더티 데이터로 인한 비용 증가: 일반적인 데이터 준비 문제에 대한 4가지 솔루션

데이터 분석을 한 번이라도 해보셨다면 데이터를 파악한 결과, 데이터의 구조가 엉망이거나, 많은 부분이 부정확하거나, 불완전하다는 것을 발견하는 쓰라린 경험이 있으실 것입니다. '더티 데이터'는 조직에 재정적으로나 문화적으로 상당한 영향을 미칠 수 있는 일반적인 문제점입니다.

오늘날, 점점 더 많은 사람들이 데이터를 비즈니스 인텔리전스 도구로 가져오기 전에 데이터가 적절한 모양과 구조를 갖추기를 기대합니다. 그러나 분석을 위해 데이터를 준비하는 것은 일반적으로 복잡하고 시간이 걸리며, 몇몇 사용자에게로만 제한되어 있어 업무 적체 및 좌절감을 야기합니다.

이 문서는 데이터 준비에 관련된 일반적인 문제를 극복하기 위한 실질적인 방법을 설명하고 다음에 관련된 몇 가지 팁을 소개합니다.

• 바로 사용할 수 있는 정리된 데이터에 대한 요구에 부응
• '정리된 데이터'에 대한 회사의 표준 확립
• 부정확성과 혼란을 야기하는 데이터 준비의 사일로 허물기
• 조직 전체에서 데이터 준비의 대중화