데이터 가공(Data Wrangling) 기법

데이터 가공은 원시 데이터를 분석이 가능한 형태로 만들어주는 과정으로, Python, R 언어, SQL, Apache NiFi, Tableau 등 다양한 도구와 기법이 사용됩니다. 최적화된 데이터 가공 환경은 자동화, 성능 향상, 팀워크 및 협업을 중시하여 데이터 분석의 정확성과 효율성을 높이며, 전반적인 데이터 분석 역량을 강화합니다.

** 목차

1. 데이터 가공이란?

2. 데이터 가공의 중요성

3. 데이터 가공 단계

4. 데이터 가공 도구

5. 데이터 가공 기술 및 방법

6. 데이터 가공의 최적화 및 관리

7. 데이터 가공 성공을 측정하는 지표

8. 데이터 가공을 통한 성공 사례

** Introduction

데이터 가공 능력은 현재 DX 업무 입문 실무자에게 필수적인 능력으로 자리 잡았습니다. 이 포스팅에서는 데이터가공의 중요성과 가공 과정 및 최적화 방법을 소개하고, 실무자를 위한 데이터 가공 가이드를 제공하겠습니다.

데이터 가공의 주요 과정으로는 데이터 수집, 정제, 변환, 통합, 저장 등이 있으며, 이를 통해 정확한 비즈니스 결정을 도와줍니다. 필수적으로 고려해야 하는 사항으로는 데이터의 정확성, 무결성, 가공 방법과 도구 선택, 재현성, 효율성과 성능, 그리고 데이터 보관 및 개인정보 보호가 있습니다.

효율적인 데이터 가공은 데이터의 가치를 최대화하며 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 합니다.

** 본문

1. 데이터 가공이란?

데이터 가공(Data Wrangling)은 원시 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하여 분석 및 통합을 진행하는 과정을 말합니다. 데이터 가공은 데이터의 정확성과 품질을 유지하며 의미 있는 정보를 추출하는 작업으로, 정확한 비즈니스 결정에 필요한 과정입니다.

1.1 정의

데이터 가공(Data Wrangling)은 원시 데이터(raw data)를 구조화된 형태로 변환하여 데이터 분석을 용이하게 진행할 수 있도록 하는 과정입니다. 이 과정에서 데이터는 정제, 변환, 통합 등의 작업을 거칩니다.

1.2 목적

원시 데이터는 가공되지 않은 상태로 다양한 문제와 무질서가 있을 수 있는데, 데이터 가공을 통해 이러한 문제들을 해결하고, 분석 과정에서 필요한 정보를 추출할 수 있는 구조가 되는 것이 목적입니다.

1.3 데이터 정제

데이터 정제는 데이터 가공의 일부로, 수집된 데이터에서 누락, 오류, 중복 등을 처리하는 과정입니다. 정제를 통해 데이터의 품질을 개선하여 분석에 사용될 수 있도록 합니다.

1.4 데이터 변환

데이터 변환은 원시 데이터를 분석하기 적합한 형식으로 변환하는 과정입니다. 이때, 스케일링, 인코딩, 표준화 등 다양한 기법을 사용할 수 있습니다.

1.5 데이터 통합

데이터 통합은 여러 데이터 소스에서 수집된 데이터를 하나의 통합된 데이터 구조로 만드는 과정입니다. 이를 통해 분석에 사용되는 데이터의 일관성과 효율성이 향상됩니다.

2. 데이터 가공의 중요성

현대 기업들은 점점 더 많은 데이터를 수집하고, 분석해야 합니다. 이로 인해 데이터 자체의 가치를 극대화하기 위해서는 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 가공하는 과정이 핵심적입니다.

2.1 의사결정 지원

정확하고 효율적인 데이터 가공을 통해 의사결정 과정에서 필요한 정보를 신속하게 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업, 관공서 및 다양한 조직에서 데이터 기반 결정을 통해 최적화된 방향으로 전략을 수립하게 됩니다.

2.2 데이터 품질 향상

데이터 가공 과정에서 누락, 오류, 중복 등을 처리하여 데이터의 품질을 향상시킵니다. 데이터의 품질이 높아지면 분석 결과의 정확성과 신뢰성이 높아지게 되어, 데이터의 가치가 증가합니다.

2.3 데이터 활용도 증가

원시 데이터를 구조화하고 기존의 데이터와 통합함으로써 데이터 활용도가 크게 증가합니다. 이를 통해 기업이나 연구자들은 보다 다양한 데이터에 접근해 분석하고 적용할 수 있게 됩니다.

2.4 비즈니스 인사이트 발굴

데이터 가공을 통해 전반적인 가시성이 향상되고, 패턴과 트렌드를 발견할 수 있으며, 숨겨진 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있게 됩니다. 이를 통해 기존의 경쟁력과 신규 사업을 발굴하는 데 도움이 됩니다.

2.5 맞춤형 서비스 제공

데이터 가공을 통해 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 취향과 행동 패턴을 파악하고, 그에 맞는 추천, 광고, 프로모션 등 다양한 방식으로 맞춤형 마케팅 전략을 세울 수 있게 됩니다.

3. 데이터 가공 단계

3.1 데이터 수집

데이터 수집은 데이터 소스로부터 필요한 데이터를 모으는 과정입니다. 크롤링, 스크래핑, API 등 다양한 방법을 활용하여 수집할 수 있습니다.

3.2 데이터 정제

수집된 데이터를 전처리하여 누락 데이터, 이상치, 중복 데이터 등을 처리하는 과정입니다.

3.3 데이터 변환

데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하는 과정입니다. 데이터를 표준화, 범주화, 스케일링 등을 통해 조작할 수 있습니다.

3.4 데이터 통합

다양한 데이터 소스로부터 수집된 데이터를 하나의 통합된 데이 터 서비스 형태로 변환하는 과정입니다.

3.5 데이터 시각화

데이터를 도표, 그래프 등 시각적 요소로 나타내어 분석 및 통찰력을 높이는 과정입니다.

4. 데이터 가공 도구

추적 가능한 서비스로의 변환을 가능하게 하는 데이터 가공 도구 및 기술로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

4-1. Python 판다스(Pandas) : 데이터 정리 및 변환 라이브러리

a. 데이터 정리 및 변환

Pandas는 데이터를 구조화된 데이터프레임(DataFrame)과 시리즈(Series) 형태로 처리합니다. 이를 통해 다양한 데이터 정리 및 변환 작업을 수행할 수 있으며, 필터링, 정렬, 인덱싱 기능 등을 제공합니다.

b. 결측치 처리

Pandas는 결측치를 처리하는 다양한 기능을 제공합니다. 올바른 분석 결과를 얻기 위해 결측치를 삭제하거나 다른 데이터를 이용해 채워 넣는 작업을 편리하게 수행할 수 있습니다.

c. 데이터 병합 및 통합

Pandas는 concat, merge, join 함수를 사용해 다양한 방식으로 데이터를 병합 및 통합할 수 있습니다. 이를 통해 여러 데이터 소스에서 얻은 데이터를 하나의 통합된 데이터프레임으로 만들어 분석 작업에 사용하게 됩니다.

d. 그룹화와 통계 집계

Pandas는 groupby 기능을 사용하여 데이터를 분류하거나 그룹화하여 통계 집계를 적용할 수 있습니다. 이를 통해 쉽게 평균, 합계, 최소/최대치 등의 기술통계를 계산하고 데이터의 패턴을 분석합니다.

e. 데이터 출력과 저장

Pandas를 사용하면 데이터프레임을 CSV, 엑셀, JSON, HTML, SQL 데이터베이스 등 다양한 형식으로 쉽게 저장하고 불러올 수 있습니다. 이를 통해 분석 결과를 다양한 포맷으로 저장하거나 다른 작업에 활용할 수 있습니다.

4-2. R 언어 : 통계 및 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어

a. 통계 및 데이터 분석

R 언어는 데이터 분석과 통계 패키지들을 포함한 다양한 분야에서의 활용을 목적으로 설계된 프로그래밍 언어입니다. R은 기술통계, 확률 모델링, 회귀 분석과 같은 각종 통계 기법을 제공합니다.

b. 그래픽 시각화

R은 다양한 그래픽 기능을 제공하여 데이터 시각화 작업을 수행하기에 적합합니다. ggplot2, lattice와 같은 라이브러리를 통해 차트, 히트맵, 트리맵 등 다양한 시각화 방법을 사용해 결과물을 생성할 수 있습니다.

c. 상세한 데이터 가공

R은 데이터 정제에서도 뛰어난 옵션과 기능을 제공합니다. dplyr, tidyr, 그리고 data.table과 같은 패키지를 활용해 데이터를 필터링, 정렬, 이동, 결괏값 계산, 그룹화 등을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

d. 언어 확장성

R의 CRAN(CRAN-R 프로젝트)이라는 오픈 소스 패키지 인프라는 수천 개의 패키지를 포함하고 있습니다. 이를 통해 다양한 응용 분야와 기술을 확장하고 최신 동향과 분석 기법에 유연하게 대응할 수 있습니다.

e. 도구 및 통합

R은 머신러닝, 텍스트 분석 및 시계열 분석 등 다양한 최신 기법을 지원합니다. 또한 다른 언어 베이스의 데이터 분석 도구와 통합이 원활하여 파이썬, 자바, C++과 같은 언어들과 시너지를 낼 수 있습니다. 이러한 특징으로 인해 많은 연구자, 데이터 분석가, 전문가들이 데이터 가공 및 분석 작업에서 R 언어를 사용합니다.

4-3. SQL : 데이터베이스 관리 및 질의 작업을 위한 언어

a. 데이터 조작

SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스에서 데이터를 조회, 삽입, 업데이트, 삭제하기 위한 언어입니다. 이를 통해 데이터베이스에 저장된 데이터를 필요에 따라 처리하기 쉬운 형태로 가져오거나 관리할 수 있습니다.

b. 데이터 질의

SQL은 데이터베이스에서 원하는 정보를 얻기 위한 질의를 작성하는 데 사용됩니다. SELECT 문을 사용하여 데이터를 찾고 WHERE 절을 통해 원하는 조건을 충족하는 데이터를 필터링할 수 있습니다.

c 테이블 관계 작업

SQL은 관계형 데이터베이스에서 테이블 간의 관계를 정의하고 조작할 수 있는 기능을 제공합니다. 여러 테이블 간 조인(JOIN) 작업을 통해 관련 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다.

d. 데이터 통계 및 집계

SQL은 데이터 통계 및 집계 작업을 지원하여 데이터 분석 작업에서 중요한 역할을 합니다. GROUP BY 절과 함께 사용하는 집계 함수(AVG, SUM, COUNT, MIN, MAX 등)를 통해 기술통계를 추출합니다.

e. 데이터베이스 관리

SQL은 데이터베이스 구조를 변경하거나 관리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 테이블 생성, 변경, 삭제 등의 작업을 하며, 인덱스와 제약 조건 등을 설정해 놓으면 데이터의 무결성과 성능을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 데이터 분석에 기반이 되는 안정적인 데이터 관리와 운영을 수행할 수 있습니다.

4-4 Tableau : 데이터 시각화 및 대시보드 생성 도구

a. 사용자 친화적 인터페이스

Tableau는 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하여 데이터 시각화 및 대시보드 생성 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석가와 비전문가 모두 원하는 시각화를 구축할 수 있습니다.

b. 다양한 차트와 시각화

Tableau는 다양한 종류의 차트, 맵, 히트맵 등을 생성할 수 있어 복잡한 데이터를 분석가들이 쉽게 이해할 수 있는 형태로 시각화할 수 있습니다. 이를 이용해 통찰력 있는 인사이트를 발굴하게 됩니다.

c. 웹 기반 공유 및 협업

Tableau는 사용자들이 웹 브라우저에서 접근할 수 있는 공유 및 협업 기능을 제공합니다. 이를 통해 여러 사용자들이 동시에 시각화 결과물을 확인하고 피드백을 주고받는 등의 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

d. 다양한 데이터 소스 연동

Tableau는 다양한 데이터 소스와의 연동을 지원합니다. 파일, 데이터베이스, 웹 서비스 등의 다양한 형태와 형식의 데이터를 손쉽게 불러와 시각화 작업에 활용할 수 있습니다.

e. 모바일 대시보드

Tableau는 모바일 기기에 최적화된 대시보드를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 분석가와 의사결정권자들이 언제 어디서든 시각화 결과물과 대시보드를 확인하고 신속한 의사결정을 할 수 있습니다.

4-5 Apache NiFi : 데이터 자동화 및 관리 프레임워크

a. 실시간 데이터 처리

Apache NiFi는 다양한 소스에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 저장, 분석하고 결과를 보여주는 전체 데이터 파이프라인을 생성 및 관리하는 프레임워크입니다. 이를 이용해 신속하게 변화하는 비즈니스 환경과 요구사항에 대응할 수 있습니다.

b. 다양한 데이터 소스 연동

Apache NiFi는 다양한 데이터 형식과 원본 데이터 소스와의 연동을 지원합니다. REST API, 파일 시스템, 데이터베이스 등과 같은 다양한 소스에서 데이터를 빠르게 수집하고 처리할 수 있습니다.

c. 확장성 있는 아키텍처

Apache NiFi는 확장성 있는 아키텍처를 갖추고 있어 대용량 데이터 센터에서 복잡한 데이터 흐름을 처리하는 데 적합합니다. 클러스터 기반의 아키텍처를 통해 성능 저하 없이 데이터 처리량을 증가시킬 수 있습니다.

d. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)

Apache NiFi는 웹 기반의 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하여 데이터 흐름을 쉽게 설계 및 관리할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 프로세서를 추가하거나 수정할 수 있고, 데이터 흐름을 시각적으로 확인하며 최적화 작업을 수행할 수 있습니다.

e. 데이터 보안 및 관리

Apache NiFi는 데이터 전송, 처리, 저장 과정에서의 데이터 보안을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 또한 데이터 유실 방지, 에러 처리, 클러스터 모니터링 등의 기능을 통해 데이터 관리 작업의 효율성과 안정성을 높여줍니다.

5. 데이터 가공 기술 및 방법

데이터 가공을 효율적이고 정확하게 수행하기 위해서는 기술적인 지식과 도구, 그리고 실무 경험이 중요합니다. 다음은 데이터 가공에 주로 사용되는 기술 및 방법입니다.

5.1 누락된 데이터 처리

누락된 데이터는 평균값 또는 중위수로 대체하거나, KNN(최근접 이웃) 알고리즘을 사용하여 예측값으로 대체하는 등 여러 전략을 활용하여 처리할 수 있습니다.

5.2 이상치 탐지 및 처리

Tukey의 IQR(사분위수범위) 규칙이나 Z-score 방법을 사용하여 이상치를 탐지하고, 데이터를 조정하거나 제거하여 분석의 정확성을 높일 수 있습니다.

5.3 통계적 기법 사용

데이터에 대한 통계적 이해를 토대로, 상관관계, 회귀분석, t-검정 등 다양한 통계적 기법을 사용하여 데이터를 분석 가능한 형태로 가공할 수 있습니다.

5.4 데이터 표준화 및 정규화

데이터 표준화와 정규화는 서로 다른 데이터 소스로부터 수집된 데이터를 동일한 틀에 맞추어 분석에 활용하기 위한 과정입니다. 데이터 표준화는 동일한 단위로 환산하거나, 같은 범주로 묶는 작업을 포함합니다. 정규화는 데이터 특성의 값을 특정 범위(예:0과 1 사이)에 맞춰 조정함으로써, 데이터 분석에서 특징들 간의 비교가 더 적절하게 이루어질 수 있도록 합니다.

5.5차원 축소

차원 축소는 대량의 데이터를 소수의 주요 변수로 축약함으로써, 계산 효율성을 높이고 과적합 문제를 피할 수 있는 방법입니다. 주성분 분석(PCA) 및 t-SNE와 같은 기법을 활용하여, 원래 데이터에서 중요한 패턴을 유지하며 차원을 줄입니다. 이로 인해 데이터를 더 간결하게 표현하고, 시각화 및 분석 처리 시간을 단축할 수 있습니다.

6. 데이터 가공의 최적화 및 관리

효율적인 데이터 가공을 위해서는 프로세스 최적화 및 관리가 필요합니다. 다음과 같은 방법들을 활용하여 최적화를 도모할 수 있습니다.

6.1 자동화

데이터 가공 과정의 자동화는 기존 수작업 과정을 최소화하고 속도와 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 각종 데이터 가공 도구와 스크립트를 활용하여 반복적인 작업들을 자동으로 실행하게 함으로써 효율성을 높일 수 있습니다.

6.2 성능 향상

데이터 가공 과정에서 처리 속도와 성능을 향상시키는 것이 중요합니다. 병렬 처리, 메모리 최적화, 데이터 인덱싱과 같은 기술을 활용하여 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 최적화합니다.

6.3 데이터 관리 전략

지속 가능한 데이터 환경 구축을 위한 데이터 관리 전략을 수립하고 실행합니다. 이 과정에서 데이터 품질 관리, 데이터 보안 및 프라이버시, 데이터 생명주기 관리 등의 고려사항들을 포함하여 전체적인 데이터 처리 프로세스를 관리합니다.

6.4 팀워크 및 협업

데이터 가공은 전문가간의 협업과 공유를 통해 더욱 효과적으로 수행될 수 있습니다. 업무 분장, 지식 공유 및 커뮤니케이션을 최적화하여 팀원 간의 협력을 강화하고, 전반적인 데이터 가공 역량을 향상시킵니다.

6.5 지속적 최적화 및 모니터링

데이터 가공은 지속적으로 변화하는 데이터와 요구사항에 맞춰 최적화되어야 합니다. 따라서 가공 프로세스의 성능을 모니터링하고 문제점을 발견하여 개선하며, 새로운 기술 동향 및 도구를 적극 활용하여 데이터 가공 환경을 최적화하여 나갑니다.

7. 데이터 가공 성공을 측정하는 지표

프로젝트의 성과를 평가하고 향후 개선 방향을 설정하기 위해 데이터 가공의 성공지표를 설정하고 추적하는 것이 중요합니다. 지표에는 처리 시간, 정확도, 재현성 등이 포함될 수 있습니다.

7.1 처리 시간

데이터 가공 작업의 소요시간을 측정하여 전체 프로세스의 효율성을 평가합니다. 처리 시간 단축을 통해 빠르게 결정을 내릴 수 있으며, 작업 수행에 있어 경쟁력이 향상됩니다.

7.2 정확도

데이터 가공 중 발생한 오류나 누락된 정보 등으로 인한 정확성을 평가하는 지표입니다. 데이터의 정확성이 높아질수록 분석 결과와 의사결정의 정확도가 향상됩니다.

7.3 재현성

처리된 데이터와 가공 결과가 동일한 조건 하에서 항상 일관된 결과를 도출하는지에 대한 지표입니다. 재현성이 높을수록 데이터 가공의 안정성과 신뢰성이 높아지게 됩니다.

7.4 데이터 품질

가공된 데이터가 원본 데이터에 비해 얼마나 높은 품질을 갖고 있는지를 평가하는 지표입니다. 데이터의 품질이 높을수록 데이터의 가치와 신뢰성이 향상되고, 최종적으로 데이터 기반 의사 결정의 정확도가 높아집니다.

7.5 비용 대비 효과

데이터 가공에 필요한 각종 인프라, 인력, 도구 등의 비용 대비 얻게 되는 효과를 측정하여 성공 여부를 평가합니다. 비용 대비 효과가 높다는 것은 데이터 가공 프로세스의 효율성과 가치 창출 능력이 높다는 것을 의미합니다.

8. 데이터 가공을 통한 성공 사례

기업들은 데이터 가공을 통해 창출된 가치를 활용하여 비즈니스 전략을 세우고, 의사 결정을 돕습니다.

8.1 Amazon

아마존은 데이터 가공을 활용하여 고객 프로파일을 파악하고 개인화된 상품 추천 서비스를 제공합니다. 이를 위해 웹사이트 사용 기록, 검색어, 과거 구매 기록 등 다양한 데이터를 수집, 정제 및 결합하여 고객의 선호와 구매 가능성이 있는 상품들을 추천함으로써 사용자 경험과 매출을 높이고 있습니다.

8.2 Netflix

넷플릭스는 다양한 기기와 능동적인 사용자 친화적인 UX를 기반으로 지속적으로 데이터를 수집하고 분석하여, 시청 선호가 최적화된 콘텐츠 추천을 제공합니다. 이를 통해 추천 알고리즘의 정확도를 높이고 고객의 만족도와 장기 이용률을 끌어올리는 성공을 거두고 있습니다.

8.3 Starbucks

스타벅스는 회원제 앱을 기반으로 고객의 구매 이력, 사용 지점, 메뉴 선호도 등을 분석하고 가공합니다. 이를 바탕으로 개인화된 프로모션, 할인 쿠폰 및 이벤트 안내를 제공하여 고객의 변화하는 니즈를 실시간으로 파악하고 맞춤형 마케팅 전략을 수립, 경쟁력 확보에 성공하였습니다.

8.4 Spotify

스포티파이는 수많은 음악과 사용자들의 취향 및 플레이 리스트 등 방대한 막연한 데이터를 실시간으로 수집하며, 다양한 데이터 가공을 통해 사용자별로 최적화된 플레이리스트를 생성하여 추천합니다. 이를 통해 잔류 시간을 늘리고 유료 구독 전환율을 높일 수 있었습니다.

8.5 카카오 T의 택시 서비스

카카오 T 택시 서비스는 고객의 위치 데이터, 호출 시간, 날씨 정보 등 다양한 요소들을 고려하여 가공하여 가장 효율적인 차량 배차와 기사 매칭을 수행합니다. 이렇게 데이터 가공을 기반으로 한 지속성장한 최적화 노력을 통해 시장 점유율을 확보해 왔습니다.

** 결론

데이터 가공은 원시 데이터를 수집, 정제, 변환, 통합, 요약 및 시각화하여 분석에 적합한 형태로 만드는 과정입니다. 여러 도구와 프로그래밍 언어, 프레임워크를 활용하여, 데이터의 품질을 높이고 통찰력 있는 인사이트를 얻어냅니다.

분석에 사용되는 주요 도구 및 언어로는 Python의 판다스 라이브러리, R 언어, SQL, Apache NiFi, 그리고 Tableau가 있습니다. 각 도구는 데이터 변환 및 처리, 시각화, 질의, 관리, 통합 등의 다양한 기능을 제공하여, 전반적인 데이터 가공 작업에 활용됩니다.

데이터 가공 기법에는 누락된 데이터 처리, 이상치 탐지 및 처리, 통계적 기법 사용, 데이터 표준화 및 정규화, 그리고 차원 축소 등이 있습니다. 이러한 기법들은 데이터 분석의 정확성과 효율성을 높이는데 필요한 과정입니다.

최적화된 데이터 가공 환경은 자동화, 성능 향상, 팀워크 및 협업, 지속적인 최적화 및 모니터링을 통해 관리됩니다. 이를 통해 데이터 가공 작업을 효과적으로 수행하면서 조직 전체의 데이터 분석 역량을 향상시킵니다.