데이터 정제(Data Cleansing)’가 필요한 이유

‘데이터 정제(Data Cleansing)’가 필요한 이유

 

데이터 전처리 과정에서 ‘데이터 정제(Data Cleansing)’는 필수적으로 수행되어야 하는 단계 중 하나이며, 이는 결국 분석 결과의 신뢰성과 정확성, 그리고 활용 가능성을 극대화하기 위한 근간이 된다. 현대 사회에서 데이터는 방대하게 축적되고, 다양한 출처와 형식으로 생산되며, 분석에 활용되고 있다. 그러나 수집된 데이터는 종종 불완전하거나, 잘못된 형식으로 기록되어 있거나, 중복되어 있거나, 혹은 불규칙한 이상치(Outlier)를 포함하는 경우가 많다. 이러한 ‘지저분한’ 데이터는 그대로 분석 단계로 넘어가게 되면 분석 결과의 신뢰성을 훼손하고, 왜곡된 결론을 초래하며, 궁극적으로는 잘못된 의사결정을 유발할 수 있다. 따라서 데이터 정제는 정확하고 의미 있는 정보만을 추출하고, 데이터 분석의 토대를 견고히 마련하는 핵심 과정이라 할 수 있다.

 

첫째, 데이터 정제가 필요한 이유는 데이터 품질 향상이다. 원천 데이터는 종종 결측값(Missing Value)을 포함한다. 예를 들어 설문조사 응답자 중 일부가 특정 문항을 누락했을 경우, 해당 변수에 대한 분석 정확도는 저해된다. 이러한 결측값을 적절한 방법론(예: 평균 대체, 중위수 대체, 혹은 고급 통계/머신러닝 기법을 활용한 예측 대체)을 통해 처리함으로써 분석 결과의 신뢰성을 높일 수 있다. 또한 형식 오류나 문법적 비정상 상태를 가진 텍스트 데이터, 날짜 형식이 불일치하는 시계열 데이터 등은 적절한 전처리 과정을 통해 일관된 구조로 재정렬되어야 한다. 이를 통해 궁극적으로는 분석 모델에 정확하고 일관성 있는 입력을 제공할 수 있게 된다.

출처: https://blog.ex-em.com/1982

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둘째, 데이터 정제를 통해 데이터의 중복성과 잡음을 제거할 수 있다. 비슷하거나 동일한 항목이 여러 번 기록되어 있는 중복 데이터는 데이터 세트의 크기를 불필요하게 키울 뿐만 아니라, 통계적 분석 시 비정상적으로 편향된 결과를 낳을 수 있다. 중복 제거를 통해 더 깔끔하고 효율적인 데이터 세트를 확보할 수 있으며, 이는 연산 부담을 줄이고 계산 속도를 향상하는 데에도 도움이 된다. 또한 측정 과정에서 발생하는 우발적 입력 오류나 비정상적인 측정값(예: 센서 결함으로 인한 극단값)을 적절히 다루지 않으면, 분석 결과는 왜곡될 수밖에 없다. 따라서 이상값을 식별하고 제거하거나 적절히 변환함으로써 데이터 분포를 온전하고 균형 있게 유지할 수 있다.

 

셋째, 데이터 정제를 통해 다양한 출처로부터 수집된 데이터의 이질성을 극복할 수 있다. 오늘날 대부분의 기업이나 기관은 여러 시스템, 플랫폼, 소프트웨어 솔루션에서 데이터를 수집한다. 이로 인해 변수명, 데이터 형식, 단위, 측정 방법 등 다양한 차원에서 상이한 데이터가 하나의 분석 대상 세트로 합쳐져야 하는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 이질성은 정제 과정을 통해 통일된 스키마(Schema)나 형식으로 표준화될 수 있으며, 최종적으로 통합 분석을 위한 단단한 기초를 마련한다. 예를 들어, 일부 데이터가 화씨(°F)로 기온을 측정하고, 다른 일부가 섭씨(°C)를 사용한다면, 분석 전에 동일한 단위로 변환하는 과정을 수행해야 한다. 이러한 사전적 정리 과정을 통해 분석자는 다양한 원천 데이터로부터 도출된 결과를 일관되게 해석할 수 있다.

 

마지막으로, 데이터 정제는 향후 데이터 사이언스 파이프라인을 효율적으로 운영하기 위한 필수 조건이 된다. 정돈되고 신뢰성 있는 데이터 세트가 확보될 경우, 이후 수행되는 통계적 모델링, 머신러닝 알고리즘 훈련, 예측 분석, 시각화 작업 등의 효율성이 현저히 증가한다. 즉, 데이터 정제는 일종의 토대 공사와 같아서, 이 단계가 제대로 이루어져야만 상위 단계의 분석 및 해석이 정확하고 효과적으로 이루어질 수 있다. 또한 이러한 과정은 재현 가능성(Reproducibility) 확보와 유지보수성(Maintainability) 개선에도 기여한다. 깨끗한 데이터는 향후 데이터 업데이트나 추가 분석을 위한 반복 가능성(repeatability)을 높여주며, 오류 발생 시 신속히 원인을 파악하고 수정할 수 있게 한다.

 

종합적으로 볼 때, 데이터 정제는 데이터 분석 및 머신러닝을 포함한 다양한 데이터 사이언스 활동의 근간이며, 정확하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻기 위해 필수적으로 수행되어야 하는 전략적인 단계이다. 정제 과정을 거친 데이터는 비로소 분석의 출발점이 될 수 있으며, 이를 바탕으로 합리적인 의사결정, 나아가 기업이나 기관의 가치 창출로 이어질 수 있다. 이러한 이유로 데이터 정제는 단순히 사전 단계가 아니라, 데이터 활용 전 과정에서 반드시 고려해야 할 핵심 과업이라고 할 수 있다.