데이터 랭글링: 정의 및 따라야 할 단계

게시 됨: 2022-09-06

오늘날의 디지털 시대에 기업은 온라인에서 방대한 양의 데이터를 얻습니다. 원시 데이터는 효율적이고 신중하게 처리되어야 합니다. 여기서 데이터 랭글링이 발생하며 원시 데이터를 유익한 결과를 제공할 수 있는 가치 있는 데이터로 변환하는 데 사용됩니다.

데이터 랭글링을 올바르게 수행하면 더 나은 비즈니스 판단을 내릴 수 있습니다. 여기에서 데이터 랭글링, 관련된 단계 및 함께 수행되는 모범 사례에 대해 배울 수 있습니다. 자, 시작하겠습니다!

데이터 랭글링이란?

데이터 랭글링은 원시 데이터를 재구성, 정리 및 강화하여 보다 처리된 형태로 변환하는 프로세스입니다. 데이터 랭글링은 다양한 형식의 데이터를 처리하고 분석하고 이를 다른 데이터 세트와 결합하여 의미 있는 통찰력을 생성하는 것을 수반합니다. 구체적인 전략은 사용 중인 데이터와 달성하려는 목표에 따라 다릅니다.

다음은 데이터 랭글링의 예입니다.

분석을 위해 데이터 소스를 결합합니다.
데이터 공백 채우기 또는 제거.
불필요하거나 관련 없는 프로젝트 데이터 삭제.
데이터 이상값을 식별하고 분석을 허용하도록 설명하거나 삭제합니다.

데이터 랭글링은 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다. 데이터 세트가 방대하면 자동으로 정리하는 것이 중요합니다. 데이터 과학자 또는 기타 전담 팀원이 포괄적인 데이터 팀과 함께 비즈니스에서 데이터 랭글링을 담당하는 경우가 많습니다. 소규모 회사는 데이터를 사용하기 전에 데이터를 정리하기 위해 종종 비 데이터 전문가에게 의존합니다.

데이터 랭글링의 이점?

데이터 랭글링은 유익합니다. 그것이 얼마나 유익한지 생각해 보면 그것을 이해하기 위해 시간을 할애할 가치가 있음이 분명합니다. 다음은 데이터 랭글링이 비즈니스에 제공할 수 있는 몇 가지 이점입니다.

간단한 분석: 비즈니스 분석가와 이해 관계자는 원시 데이터가 길들여지고 변환되면 가장 복잡한 데이터라도 빠르고 효율적이며 효과적으로 검사할 수 있습니다.

데이터 처리: 이 절차는 구조화되지 않은 원시 데이터를 행과 열로 변환합니다. 이 기술은 데이터를 풍부하게 하여 더 깊은 이해를 얻습니다.

향상된 타겟팅: 여러 소스의 데이터를 결합하면 잠재고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 되어 광고 캠페인 및 콘텐츠 전략의 타겟팅이 향상됩니다.

시간 사용: 분석가는 이 기술을 사용하여 무질서한 데이터를 관리하는 시간을 줄이고 이해하기 쉬운 데이터를 기반으로 정확한 결정을 내리기 위해 통찰력을 얻는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

데이터 시각화: 데이터는 랭글링된 후 데이터를 정렬, 분석 및 요약하기 위해 모든 시각적 분석 플랫폼으로 내보낼 수 있습니다.

데이터 랭글링을 수행하는 데 필요한 단계

각 데이터 프로젝트는 최종 데이터 세트가 신뢰할 수 있고 사용 가능하도록 보장하기 위해 서로 다른 전략이 필요합니다. 이를 필수 데이터 랭글링 단계 또는 활동이라고 합니다.

1단계: 발견

검색 프로세스는 데이터 랭글링 프로세스의 초기 단계입니다. 데이터를 더 잘 이해하기 위한 단계입니다. 데이터를 더 쉽게 사용하고 분석할 수 있도록 하려면 데이터를 살펴보고 데이터를 정렬하는 방법을 고려해야 합니다.

데이터는 검색 프로세스 동안 추세 또는 패턴을 표시할 수 있습니다. 이것은 모든 후속 조치에 영향을 미치기 때문에 중요한 단계입니다. 또한 누락되거나 불완전한 값과 같은 명백한 문제를 식별합니다.

2단계: 구조화

대부분의 경우 불완전하거나 형식이 잘못된 원시 데이터는 의도한 목적에 적합하지 않습니다. 처리되지 않은 데이터를 가져와 더 쉽게 사용할 수 있도록 변환하는 프로세스를 데이터 구조화라고 합니다.

새로운 데이터에서 관련 정보를 추출하는 방법입니다. 데이터는 열, 클래스, 제목 등을 추가하여 스프레드시트로 구성할 수 있습니다. 이렇게 하면 분석가가 분석에 쉽게 사용할 수 있도록 사용성이 향상됩니다.

3단계: 청소

데이터 정리에는 분석을 왜곡하거나 유용성을 감소시킬 수 있는 뿌리 깊은 결함을 제거하는 작업이 포함됩니다. 데이터 정리 또는 수정은 분석을 위한 최종 데이터가 영향을 받지 않도록 하는 것을 목표로 합니다.

원시 데이터에는 일반적으로 사용하기 전에 정리해야 하는 오류가 포함되어 있습니다. 데이터 정리에는 이상값 수정, 잘못된 데이터 삭제 등이 포함됩니다. 데이터를 정리하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석 결과를 편향시킬 수 있는 이상치를 제거합니다.
데이터 유형을 변경하고 데이터를 단순화하여 품질과 일관성을 높입니다.
중복 값을 찾고 구조적 문제를 제거하며 데이터를 검증하여 사용하기 쉽도록 합니다.

4단계: 강화

데이터에 컨텍스트를 추가하는 것은 강화를 의미합니다. 이 프로세스는 이전에 정리되고 형식이 지정된 데이터를 새 유형으로 변환합니다. 이 시점에서 이미 정보를 최대한 활용하기 위해 전략적으로 계획해야 합니다.

데이터를 다운샘플링, 업샘플링 및 오징어링하는 것이 가장 세련된 형태로 데이터를 얻는 가장 좋은 방법입니다. 보강이 필요하다고 생각되면 얻은 추가 데이터에 대해 방법을 반복해야 합니다. 데이터를 보강하는 단계는 선택 사항입니다. 이미 가지고 있는 데이터가 요구 사항을 충족하지 않는 경우 이 단계를 수행할 수 있습니다.

5단계: 검증

데이터가 정확하고 일관성 있고 안전하고 신뢰할 수 있는지 확인하려면 반복적인 프로그래밍 단계가 필요합니다. 데이터가 정확하고 일관성이 있는지 확인하는 프로세스를 데이터 유효성 검사라고 합니다. 이 단계에서는 수정해야 하는 문제를 나타내거나 데이터가 분석할 준비가 되었다고 결론을 내릴 수 있습니다.

6단계: 게시

게시는 데이터 랭글링의 마지막 단계이며 전체 프로세스가 무엇인지 보여줍니다. 새로운 랭글링된 데이터를 귀하와 다른 이해 관계자가 쉽게 찾고 사용할 수 있는 위치에 두는 것입니다. 정보를 새로운 데이터베이스에 추가할 수 있습니다. 이전 단계를 따르면 통찰력, 비즈니스 보고서 등에 대한 고품질 데이터를 얻을 수 있습니다.

데이터 랭글링 모범 사례

다양한 방법으로 데이터 랭글링을 실행할 수 있습니다. 방법은 데이터가 표시되는 대상에 따라 다를 수 있습니다. 다음은 모든 상황에 적용할 수 있는 몇 가지 권장 사례 목록입니다.

청중을 더 잘 이해하기

데이터 랭글링의 고유한 요구 사항은 회사마다 다릅니다. 누가 데이터에 액세스하고 분석할 것인지, 그리고 그들이 달성하고자 하는 바를 식별하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 청중에 대한 유용한 정보를 얻어 청중에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

예를 들어 현재 고객에 대한 모든 인구통계학적 정보를 얻을 수 있으므로 마케팅 팀이 광고로 타겟팅할 대상을 알 수 있습니다.

적절한 데이터 선택

데이터가 많다는 것이 아닙니다. 그것은 올바른 데이터를 갖는 것에 관한 것입니다. 그렇기 때문에 데이터 선택이 매우 중요합니다. 다음은 적절한 데이터를 선택하기 위한 몇 가지 지침입니다.

동일하거나 반복되는 null 또는 숫자가 많이 포함된 데이터를 사용하지 마십시오.
계산된 값을 멀리하고 소스에 더 가까운 데이터를 선택하십시오.
다양한 유형의 플랫폼에서 정보를 수집합니다.
데이터에 특정 필터를 적용한 다음 요구 사항 및 지침을 충족하는 주제를 선택합니다.

데이터 이해

데이터가 조직의 거버넌스 원칙 및 지침을 준수하는 방법을 이해해야 합니다. 다음과 같은 중요한 사실을 관찰하십시오.

데이터, 데이터베이스 및 파일 형식을 이해합니다.
시각화 도구에서 제공하는 기능을 사용하여 데이터의 현황을 탐색합니다.
특성화를 사용하여 데이터 품질 메트릭을 만듭니다.
데이터의 한계에 주의하십시오.

새로 개발된 도구 및 기술 채택

매일 새로운 기술이 기존 기술과 결합되고 대상이 계속 확장됩니다. 데이터 전문가는 효율적인 데이터 랭글링 서비스를 제공하기 위해 새로운 도구와 분석 기술에 적응해야 합니다.

결론

데이터 랭글링은 사용자 경험을 개선하기 위해 매일 처리되는 방대한 양의 데이터로 인해 최근 몇 년 동안 점점 더 중요해지고 있습니다. 강력한 데이터 저장 시스템과 데이터 랭글링 기술에 대한 투자가 없다면 비즈니스는 어려움을 겪을 것입니다. 이제 이 기사로 인해 데이터 랭글링과 관련된 프로세스에 대해 더 잘 이해할 수 있을 것입니다.

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