빅데이터 시대의 데이터 품질

데이터 품질이라는 단어를 들었을 때 가장 먼저 떠오르는 단어는 무엇입니까? 정말 객관적인 용어로 정의하기가 어렵습니다. 왜 필요하지만? 바로 사용할 수 있는 데이터의 양이 많기 때문입니다.

데이터의 '크기'는 더 이상 주석 TB가 아니라 PB(1PB = 210TB), EB(1EB = 210PB) 및 ZB(1ZB = 210EB)입니다. IDC의 "디지털 유니버스(Digital Universe)" 예측에 따르면 2020년까지 이미 40ZB의 데이터가 생성되었습니다. 그러나 품질은 실제로 그 위치에 있습니다.

이것은 데이터 품질과 관련하여 정말 잘 번역됩니다. 우리가 언급했듯이 좋은 데이터는 실제로 설명하기가 그렇게 간단하지 않습니다. 데이터 품질은 몇 가지 특성으로 정의된 의도한 목적을 수행할 수 있는 데이터의 능력입니다.

빠른 온라인 검색은 여러 정의를 제공합니다. 해당 데이터를 비즈니스 결정에 도움이 되는 한 좋은 품질입니다. 나쁜 품질의 데이터는 도움이 되는 대신 작업 부하에 추가됩니다. 2년 전에 수행된 2차 조사를 기반으로 특정 마케팅 결정을 내렸다고 상상해 보세요. 그게 무슨 소용이겠습니까?

데이터 품질 차원

직관적으로 실시간 데이터가 최고의 데이터라고 말할 수 있습니다. 완전히 사실이 아닙니다. 데이터는 '신선한' 만큼만 좋지만(왜냐하면 우리가 워프 속도로 이동하고 있기 때문입니다.) 데이터 품질에 액세스하는 데에는 무시할 수 없는 다른 결정 요소가 있습니다.

데이터 품질 차원은 사일로에서 작동하지 않으므로 데이터 품질 차원의 산재된 특성은 데이터 품질에 대한 더 나은 이해를 제공하는 데 중요합니다. 정확성, 신뢰성, 적시성, 완전성 및 일관성 차원과 같은 일부는 내부 및 외부 보기로 분류할 수 있습니다. 이러한 각 분류는 데이터 관련 차원과 시스템 관련 차원으로 더 나눌 수 있습니다. 또는 데이터 품질 차원을 네 가지 범주로 분류할 수 있습니다. 내재적, 상황적, 표현적, 접근성.

ㅏ). 데이터 정확도

이 차원은 의미론적 정확성과 구문론적 정확성 에 연결되었습니다. 후자는 해당 정의 영역의 요소에 대한 값의 근접성을 의미하는 반면 의미론적 정확도는 실제 세계 값에 대한 값의 근접성을 나타냅니다.

비). 데이터 가용성

데이터 민주화는 양날의 검입니다. 그러나 데이터를 처리해야 하는 모든 사람이 액세스할 수 없다면 데이터가 무슨 소용이 있겠습니까?

씨). 완전성

데이터 정리 도구는 각 필드에서 누락된 값을 검색하고 이를 채워서 포괄적인 데이터 피드를 제공합니다. 그러나 데이터는 null 값도 나타내야 합니다. Null 값은 데이터 세트에서 Null 값의 원인을 식별할 수 있는 한 동일한 가중치를 할당해야 합니다.

디). 데이터 일관성

일관된 데이터는 동일한 데이터가 시스템 전체에서 동일한 값을 나타내는 상태를 반영합니다. 모든 분모는 동일한 값을 나타내는 한 동일한 기반에 있어야 합니다. 데이터는 일반적으로 정보를 수집하고 통찰력을 나타내기 위해 다양한 소스에서 통합됩니다. 그러나 소스마다 스키마 및 명명 규칙이 다르므로 통합 후 불일치가 예상됩니다. 통합되는 데이터의 엄청난 양과 다양성을 염두에 두고 일관성 문제는 통합 초기 단계에서 회사 내 데이터 표준 및 데이터 정책을 정의하여 관리해야 합니다.

이자형). 적시

데이터 적시성은 날짜의 변수로 정의됩니다. datedness 속성에는 측정값으로 연령 및 변동성이 포함됩니다. 그러나 이것은 응용 프로그램의 맥락 없이 고려되어서는 안 됩니다. 당연히 최신 데이터가 높은 데이터 품질로 간주될 가능성이 더 높지만 관련성보다 앞서지는 않습니다.

정확성, 완전성, 일관성 및 존재와 같은 데이터 품질 차원은 무결성 속성의 분류와 관련이 있습니다. 데이터 사용자의 관심사에 매핑하는 데이터의 타고난 능력으로 설명할 수 있습니다. 표현의 일관성과 비교하여 무결성 속성의 불일치 부족은 데이터 자체의 형식이나 표현뿐만 아니라 데이터 가치 관점에서 정의되었습니다.

데이터 품질을 모니터링하는 가장 실행 가능한 솔루션인 웹 스크래핑

웹 스크래핑은 크롤링 도구를 사용하여 웹에서 필요한 정보를 검색합니다. 모든 차원에 대한 데이터 품질을 보장하기 위해 자동화된 품질 보증 시스템과 통합될 수 있습니다.

그러한 시스템을 어떻게 구성합니까?

더 넓은 수준에서 시스템은 크롤링한 데이터의 우산과 함께 데이터의 무결성을 측정하려고 합니다.

ㅏ). 신뢰할 수 있음

ㅏ). 크롤링된 데이터 필드가 올바른 페이지 요소에서 가져왔는지 확인하십시오.

비). 수집만으로는 충분하지 않습니다. 포맷도 마찬가지로 중요합니다. 스크랩한 데이터가 수집 후 처리되었으며 수집 단계에서 요청한 형식으로 표시되었는지 확인합니다.

비). 적용 지역

ㅏ). 사용 가능한 모든 항목을 스크랩해야 합니다. 이것이 바로 웹 스크래핑의 핵심입니다.

비). 모든 항목에 대한 모든 데이터 필드도 다루어야 합니다.

씨). 시스템을 구성하는 다양한 접근 방식

프로젝트별 테스트 프레임워크

이름에서 알 수 있듯이 작업하는 모든 웹 스크래핑 프로젝트에 대한 모든 자동화된 테스트 프레임워크는 절대적으로 사용자 정의됩니다. 이러한 접근 방식은 요구 사항이 계층화되고 스파이더 기능이 필드 상호 의존성과 함께 고도로 규칙 기반인 경우에 적합합니다.

일반 테스트 프레임워크

다른 옵션은 모든 요구 사항에 맞는 일반 프레임워크를 만드는 것입니다. 이것은 웹 스크래핑이 모든 비즈니스 결정의 핵심이고 맞춤형 조각이 실현 가능하지 않은 경우 작동합니다. 또한 이 프레임워크를 사용하면 모든 프로젝트에 품질 보증 계층을 빠르게 추가할 수 있습니다.

해결책

웹 스크래핑 서비스 는 데이터 무결성을 관리하는 가장 좋은 방법입니다. 수동 및 자동 레이어가 모두 제공됩니다. 또한 '깨끗한' 데이터를 확보하기 위해 모든 HTML 태그를 제거합니다. PromptCloud와 같은 엔터프라이즈 웹 스크래핑 서비스는 전 세계 수백 명의 클라이언트에 대한 데이터 품질과 이들이 조달하는 제타바이트의 데이터를 유지 관리합니다. 우리는 또한 프로세스를 통해 귀하를 지원하며 고객 지원 팀은 항상 전화 한 통에 있습니다.

여전히 데이터 품질이 필수적이라는 확신이 없으십니까? 여기에 3조 1천억 달러의 이유 가 있습니다. 2016년 미국 A에서만 저품질 데이터로 인한 연간 비용은 무려 3조 1천억 달러였습니다.

우리가 이 글을 쓰는 것을 즐겼던 만큼 이 글을 읽는 것이 좋았다면 사랑을 나눠주세요. 우리는 당신 이 이것을 읽는 것을 좋아할 것이라고 생각합니다.