마이그레이션 과정에서 데이터 품질 분석의 주요 방법 및 단계

데이터 품질 분석은 데이터 마이그레이션 과정에서 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 무결성을 평가하는 중요한 단계입니다. 데이터 품질이 낮으면 마이그레이션 후 비즈니스 프로세스에 문제를 일으킬 수 있으므로, 철저한 데이터 품질 분석이 필요합니다. 다음은 데이터 품질 분석의 주요 방법 및 단계입니다.

데이터 품질 분석 방법

1. 데이터 품질 기준 정의

정확성(Accuracy)	데이터가 실제 세계의 사실과 얼마나 일치하는지를 평가합니다.
완전성(Completeness):	데이터가 필요한 모든 정보를 포함하고 있는지 확인합니다.
일관성(Consistency)	데이터가 다양한 소스나 시스템 간에 일관되게 유지되는지 검토합니다.
무결성(Integrity)	데이터 간의 관계와 제약 조건이 올바르게 적용되는지 분석합니다.
유효성(Validity):	데이터가 정의된 형식, 범위 또는 비즈니스 규칙에 맞는지 확인합니다.
신뢰성(Reliability)	데이터가 반복적인 테스트에서 일관되게 유지되는지 평가합니다.
중복성(Duplicity):	중복된 데이터가 없는지 확인합니다.

 

2. 데이터 프로파일링

 

데이터 요약: 데이터의 통계적 요약을 생성하여 데이터의 분포, 평균, 최대값, 최소값 등을 분석합니다.
데이터 분포 분석: 각 데이터 항목의 값 분포를 분석하여 이상값, 패턴, 이상치를 식별합니다.
중복 탐지: 중복된 레코드나 필드를 식별하여 데이터의 중복성을 분석합니다.

-- 중복된 레코드 찾기 예제 SELECT column_name, COUNT(*) FROM source_table GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 1;

3. 데이터 품질 검사

정확성 검사: 데이터가 실제와 일치하는지 검토합니다. 예를 들어, 날짜 형식, 숫자 범위, 주소의 정확성 등을 확인합니다.

-- 날짜 형식 검증 예제 SELECT * FROM source_table WHERE NOT REGEXP_LIKE(date_column, '^\d{4}-\d{2}-\d{2}$');

완전성 검사: 필수 필드가 비어 있지 않은지 확인합니다. 결측치 또는 NULL 값을 검사합니다.

-- 결측치 확인 예제 SELECT COUNT(*) AS missing_values FROM source_table WHERE column_name IS NULL;

일관성 검사: 데이터가 여러 소스나 시스템 간에 일관되게 유지되는지 확인합니다. 예를 들어, 두 테이블 간의 외래 키 관계를 검토합니다.

-- 외래 키 무결성 검사 예제 SELECT * FROM target_table t LEFT JOIN reference_table r ON t.foreign_key = r.primary_key WHERE r.primary_key IS NULL;

무결성 검사: 데이터의 무결성을 확인하여 데이터 간의 관계와 제약 조건이 올바르게 적용되는지 검토합니다.

-- 무결성 제약 조건 검토 예제 SELECT * FROM source_table WHERE foreign_key_column NOT IN (SELECT primary_key_column FROM reference_table);

4. 비즈니스 규칙 검증

규칙 기반 검증: 비즈니스 규칙과 데이터 유효성을 검토합니다. 비즈니스 요구 사항에 맞는지 확인합니다.

-- 비즈니스 규칙 위반 검토 예제 SELECT * FROM source_table WHERE age < 0 OR order_status NOT IN ('Pending', 'Shipped', 'Delivered');

5. 데이터 품질 평가 및 리포트

품질 지표 계산: 품질 지표(예: 결측치 비율, 중복 비율, 오류 비율 등)를 계산하여 데이터 품질을 평가합니다.
문제 분석: 데이터 품질 문제를 분석하여 원인과 영향을 평가합니다.
리포트 작성: 데이터 품질 분석 결과를 문서화하여 보고서를 작성합니다. 보고서에는 품질 문제, 발견된 오류, 개선 사항, 권장 사항 등이 포함됩니다.

 

데이터 품질 분석 도구 및 기술

데이터 품질 도구

Informatica Data Quality: 데이터 품질 분석 및 개선을 위한 도구로, 데이터 정확성, 완전성, 일관성 등을 검토할 수 있습니다.
Talend Data Quality: 데이터 품질을 검토하고, 클린징 및 프로파일링 기능을 제공합니다.
IBM InfoSphere QualityStage: 데이터 품질 분석 및 개선을 지원하는 도구입니다.
데이터 프로파일링 도구
SQL Server Data Tools (SSDT): SQL Server 데이터베이스에서 데이터 프로파일링 및 분석을 지원합니다.
Oracle Enterprise Data Quality: 데이터 품질 검토 및 프로파일링을 위한 도구입니다.
클라우드 기반 도구
AWS Glue: 데이터 프로파일링 및 데이터 품질 검토 기능을 제공합니다.
Azure Data Factory: 데이터 품질 검토 및 데이터 통합을 지원하는 클라우드 서비스입니다.

 

데이터 품질 분석 예시

예시 1: 중복 데이터 검출

-- 중복 데이터 검출 SELECT column_name, COUNT(*) FROM source_table GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 1;

예시 2: 결측치 분석

-- 결측치 분석 SELECT column_name, COUNT(*) FROM source_table WHERE column_name IS NULL GROUP BY column_name;

예시 3: 비즈니스 규칙 검증

-- 비즈니스 규칙 검증 SELECT * FROM source_table WHERE age < 0 OR order_status NOT IN ('Pending', 'Shipped', 'Delivered');

데이터 품질 분석은 데이터 마이그레이션의 성공을 보장하는 중요한 단계입니다. 데이터 품질을 철저히 분석하고 검토함으로써 데이터의 신뢰성과 정확성을 확보하고, 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다.