데이터 품질에 관한 5개 체크포인트

본 글은 코드 품질만큼이나 중요한 데이터 품질의 개념과 중요성을 강조합니다. 데이터 비즈니스에서 데이터 품질 문제는 가장 큰 비용을 유발하며, 특히 데이터 과학자(Data Scientist)의 데이터 전처리 과정에서 많은 시간과 노력이 낭비되는 원인이 됩니다.

이는 주로 데이터 형식의 생소함, 문서화 부족, 통계적 가공의 불편함 등에서 기인하며, 데이터 엔지니어(Data Engineer)와의 소통 부족도 큰 영향을 미칩니다. 데이터 품질은 가용성, 사용성, 일관성, 무결성, 보안 등 다양한 측면에서 다룰 수 있으며, 본문에서는 주로 데이터 파일 및 내용 형식, 문서화, 공유 방식에 초점을 맞춥니다.

궁극적으로 데이터 품질 개선은 데이터 파이프라인의 효율성을 높이고 불필요한 비용을 절감하는 데 기여합니다.