데이터 마이그레이션 (Data Migration) 데이터 조사 (As-is)

데이터 마이그레이션 과정에서 데이터 조사는 중요한 단계로, 이를 통해 기존 데이터의 구조와 품질을 파악하고, 성공적인 마이그레이션을 위한 기초를 마련합니다. 데이터 조사 방법은 다음과 같은 주요 활동으로 구성됩니다:

1. 데이터 구조 분석

데이터베이스 스키마 분석

테이블 및 컬럼 분석: 기존 데이터베이스의 테이블과 컬럼을 분석하여 데이터의 구조를 이해합니다. 각 테이블의 목적, 컬럼의 데이터 유형, 제약 조건 등을 파악합니다.

키와 인덱스 분석: 기본 키(primary key), 외래 키(foreign key), 인덱스(index)의 정의를 확인하여 데이터 간의 관계와 접근 방법을 이해합니다.

관계 분석

ERD(엔터티 관계 다이어그램) 작성: 테이블 간의 관계를 시각화한 ERD를 작성하여 데이터베이스의 구조를 명확히 합니다. 이를 통해 데이터 마이그레이션 중 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다.

 

참조 무결성 분석: 외래 키 제약 조건을 분석하여 데이터 간의 참조 무결성을 이해하고, 이를 마이그레이션 과정에서 유지할 수 있도록 합니다.

2. 데이터 품질 평가

데이터 정확성

데이터 일관성 검사: 같은 데이터가 여러 테이블에 존재할 때, 데이터의 일관성을 확인합니다. 예를 들어, 고객 ID가 여러 테이블에서 동일하게 사용되고 있는지 검사합니다.

값 범위 및 형식 검사: 각 컬럼의 값이 예상 범위 내에 있는지, 데이터 형식이 올바른지 확인합니다. 예를 들어, 날짜 형식, 숫자 범위, 텍스트 길이 등을 검사합니다.

데이터 완전성

누락 데이터 검사: 필수 필드에 누락된 데이터가 없는지 확인합니다. 누락 데이터가 발견되면, 이를 보완할 방법을 모색합니다.

중복 데이터 검사: 중복된 데이터가 존재하는지 확인합니다. 중복 데이터를 제거하거나 병합하여 데이터의 품질을 향상시킵니다.

데이터 유효성

비즈니스 규칙 준수 검사: 데이터가 비즈니스 규칙을 준수하는지 확인합니다. 예를 들어, 나이 필드는 0보다 큰 값이어야 하고, 이메일 필드는 특정 형식을 가져야 합니다.

데이터 정확성 검증: 데이터가 현실 세계의 정보를 정확하게 반영하고 있는지 검증합니다. 예를 들어, 고객의 주소가 실제 존재하는 주소인지 확인합니다.

3. 데이터 볼륨 및 성능 분석

데이터 볼륨 평가

데이터 양 측정: 각 테이블의 데이터 양을 측정합니다. 이를 통해 데이터 마이그레이션 과정에서 필요한 시간과 리소스를 예측할 수 있습니다.

데이터 성장률 분석: 데이터의 역사적 성장률을 분석하여 미래 데이터 증가를 예측하고, 새로운 시스템의 확장성을 계획합니다.

성능 분석

쿼리 성능 평가: 현재 데이터베이스에서 사용되는 주요 쿼리의 성능을 분석하여, 새로운 시스템에서의 성능 최적화 방안을 모색합니다.

인덱스 및 쿼리 최적화: 데이터 마이그레이션 후 성능을 유지하거나 향상시키기 위해 필요한 인덱스와 쿼리 최적화 방안을 수립합니다.

4. 도구 및 기법 활용

데이터 프로파일링 도구

프로파일링 도구 사용: 데이터 프로파일링 도구를 사용하여 데이터의 구조와 품질을 자동으로 분석합니다. 예를 들어, Talend, Informatica, Microsoft SQL Server Data Tools 등의 도구를 활용할 수 있습니다.
자동화된 리포트 생성: 프로파일링 도구를 통해 자동화된 리포트를 생성하여 데이터 품질 문제를 신속하게 식별하고 대응합니다.

샘플링 기법

데이터 샘플링: 전체 데이터를 분석하는 것이 부담될 때, 데이터 샘플링 기법을 사용하여 대표적인 데이터 샘플을 분석합니다. 이를 통해 데이터의 일반적인 패턴과 문제를 파악합니다.

통계적 분석: 샘플 데이터를 사용하여 통계적 분석을 수행하고, 데이터의 분포, 평균, 표준 편차 등을 계산하여 데이터 품질을 평가합니다.

5. 문서화 및 보고

분석 결과 문서화

분석 결과 정리: 데이터 구조 분석, 데이터 품질 평가, 성능 분석 결과를 문서화하여 마이그레이션 팀과 공유합니다.
이슈 및 개선 방안 기록: 발견된 데이터 품질 문제와 이를 해결하기 위한 개선 방안을 기록합니다.

보고서 작성

데이터 상태 보고서 작성: 데이터 조사 결과를 바탕으로 데이터 상태 보고서를 작성하여 이해 관계자에게 보고합니다. 여기에는 주요 발견 사항, 문제점, 개선 권장 사항 등이 포함됩니다.

계획 수립 지원: 조사 결과를 바탕으로 데이터 마이그레이션 계획 수립에 필요한 정보를 제공합니다.

데이터 조사는 데이터 마이그레이션의 성공 여부를 결정짓는 중요한 단계입니다. 철저하고 체계적인 조사를 통해 데이터의 구조와 품질을 명확히 이해하고, 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 파악하여 대응하는 것이 중요합니다.