식을 사용할 때 발생하는 불일치 데이터는 데이터 작업 시 흔히 마주치는 혼란과 비효율성의 주요 원인입니다. 이는 데이터 간의 통일성과 연속적인 흐름을 방해하여 데이터 처리 오류로 이어집니다.
예시:
- 예를 들어, 은행 시스템에서 여러 데이터 입력에 걸쳐 일관되지 않은 날짜 형식(MM/DD/YYYY 대 DD/MM/YYYY)을 사용하면 데이터 집계 및 분석 과정에서 충돌과 문제가 발생할 수 있습니다.
- 동일한 소매 체인의 두 매장이 재고 데이터를 서로 다른 측정 단위(케이스 수 vs 개별 품목 수)로 입력하면 재고 보충 및 유통 시 혼란을 초래할 수 있습니다.
구식 데이터
간단히 말해, 오래된 데이터는 더 이상 최신 상태가 아니거나 관련성이 없거나 적용 가능한 기록이 아닙니다. 특히 빠르게 변화하는 분야에서 오래된 데이터는 매우 흔하며, 지속적인 급격한 변화가 발생합니다. 10년, 1년, 심지어 한 달 전의 데이터도 상황에 따라 더 이상 유용하지 않거나 오해의 소지가 있을 수 있습니다.
예시:
- 사람은 시간이 지남에 따라 새로운 알레르기가 생길 수 있습니다. 오래된 알레르기 정보가 기록된 환자에게 약물을 처방하는 병원은 환자의 안전을 위협할 수 있습니다.
- 과거 데이터 소스의 매물을 등록하는 부동산 중개업체는 이미 매진되었거나 더 이상 이용 불가능한 매물에 시간과 노력을 낭비할 수 있습니다. 이는 비생산적이며 회사의 평판을 떨어뜨릴 수 있습니다.
또한 규정 미준수, 관련성 부족, 구조화되지 않음, 편향성 등도 데이터 생태계의 품질을 저해하는 불량 데이터 유형입니다. 이러한 다양한 불량 데이터 유형을 이해하는 것은 근본 원인과 비즈니스 위협을 파악하고 영향 완화 전략을 수립하는 데 필수적입니다.
불량 데이터의 원인
이제 불량 데이터의 유형을 명확히 이해하셨습니다. 데이터 세트에서 이러한 현상이 발생하지 않도록 사전 예방 조치를 취하기 위해서는 그 원인을 이해하는 것이 중요합니다.
불량 데이터를 유발할 수 있는 몇 가지 원인은 다음과 같습니다:
- 데이터 입력 시 발생하는 인적 오류: 불완전하거나 부정확한 데이터, 중복 데이터와 관련해 불량 데이터의 가장 흔한 원인임은 말할 필요도 없습니다. 불충분한 교육, 세부 사항에 대한 주의력 부족, 데이터 입력 프로세스에 대한 오해, 그리고 대부분 의도하지 않은 오타 같은 실수는 결국 신뢰할 수 없는 데이터셋과 분석 과정에서의 큰 문제를 초래할 수 있습니다.
- 부실한 데이터 입력 관행 및 기준: 견고하고 체계적인 관행을 구축하기 위해서는 강력한 기준 세트가 핵심입니다. 예를 들어 국가와 같은 필드에 자유 텍스트 입력을 허용하면 사용자가 동일한 국가에 대해 서로 다른 이름(예: USA, United States, U.S.A.)을 입력할 수 있어 동일한 값에 대해 비효율적으로 다양한 응답이 발생합니다. 이러한 불일치와 혼란은 제대로 설정된 기준이 없기 때문에 발생합니다.
- 마이그레이션 문제: 불량 데이터가 항상 수동 입력의 결과는 아닙니다. 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션하는 과정에서 발생할 수도 있습니다. 이러한 문제는 레코드와 필드의 불일치, 데이터 손실, 심지어 데이터 손상을 초래하여 오랜 시간의 검토와 수정이 필요할 수 있습니다.
- 데이터 열화: 고객 선호도 변화부터 시장 동향 변화에 이르기까지 발생하는모든 사소한 변화는 기업 데이터를 업데이트할 수 있습니다. 이러한 변화에 맞춰 데이터베이스를 지속적으로 업데이트하지 않으면 데이터가 구식이 되어 데이터 열화 또는 데이터 열화 현상이 발생합니다. 구식 데이터는 의사 결정 및 분석에 실질적인 활용 가치가 없으며, 사용 시 오해의 소지가 있는 정보를 제공하게 됩니다.
- 다중 출처 데이터 통합: 여러 출처의 데이터를비효율적으로 결합하거나 데이터 통합에 오류가 있을 경우 부정확하고 일관성 없는 데이터가 생성될 수 있습니다. 이는 결합되는 서로 다른 데이터 출처가 서로 다른 표준, 형식 및 품질 수준으로 포맷되어 있을 때 발생합니다.
불량 데이터의 영향
불량 데이터가 포함된 데이터 세트를 처리하면 최종 분석 결과의 신뢰성이 위협받습니다. 실제로 불량 데이터는 특히 데이터 중심 비즈니스 및 분야에 장기적이고 파괴적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어:
- 낮은 데이터 품질은 오해의 소지가 있는 정보를 바탕으로 잘못된 결정과 투자를 할 위험을 증가시켜 비즈니스에 해를 끼칠 수 있습니다.
- 불량 데이터는 자원 낭비와 수익 손실을 포함한 상당한 재정적 비용을 초래합니다. 불량 데이터가 남긴 영향으로부터 회복하는 데는 많은 자금과 시간이 소요될 수 있습니다.
- 불량 데이터의 누적은 재작업 필요성을 증가시키고 기회를 놓치게 하며 전반적인 생산성에 부정적인 영향을 미쳐 사업 실패로까지 이어질 수 있습니다.
- 결과적으로 비즈니스의 신뢰성과 안정성이 저하되어 고객 만족도와 유지율에 심각한 타격을 입힙니다. 기업 측의 부정확하고 불완전한 데이터는 열악한 고객 서비스와 일관성 없는 커뮤니케이션으로 이어집니다.
또한, 특히 금융 및 의료 분야에서 잘못된 데이터는 법적 문제나 생명을 위협하는 심각한 오류로 이어질 수 있습니다.
예를 들어, 2020년 코로나19 팬데믹 기간 동안 영국 공중보건국 (PHE) 은 심각한 데이터 관리 오류를 경험하여 불량 데이터로 인해 15,841건의 코로나19 사례가 보고되지 않았습니다. 이 문제는 PHE가 사용하던 엑셀 스프레드시트의 구버전으로 인해 발생했는데, 해당 버전은 실제로 처리 가능한 백만 행 이상이 아닌 최대 65,000행만 저장할 수 있었습니다. 검체 검사를 분석하는 제3자 업체들이 제공한 기록 일부가 손실되어 불완전한 데이터가 생성되었습니다. 이 기술적 오류로 인해 감염 위험이 있는 밀접 접촉자 약 50,000명이 누락되었습니다.
또한 2018년 삼성증권에서 발생한 ‘손가락 실수’로 인해 주가가 하루 만에 약 11% 하락하며 시가총액 약 3억 달러가 증발한 바 있다. 이는 삼성증권 직원이 사내주식매입계획(SROP) 참여 직원들에게 배분할 금액을 28억 ‘원’이 아닌 28억 ‘주'(시가 1050억 원 상당)로 잘못 입력한 데이터 입력 실수로 인해 발생했습니다.
따라서 잘못된 데이터의 결과를 가볍게 여겨서는 안 되며, 위험을 제거하기 위한 적절한 예방 조치를 취해야 합니다.
불량 데이터 방지
완벽한 데이터 세트는 존재하지 않습니다. 데이터에는 오류가 발생하기 마련입니다. 불량 데이터를 방지하기 위한 첫걸음은 이 현실을 인정하고 데이터 품질을 보장하기 위한 필수 예방 전략을 실행하는 것입니다.
불량 데이터 예방을 위한 몇 가지 단계는 다음과 같습니다:
- 강력한 데이터 거버넌스 구현은 조직 전반에 걸쳐 책임성과 기준을 설정하는 데 중요한 단계입니다. 이는 데이터 관리, 접근 및 유지 관리 방법에 대한 명확한 정책과 절차를 수립하여 불량 데이터 위험을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 정기적인 데이터 감사를 실시하여 문제가 발생하기 전에 불일치 및 오래된 데이터를 찾아내십시오.
- 조직 전반에 걸쳐 표준, 데이터 검증 규칙, 표준 형식 및 템플릿을 설정하여 데이터 입력 프로세스를 규제함으로써 인적 오류를 최소화하십시오.
- 잘 훈련된 직원은 데이터 처리 및 관리 과정에서 실수를 최소화하는 경향이 있습니다. 따라서 직원들이 표준 프로세스를 숙지할 수 있도록 정기적인 교육 및 업데이트 세션이 필요합니다.
- 예상치 못한 사건 발생 시 데이터 손실을 방지하기 위해 정기적으로 데이터를 백업하십시오.
- 데이터의 일관성과 무결성을 보장하기 위해 데이터 유효성 검증을 위해 특별히 설계된 고급 도구를 사용하십시오. 이러한 도구는 데이터의 정확성과 완전성을 확인하고 잠재적 오류를 탐지 및 수정할 수 있습니다.
마무리
이 글에서는 불량 데이터의 정의, 발생 가능한 다양한 유형 및 원인에 대해 살펴보았습니다. 또한 불량 데이터가 데이터 중심 조직에 미치는 심각한 부정적 영향(재정적 손실부터 사업 실패까지)을 강조했습니다. 이러한 요소를 이해하는 것이 불량 데이터를 방지하는 첫걸음입니다.
데이터 품질을 보장하기 위한 여러 예방 전략이 존재하지만, 해당 목적에 특화된 신뢰할 수 있는 도구를 활용하는 것이 부담을 덜어줄 것입니다.
신뢰할 수 있고 깨끗한 데이터 세트를 자동으로 구축할 수 있는 데이터 스크래핑 도구 사용을 고려해 보십시오. 이는 귀하의 노력을 덜어주고 깨끗하며 바로 사용 가능한 데이터를 제공합니다. 이를 수행하는 도구 중 하나가 Bright Data의 Web Scraper API입니다. 스크래핑 작업 자체에 관심이 없으신가요? 지금 등록하고 무료 데이터 세트 샘플을 다운로드하세요!
