우리의 세상은 점점 더 데이터 중심이 되어가고 있습니다. 모든 규모의 조직은 매일 점점 더 많은 양의 데이터를 수집하고 있으며 이를 최대한 활용하여 새로운 가능성을 여는 것이 중요합니다.
그러나 방대한 양의 원시 데이터로 인해 데이터 변환 프로세스가 간단하지 않습니다. 매일 약 2.5경 바이트 의 데이터가 전 세계적으로 생성됩니다. 또 다른 문제는 대부분의 원시 데이터가 비즈니스와 관련이 없다는 것입니다.
데이터 변환이란 무엇입니까?
일반적으로 데이터 변환은 원시 데이터를 특정 비즈니스 목표에 최적화된 형식으로 변환하여 비즈니스에 사용할 수 있게 만드는 프로세스입니다.
비즈니스의 원시 데이터는 비즈니스, 고객 및 경쟁업체에 대한 많은 통찰력을 제공할 수 있으며 비즈니스가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요합니다. 그러나 데이터가 원시 형식으로 표시되면 신뢰할 수 없습니다. 여기에 포함된 데이터는 관련이 없는 동시에 관련이 있습니다. 또한 데이터에 오류나 누락된 값이 있을 수 있습니다. 때때로 중복 데이터를 찾을 수 있습니다.
데이터 변환 프로세스 중에 원시 데이터는 추출, 정리 및 통합, 분석, 저장 및 기타 여러 프로세스에 적합한 형식으로 변환됩니다.
데이터 변환은 데이터 변환 도구를 사용하여 수동 또는 자동으로 수행할 수 있으며 데이터의 형식, 구조, 내용 또는 컨텍스트를 변경하여 데이터를 보다 유용하게 만들 수 있습니다.
"데이터 변환 프로세스 중에 원시 데이터가 추출되고 정리되며 통합, 분석, 저장 및 기타 여러 프로세스에 적합한 형식으로 변환됩니다."
-니라즈 아가르왈
비즈니스에 데이터 변환이 필요한 이유는 무엇입니까?
기업은 두 가지 이유로 데이터를 변환해야 합니다. 첫 번째는 데이터를 유용한 정보로 전환하고 두 번째는 실행 가능한 정보로 전환하는 것입니다.
원시 데이터는 많은 가치를 제공하지 않습니다. 원시 데이터만으로는 결정을 내리거나 조치를 취하기가 어렵습니다. 인간이나 기계는 데이터가 이해할 수 있는 형식으로 변환될 때 데이터를 사용할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터에 알고리즘과 규칙을 적용하여 사용할 수 있는 통찰력과 패턴을 도출합니다.
Gartner 연구에 따르면 기업은 다음으로 인해 매년 총 15억 달러에 가까운 손실을 입었습니다. 열악한 데이터 품질. 데이터 품질 문제는 관리해야 할 직원, 고객, 공급업체 및 제품뿐만 아니라 광범위한 지역에 걸쳐 사업부 및 운영이 많은 회사에서 더욱 악화될 수밖에 없습니다.
데이터 변환이 필요한 비즈니스 사례
모든 비즈니스가 성공하려면 운영하는 규모와 분야에 관계없이 데이터 변환이 수행되어야 합니다. 그러나 비즈니스에 가장 큰 이점을 제공할 수 있는 데이터 변환용 애플리케이션의 몇 가지 예를 개략적으로 설명했습니다.
전자 상거래
전자 상거래 비즈니스는 매일 많은 데이터를 생성하며 비즈니스의 성공은 비즈니스가 귀중한 통찰력을 수집하는 방법에 크게 좌우됩니다. 따라서 데이터 변환의 중요성은 전자 상거래 비즈니스에 있어 불가피합니다.
은행
은행 부문도 데이터에 크게 의존합니다. 고객 정보에서 시작하여 고객에게 개인화된 제안을 만드는 데 이르기까지 은행은 방대한 양의 데이터를 소비했습니다. 데이터 변환은 은행 기관이 원시 데이터에서 귀중한 통찰력을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
의료
디지털 트랜스포메이션을 경험하고 있는 모든 산업 중에서 의료 분야가 최전방에 있습니다. 수천 개의 스마트 병원과 의료 시설이 가능한 질병을 식별하고 운영하는 방법에 인공 지능을 통합하고 있습니다.
재정상의
금융 기관은 다양한 소스에서 고객에 대한 정보를 받습니다. 이 고객 정보는 비즈니스를 가져오는 데 직접 활용할 수 없습니다. 따라서 원시 형식의 데이터를 의미 있는 정보로 변환하려면 데이터 변환이 필수입니다.
데이터 변환이 내 비즈니스에 어떤 이점이 있습니까?
데이터 분석 솔루션은 데이터 변환 없이는 완전하지 않습니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 비용이 많이 들 뿐만 아니라 쓸모가 없을 수도 있습니다. 비즈니스는 데이터를 추출하고 유용한 정보로 변환하여 민첩하고 적응력을 유지할 수 있어야 합니다.
아래에는 비즈니스를 위한 데이터 변환 서비스의 몇 가지 이점이 요약되어 있습니다.
데이터 품질 향상
잘못된 데이터로 인해 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터를 변환하면 품질 문제를 제거하고 오해의 가능성을 줄여 비즈니스를 원활하게 운영할 수 있는 기회를 조직에 제공할 수 있습니다.
위험 감소
일관되지 않고 불일치하는 데이터를 사용하면 재무 및 평판 이익이 위험에 처하게 됩니다. 표준화 및 품질 데이터는 이러한 위험을 줄이는 데 중요합니다.
더 많은 비즈니스 인텔리전스 및 분석 데이터 사용 가능
대부분의 회사는 비즈니스를 위한 비즈니스 인텔리전스를 얻기 위해 데이터를 분석하지 않습니다. 데이터 변환 도구는 회사 데이터의 접근성을 개선하고 표준화하고 인텔리전스 맥락에서 사용하는 데 매우 효과적입니다.
효과적인 데이터 관리
다양한 소스에서 데이터를 통합할 때 메타데이터 일관성 측면에서 점점 더 많은 문제가 발생합니다. 데이터 변환은 메타데이터를 개선하고 데이터 세트를 보다 정확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.
데이터 시각화
데이터 변환 프로세스와 관련된 다양한 단계 중에서 데이터 시각화 가장 중요한 것 중 하나입니다. 노이즈가 줄어들고 데이터 구조가 개선되면 데이터를 정확하고 통찰력 있게 분석하는 것이 더 쉬워집니다.
데이터 변환 프로세스와 관련된 단계는 무엇입니까?
데이터 변환 프로세스에는 다음과 같은 여러 단계가 있습니다.
데이터 검색
데이터를 변환하려면 먼저 소스 파일에 포함된 정보를 식별하고 이해해야 합니다. 소스 데이터를 분석하려면 데이터 품질, 품질 속성 및 소스 데이터의 구조를 고려해야 합니다. 이 방법을 사용하면 더 나은 데이터 분석을 수행하고 가치 있는 비즈니스 인텔리전스를 생성할 수 있습니다.
데이터 매핑
이 프로세스의 일부로 분석가는 데이터 원본 세트 내의 개별 필드를 수정, 일치, 필터링, 조인 및 집계하는 데 필요한 기준을 정의합니다. 매핑에는 여러 외부 및 내부 소스에서 비즈니스 가치를 추출하고 통합한 다음 데이터를 분석 및 운영 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
데이터 추출
마이그레이션 프로세스의 한 단계에는 소스 시스템에서 대상 시스템으로의 데이터 이동이 포함됩니다. 데이터는 데이터의 정형 소스(예: 데이터베이스) 또는 비정형 소스(예: 이벤트 스트림, 로그 파일)에서 검색할 수 있습니다.
데이터 변환
이것은 데이터 변환 프로세스의 마지막 단계입니다. 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 기업에서 사용할 수 있는 형식으로 수집 및 변환되는 다양한 정형 또는 비정형 데이터 소스가 있습니다.
데이터 검토
데이터가 변환되면 변환이 정확한지 확인하기 위해 데이터를 다시 확인해야 합니다. 검토 프로세스는 품질 보증 프로세스에 비유할 수 있습니다.
다른 데이터 변환 방법은 무엇입니까?
데이터에서 귀중한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있는 몇 가지 데이터 변환 방법이 있습니다.
수동 데이터 변환
다음 단계는 데이터 변환을 구현하기 위해 작은 코드를 수동으로 작성하는 것입니다. R, Python 및 SQL은 수동 데이터 변환을 수행하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
수동 데이터 변환 방법은 데이터를 수동으로 변환하는 데 시간과 노력이 필요합니다. 또한 이 프로세스에는 변환을 수동으로 코딩하고 변환을 테스트하고 변환 코드를 유지 관리하는 데 상당한 시간이 필요합니다.
현장 ETL 도구를 사용한 데이터 변환
ETL은 추출, 변환 및 로드를 나타냅니다. 여기에는 주로 하나 이상의 소스에서 데이터를 추출하고 이를 일관된 형식으로 변환한 다음 원하는 대상으로 로드하는 작업이 포함됩니다.
데이터 변환은 온프레미스 ETL 도구를 사용할 때 매우 비쌀 수 있으며, 그 결과 회사는 이제 데이터 변환을 수행하기 위해 클라우드 기반 ETL 방법으로 이동하고 있습니다.
클라우드 기반 ETL 도구를 사용한 데이터 변환
매우 효과적인 또 다른 데이터 변환 방법은 클라우드 기반 ETL 도구입니다. 이러한 도구의 도움으로 조직은 효율적이고 시기적절한 방식으로 다양한 소스에서 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
이름은 이러한 도구가 클라우드 서버를 통해 작동함을 의미하므로 온프레미스 ETL 방법보다 비용 효율적입니다.
여정을 쉽게 해주는 최고의 데이터 변환 도구
시장에는 두 가지 유형의 데이터 변환 도구가 있어 기업이 데이터를 깊이 파고들어 가치 있는 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다.
스크립팅 도구
이들은 SQL 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 작동하는 일반적인 유형의 데이터 변환 도구입니다. 이러한 유형의 변환은 일반적으로 리포지토리 내에서 수행되며 변환을 완료하기 위해 모든 변환을 조율하는 시스템에서 실행됩니다.
이러한 도구는 비즈니스 데이터를 최대한 활용하기 위해 SQL 및 Python에 대한 기술 전문 지식이 필요합니다.
로우/노코드 도구
이들은 가장 쉬운 유형의 데이터 변환 도구입니다. 이 도구를 사용하면 기업은 데이터를 쉽게 관리할 수 있는 간단하고 직관적인 인터페이스를 사용하여 여러 소스에서 데이터 웨어하우스로 데이터를 로드할 수 있습니다.
이러한 도구에는 데이터에서 귀중한 통찰력을 생성하는 능력을 입증하기 위해 기술적 전문 지식이 필요하지 않다는 점에서 큰 이점이 있습니다.
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