기업 데이터 전처리와 구조화를 위한 절차 및 효과적인 방법

1. 요약

• 본 리포트는 기업 데이터를 전처리하고 구조화하여 데이터베이스에 저장하는 효율적인 방법을 소개하는 것을 목적으로 합니다. 주요 내용으로는 데이터 수집, 정제, 변환, 통합, 적재, 관리의 각 절차와 방법을 상세히 설명하며, 이를 통해 데이터 품질을 향상시키고 분석 및 활용의 효율성을 극대화할 수 있는 방안을 제시합니다. 데이터 수집에서는 '데이터 출처'와 '통합 데이터 저장소'의 중요성을 강조하며, 데이터 정제 과정에서는 결측치, 이상치, 중복 데이터 제거 방법을 설명합니다. 이후 데이터 표준화 및 변환, 통합 과정과 최종 데이터 적재 및 관리 방법을 소개하며, 클라우드 데이터 플랫폼, 데이터 전처리 도구, AI 및 머신러닝 기술의 활용을 구체적으로 다룹니다.

2. 1. 데이터 수집

• 2-1. 데이터 출처

• 데이터 출처는 데이터 수집의 첫 단계로, 다양한 데이터를 수집하여 기업의 분석과 활용을 가능하게 합니다. 데이터 출처에는 내부 시스템, 외부 API, IoT 기기 등이 포함됩니다. 이 단계에서 데이터의 신뢰성과 출처의 다양성을 보장하는 것이 중요합니다. 양성욱 온더라이브 대표는 다양한 데이터축적과 처리 과정을 간편하게 할 수 있는 툴을 개발하여 이를 통해 데이터 수집 단계에서 많은 시간을 절약할 수 있었다고 강조합니다. (참고: "양성욱 온더라이브 대표의 AI RAG 구현 도전기, '데이터 전처리 분야 SaaS로 승부'",

• 2-2. 통합 데이터 저장소

• 통합 데이터 저장소는 수집된 데이터를 저장하고 관리하는 중앙 플랫폼입니다. 이 단계에서는 데이터의 일관성을 유지하고 접근성을 높이기 위해 통합된 데이터 저장소 환경을 구축합니다. 구글 클라우드는 클라우드 스토리지(Cloud Storage)와 빅쿼리(BigQuery)를 통해 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하며, 기업이 필요로 하는 유연한 분석 환경을 제공합니다. 또한, 클라우데라는 자사의 '클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)'을 통해 다양한 클라우드 환경에서 데이터를 안전하게 저장하고 분석할 수 있도록 지원합니다. (참고: "[클라우드 데이터 플랫폼③] 구글 클라우드, MS, 클라우데라, 클루커스 전략 및 솔루션")

• 2-3. 클라우드 데이터 플랫폼

• 클라우드 데이터 플랫폼은 데이터 분석과 활용을 위해 최신 클라우드 인프라를 사용하는 것을 의미합니다. 구글 클라우드는 데이터 분석 플랫폼을 단일 CSP에 종속되지 않고 여러 클라우드 환경에서 활용할 수 있도록 하며, 데이터플로우(DataFlow)와 데이터프록(Dataproc) 등의 서비스를 제공해 분석 작업을 지원합니다. MS 애저는 다양한 서비스형 클라우드 솔루션(IaaS, PaaS, SaaS)을 포함하여 데이터 플랫폼을 구축합니다. 또한, 클루커스는 멀티 클라우드 환경을 구성하여 각 클라우드 벤더의 강점을 결합한 데이터 플랫폼을 제공하고 있습니다. (참고: "[클라우드 데이터 플랫폼③] 구글 클라우드, MS, 클라우데라, 클루커스 전략 및 솔루션")

3. 2. 데이터 정제

• 3-1. 결측치 처리

• 결측치는 데이터세트에서 누락된 값을 말합니다. 이러한 결측치는 분석 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있어 반드시 처리해야 합니다. 대표적인 방법으로는 평균 대체, 중앙값 대체, 최빈값 대체 등이 있습니다.

• 3-2. 이상치 처리

• 이상치는 데이터에서 통계적으로 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값을 의미합니다. 이상치는 데이터 분석의 정확도를 떨어뜨릴 수 있으므로 처리해야 합니다. 처리 방법으로는 삭제, 대체, 혹은 특정 방법을 통해 수정하는 것이 일반적입니다.

• 3-3. 중복 데이터 제거

• 중복 데이터는 동일한 정보가 여러 번 저장된 것을 의미합니다. 이는 데이터베이스의 크기를 불필요하게 증가시키고, 데이터 분석의 정확도를 저하시킬 수 있습니다. 중복 데이터를 식별하고 제거하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 동일한 고객 정보가 여러 번 저장된 경우 이를 하나로 합치는 작업이 필요합니다.

4. 3. 데이터 표준화 및 변환

• 4-1. 형식 통일

• 기업 데이터 전처리 과정에서 형식 통일은 중요한 단계입니다. 데이터베이스에 저장되는 정보들이 일관된 형식을 갖추게 되면 데이터 분석의 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 형식 통일은 주로 텍스트, 날짜, 통화 형식 등을 동일한 규격으로 맞추는 작업을 포함합니다.

• 4-2. 단위 일치

• 단위 일치 작업은 여러 출처에서 수집된 데이터의 단위를 통일하는 것을 의미합니다. 예를 들어 길이, 무게, 온도 등 다양한 측정 단위가 사용될 경우, 이를 하나의 표준 단위로 변환하는 과정이 필요합니다. 이는 데이터 정합성을 높여 분석 결과의 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

• 4-3. 형변환

• 형변환은 데이터의 타입을 다른 형식으로 변환하는 작업입니다. 예를 들어 문자열로 저장된 숫자를 정수형으로 변환하는 경우가 있을 수 있습니다. 이는 데이터 연산을 보다 손쉽게 하기 위해 필요합니다. 양성욱 온더라이브 대표는 "전체 프로젝트 기간의 대략 75%가 오히려 데이터 전처리 영역일 정도로 시간이 많이 들어가는 작업"이라고 설명하며, 형변환 작업의 중요성을 강조했습니다.

• 4-4. 파생 변수 생성

• 파생 변수 생성은 기존 데이터로부터 새로운 변수를 만들어 내는 작업을 의미합니다. 이는 데이터 분석의 차원을 확대하고 더 심도 있는 인사이트를 도출하는 데 유용합니다. 양성욱 대표는 데이터 전처리 과정에서 다양한 파생 변수를 생성하고 이를 체계적으로 관리할 수 있는 도구들을 개발하여, 고객이 빠른 시일 내에 다양한 테스트와 실제 생성형 AI 도입 효과를 얻을 수 있도록 돕고 있습니다.

5. 4. 데이터 통합

• 5-1. 데이터 매칭

• 데이터 매칭은 데이터 통합의 첫 번째 단계로, 서로 다른 소스에서 가져온 데이터를 연결하고 일치시키는 과정입니다. 양성욱 온더라이브 대표가 언급한 바와 같이, 생성형 AI 시스템에서 정확한 답변을 제공하기 위해서는 관련된 문단이나 데이터의 특정 부분을 정확히 찾아내는 것이 중요합니다. 이를 위해 온더라이브는 벡터DB와 스코어링 기술을 활용하여 질의한 키워드와 연관된 데이터를 빠르고 정확하게 찾는 방법을 개발하였습니다. 이를 통해 데이터 매칭의 효율성을 극대화하고, 데이터 통합의 첫 단추를 올바르게 채울 수 있게 되었습니다.

• 5-2. 데이터베이스 스키마 설계

• 데이터베이스 스키마 설계는 데이터 통합의 필수 요소로, 데이터를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있도록 구조를 설계하는 과정입니다. 온더라이브는 오라클의 '23C' 버전을 활용하여 개선된 메타데이터 관리 기능을 접목하였습니다. 주석(Annotation) 기능을 통해 테이블, 열, 인덱스 등의 데이터 모델 속성에 주석을 달아, 다양한 애플리케이션에서 일관되고 보편적인 접근성을 보장하고 있습니다. 이런 방식으로 데이터베이스 스키마를 설계함으로써, 특정 데이터세트나 도메인에 맞춰 사전 학습된 LLM을 조정함으로써 데이터의 활용 가능성을 극대화할 수 있습니다.

• 5-3. 관계 설정

• 관계 설정은 데이터베이스 내에서 다양한 데이터 간의 관계를 정의하는 과정입니다. 온더라이브는 데이터베이스 스키마와 메타데이터 관리를 통해 특정 문서나 데이터의 정확한 문단을 찾아내는 과정을 지원하고 있습니다. 예를 들어, 특정 키워드와 관련된 문단을 찾기 위해 텍사노미(Taxonomy)와 지식 그래프 기술을 활용하여, 상위 및 하위 유사어와의 관계성을 확인하고 관리합니다. 이러한 관계 설정을 통해 데이터 통합 과정에서 데이터 간의 상호 연관성을 명확히 하고, 분석 및 활용의 효율성을 높일 수 있습니다.

6. 5. 데이터 적재

• 6-1. ETL 과정

• ETL(Extract, Transform, Load) 과정은 데이터 적재의 핵심 요소입니다. 먼저 데이터를 추출(Extract)하여, 해당 데이터를 적절한 형식으로 변환(Transform)한 후, 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 적재(Load)하는 절차를 말합니다. 이 과정에서 올바른 데이터 처리를 위해 스코어링 기술, 텍사노미 및 지식 그래프 기술 등을 적용할 수 있으며, 이러한 기술들은 데이터의 정확성과 품질을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 외부 지식 검색을 결합한 RAG가 검색 및 생성 결과물을 최적화하는 방법으로 사용됩니다.

• 6-2. 주기적 데이터 싱크

• 주기적인 데이터 싱크는 데이터를 최신 상태로 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온더라이브사는 고객들에게 제공하는 생성형 AI 서비스에서 데이터셋 구축 프로젝트를 통해 효율적인 데이터 싱크 방식을 도입하고 있습니다. 이를 통해 실제 생성형 AI 도입 효과를 신속하게 검증하며, 매일 새롭게 나타나는 생성형 AI 신기술들을 빠르게 적용할 수 있는 환경을 제공합니다.

• 6-3. 데이터 적재 방법

• 데이터 적재 방법에는 여러 가지가 있으며, 문서 구조화, 레이블링 자동화, 이미지와 표 자동 인식, 청크 검색 API 등이 포함됩니다. 예를 들어, 온더라이브사는 AIMM(AI for My Memory)이라는 전처리 도구를 통해 이러한 기능을 제공하고 있습니다. 또한, 오라클 23C 버전의 주석기능(Annotation)은 메타데이터와 데이터를 함께 저장하여 일관된 접근성을 제공합니다. 이와 같은 방법들은 데이터를 효과적으로 적재하며, 데이터의 품질을 향상시키고 분석 및 활용의 효율성을 극대화하는 데 기여합니다.

7. 6. 데이터 관리

• 7-1. 백업 및 복원

• 백업 및 복원은 데이터 관리를 위해 필수적인 과정입니다. 기업의 중요한 데이터는 정기적으로 백업되어야 하며, 데이터 손실이나 손상의 경우 이를 신속하게 복원할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요합니다. 백업은 보통 여러 층으로 이루어지며, 주기적인 테스트를 통해 복원이 원활히 이루어지는지 검증해야 합니다.

• 7-2. 보안 관리

• 보안 관리는 기업 데이터의 무결성과 기밀성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 보안 관리는 정기적인 패치와 업데이트, 강력한 인증 및 권한 관리, 데이터 암호화 등을 포함합니다. 특히, 내부 보안뿐만 아니라 외부 공격으로부터의 보호도 중요합니다. 따라서 보안 위협을 실시간으로 모니터링하고 대응할 수 있는 시스템을 운영하는 것이 필요합니다.

• 7-3. 성능 튜닝

• 성능 튜닝은 데이터베이스 시스템의 최적 성능을 유지하기 위한 필수 요소입니다. 이는 주로 데이터 쿼리 최적화, 인덱스 관리, 하드웨어 자원 관리 등을 통해 이루어집니다. 성능 튜닝은 데이터의 접근 및 처리 속도를 개선하고, 시스템의 전반적인 효율성을 높이는 데 기여합니다.

8. 7. 데이터 전처리 고도화 및 자동화

• 8-1. AI 및 머신러닝 활용

• AI와 머신러닝은 데이터 전처리 및 분석 작업을 자동화하고 고도화하는데 중요한 역할을 합니다. MS의 애저(Azure)는 다양한 AI 및 머신러닝 서비스들을 제공하여 기업이 데이터 분석의 효율성을 극대화할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어, '애저 시냅스 애널리틱스(Azure Synapse Analytics)'와 같은 서비스는 기업이 빠르게 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하며, '애저 데이터브릭스(Azure Databricks)'는 분석가들이 협업할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 구글 클라우드는 또한 머신러닝 플랫폼 '버텍스 AI(Vertex AI)'를 통해 AI 모델 개발과 학습을 지원하며, '빅쿼리 ML' 기능을 통해 머신러닝 모델을 빠르게 빌드하고 운용할 수 있도록 합니다. 이러한 플랫폼은 데이터의 자동화와 효율적인 분석 기능을 제공하여 기업의 데이터 전처리 과정을 더욱 고도화할 수 있습니다.

• 8-2. 클라우드 기반 데이터 플랫폼

• 클라우드 기반 데이터 플랫폼은 데이터 전처리 및 관리의 효율성을 극대화할 수 있는 방법입니다. 클라우드 플랫폼을 통해 데이터는 손쉽게 수집, 저장, 처리, 분석, 활용될 수 있으며, 이를 통해 기업은 보다 빠르게 인사이트를 도출할 수 있습니다. MS의 애저(Azure)는 다양한 클라우드 서비스들, 예를 들어 '애저 데이터 레이크(Azure Data Lake)', '애저 데이터 팩토리(Azure Data Factory)', '파워 BI'(Power BI) 등을 제공하여 데이터의 수집부터 시각화까지의 전 과정을 지원합니다. 구글 클라우드 또한 다양한 클라우드 서비스를 제공하여 데이터 분석을 지원합니다. 예를 들어, '클라우드 데이터플로우(Cloud Dataflow)', '빅쿼리(BigQuery)' 등의 서비스를 통해 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 클라우데라는 '클라우데라 데이터 플랫폼(Cloudera Data Platform)'을 통해 하이브리드와 멀티 클라우드 환경에서 데이터 분석 서비스를 제공합니다.

• 8-3. 오픈소스 도구 및 분석 엔진

• 오픈소스 도구와 분석 엔진은 데이터 전처리 및 분석에 있어 유연성과 경제성을 제공합니다. MS 애저(Azure)는 '아파치 카산드라', '몽고DB', '아파치 스파크' 등 다양한 오픈소스 기반의 플랫폼과 호환성을 갖추고 있으며, 이를 통해 다양한 데이터 분석 도구를 활용할 수 있습니다. 구글 클라우드는 '데이터프록(Dataproc)', '데이터프렙(Dataprep)' 등 오픈소스 데이터 도구를 활용한 관리형 서비스를 제공하여 데이터 처리와 분석을 효율적으로 수행할 수 있게 합니다. 클라우데라는 또한 '하둡(hadoop)'과 같은 오픈소스 기술을 기반으로 데이터 분석 방법을 제공하며, 이를 통해 큰 규모의 데이터도 효율적으로 분석할 수 있습니다. 클루커스는 클라우드 기반 데이터 분석 서비스인 '클루커스 DAaaS(Data Analytics as a Service)'를 통해 다양한 오픈소스 도구와 클라우드 벤더의 솔루션을 결합하여 고객의 요구에 맞는 데이터 플랫폼을 구축합니다.

9. 결론

• 이 리포트는 기업 데이터 전처리와 구조화 과정을 통해 데이터 품질을 향상시키고, 분석 및 활용 효율성을 극대화하는 방법을 다루었습니다. 주요 발견은 데이터 전처리 과정에서 '클라우드 데이터 플랫폼'과 '데이터 전처리 도구'의 중요성, 그리고 'AI 및 머신러닝' 기술을 통해 데이터 전처리 및 관리 작업의 자동화와 고도화가 가능하다는 점입니다. 이러한 방법들은 데이터 기반 의사결정을 더욱 정확하고 효율적으로 만듭니다. 그러나 리포트는 실질적인 적용 사례나 성능 비교 분석이 부족하다는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 기업별 맞춤형 데이터 전처리 전략을 도출하고, 다양한 도구 및 기술의 성능을 비교 분석하는 후속 연구가 필요합니다. 앞으로 데이터 처리 기술은 AI와 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라 더욱 진보할 것으로 예상되며, 기업이 이를 적극적으로 활용할 경우 데이터 관리와 활용의 효율성은 더욱 높아질 것입니다.

10. 용어집

• 10-1. 클라우드 데이터 플랫폼 [기술]

• 클라우드 데이터 플랫폼은 데이터를 클라우드 환경에서 수집, 저장, 분석하는 통합 솔루션입니다. 클라우드 기반 솔루션으로는 구글 클라우드, MS 애저, 클라우데라 등이 있으며, 이를 통해 데이터 이동, 시각화, 다중 클라우드 환경 지원 등의 기능을 제공합니다.

• 10-2. 데이터 전처리 도구 [기술]

• 데이터 전처리 도구는 데이터를 정제하고 변환하는 과정에서 활용되는 소프트웨어와 라이브러리를 말합니다. Python의 Pandas, Numpy, 그리고 SQL을 이용하여 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. AIMMAX 전처리 도구는 특히 생성형 AI 구현과 전환 작업 관리용으로 활용됩니다.

• 10-3. AI 및 머신러닝 [기술]

• AI 및 머신러닝은 데이터 전처리와 분석을 자동화하는 데 필수적인 기술입니다. 다양한 오픈소스 도구와 상용 솔루션을 통해 데이터의 분석 정확성을 높이고 처리 속도를 개선할 수 있습니다.

11. 출처 문서

• [클라우드 데이터 플랫폼③] 구글 클라우드, MS, 클라우데라, 클루커스 전략 및 솔루션http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=203613
• 양성욱 온더라이브 대표의 AI RAG 구현 도전기, "데이터 전처리 분야 SaaS로 승부"https://techsuda.com/onthelive-airag-240508/