데이터 통합 (Data Integration) 1. 개요 데이터 통합(Data Integration)이란 서로 다른 소스(Source)로부터 발생하는 다양한 형태의 데이터를 결합하여 일관된 단일 뷰(Unified View)를 제공하는 기술적 프로세스를 의미한다. 현대 비즈니스 환경에서는 서비스의 확장과 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 도입으로 인해 데이터…
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"데이터 프로파일링"에 대한 검색 결과 (총 6개)
데이터 무결성 검증 (Data Integrity Verification) 1. 개요 데이터 무결성 검증이란 데이터의 생명주기(Life Cycle) 전 과정에서 데이터가 전송, 저장, 처리되는 동안 권한 없는 변경이 일어나지 않고, 원래의 정확성, 일관성, 유효성을 유지하고 있는지를 확인하는 프로세스이다. 현대 데이터 과학과 분석 환경에서 데이터 무결성은 분…
데이터 파이프라인 (Data Pipeline) 1. 개요 데이터 파이프라인이란 데이터가 생성되는 소스로부터 목적지(저장소 또는 분석 도구)까지 이동하며 일련의 처리 과정을 거치는 자동화된 데이터 흐름 체계를 의미한다. 현대 데이터 생태계에서는 데이터의 양이 폭증하고 소스가 다양해짐에 따라, 수동으로 데이터를 이동시키는 것이 불가능해졌다. 데이터 파이프라인은…
데이터 품질 개선 (Data Quality Improvement) 개요 데이터 품질 개선(Data Quality Improvement)은 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 적시성 및 신뢰성을 높이기 위해 수행되는 체계적인 프로세스입니다. 현대 데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 환경에서 '쓰레기 입력, 쓰레기 출력(Garbage In, Garbag…
Talend Data PreparationTalend Preparation은 복잡 불완전한 원시 데이터를제하고 변환하여 분 및 데이터 통합 작업에 적합 형태로 만드는 데 중점을 둔 사용자 친화적인 데이터 정제 도구입니다. Tal 사에서 개발한 이 솔루션은 비기술 전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 시각적 인터페이스를 제공하며 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, …
데이터 특성 데이터는 현대 정보 사회의 핵심 자원으로, 다양한 분야 의사결정, 예, 자동화 등을 가능하게 합니다. 특성(Data)은 데이터의 본질 속성과 성격을 설명하는 요소들로 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 과정에서 매우 중요한 기준이 됩니다. 데이터 과학에서는 데이터의 특성을 이해함으로써 적절한 처리 방법과 분석 기법을 선택할 수 있으며, 데이…