"이 데이터를 신뢰할 수 있습니까?"

인공지능(AI) 시대가 도래함에 따라 이 질문은 개인과 조직에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 신뢰성은 조직의 초석입니다. 데이터 기반 의사 결정. 최근 설문 조사 정확하게 연구에 따르면 데이터 기반 의사 결정이 데이터 이니셔티브의 77%의 주요 목표로 확인되었지만, 조직의 46%만이 의사 결정을 지원하는 데이터에 대해 높거나 매우 높은 신뢰를 갖고 있는 것으로 나타났습니다.

에서 보고서 세계 경제 포럼 (World Economic Forum) AI의 잠재력을 실현하는 데 있어 데이터 신뢰성의 중요성을 강조합니다. 공공 및 민간 CEO의 90%는 AI가 기후 변화에 대응하는 데 필수적이라고 믿고 있지만, 경영진의 75%는 중요한 데이터 프로젝트를 지원하는 데이터의 신뢰성에 대해 높은 수준의 신뢰를 갖고 있지 않습니다. 미래의 데이터 기반 이니셔티브의 성공을 보장하는 것은 신뢰할 수 있는 데이터에서 시작되며, 데이터가 신뢰할 수 있다는 것을 증명하는 것은 다음을 정의하는 것에서 시작됩니다. 데이터 신뢰성이란 무엇인가, 그리고 이를 달성하는 방법을 결정합니다.

데이터 신뢰성이란 무엇입니까?

데이터 신뢰성은 결심 데이터가 정확하고 완전하며 일관되고 오류가 없음을 보장합니다. 데이터의 신뢰성을 보장하는 것은 조직의 구성 요소입니다. 데이터 무결성 노력, 이는 데이터 자체를 넘어 데이터와 관련된 인프라 및 프로세스로 확장됩니다.

• 물리적 무결성 IT 시스템에서 데이터를 안전하게 저장하고 검색하는 절차를 관리합니다. 이는 중단 및 데이터 안정성에 대한 기타 외부 위협으로부터 보호합니다.
• 논리적 무결성 데이터가 다양한 맥락에서 의미가 있음을 확인합니다. 데이터 논리는 사람의 실수나 시스템 설계의 결함으로 인해 손상될 수 있습니다. 논리적 무결성에는 네 가지 측면이 있습니다.
  • 도메인 무결성 정수, 텍스트, 날짜 등 허용되는 값 범위와 관련됩니다.
  • 엔터티 무결성 관계형 데이터베이스 테이블의 레코드를 고유하게 식별하는 기본 키를 적용하여 중복을 방지합니다.
  • 참조 무결성 두 데이터베이스 테이블 간의 일관성을 유지하는 규칙과 절차를 구현합니다.
  • 사용자 정의 무결성 조직 자체의 내부 규칙과 데이터 제한 사항을 적용하여 다른 무결성 검사에서 놓친 오류를 식별하려고 시도합니다.

데이터 신뢰성은 강력한 데이터 기반 의사 결정 프로세스를 만드는 첫 번째 단계입니다. 의사결정의 품질은 데이터 형식의 표준화 부족, 일관되지 않은 데이터 정의, 부적절한 데이터 수집 방법으로 인해 발생하는 데이터의 불완전성, 데이터 부정확성 및 편향에 의해 영향을 받습니다. 데이터의 신뢰성에 대한 확신을 가지면 의사 결정자는 필요한 정보를 수집하고 변화하는 산업 및 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있습니다.

데이터 신뢰성이 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 신뢰성의 중요성을 측정하는 한 가지 방법은 다음을 고려하는 것입니다. 신뢰할 수 없는 데이터의 특징:

• 부정확 한 데이터는 완전히 잘못되었으며 오해의 소지가 있습니다.
• 구식의 데이터는 더 이상 정확하지 않으며 오해의 소지가 있습니다.
• 불완전한 데이터에 값이 누락되었거나 연락처 정보가 없는 고객 기록과 같은 특정 속성이 부족합니다.
• 복제 데이터는 분석을 왜곡하고 리소스를 낭비할 수 있습니다.
• 불일치 데이터는 조직 내에서 다양한 형태나 형식으로 존재합니다.
• 부적절한 데이터는 현재 분석의 맥락에서 가치를 추가하지 않습니다.
• 비정형 데이터에는 일반 텍스트와 정의된 데이터베이스 필드의 텍스트 등 정확하게 분석할 수 있는 컨텍스트가 부족합니다.
• 비준수 데이터는 의료, 금융 등 규제 대상 산업에 문제를 일으키고 법적, 재정적 처벌을 받을 수 있습니다.

반대로, 신뢰할 수 있는 데이터는 비즈니스 의사 결정의 품질을 향상시키고, 회사의 운영 효율성에 기여하고, 고객 만족도를 높이고, 재무 관리를 보다 정확하게 만들고, 규정 준수를 촉진합니다. 조직에 대한 데이터 신뢰성의 다른 이점으로는 보다 효과적인 마케팅, 운영 비용 절감, 보다 정확한 예측, 향상된 확장성, 보다 의미 있고 유용한 데이터 통합 ​​등이 있습니다.

기업이 향상된 데이터 신뢰성을 통해 얻을 수 있는 가장 중요한 이점은 직원, 파트너 및 고객과 구축한 신뢰일 수 있습니다. 신뢰가 비즈니스 관계의 기초라면, 데이터 신뢰성은 회사 내부 및 외부의 당사자 및 이해관계자와 강력하고 오래 지속되는 관계 및 긍정적인 상호 작용을 구축하는 경로입니다. 

데이터 신뢰성을 측정하는 방법

첫 번째 단계 데이터 신뢰성 측정 가장 적합한 측정항목을 결정하는 것입니다. 특정 유형의 데이터 및 애플리케이션, 또는 '차원'. 데이터 신뢰성에 대한 일부 지표는 데이터베이스의 총 코딩 오류 수와 같이 고유하거나 특정 사용 사례와 독립적입니다. 다른 것들은 외부적입니다. 즉, 웹페이지의 평균 로드 시간과 같은 특정 작업이나 컨텍스트에 직접 연결되어 있습니다.

본질적인 측정항목에는 데이터 정확성, 완전성, 일관성, 신선함, 개인 정보 보호 및 보안:

• 정확성 데이터가 관련된 실제 상황을 얼마나 잘 설명하거나 나타내는지에 따라 측정됩니다. 여기에는 데이터가 데이터 모델에 설명된 속성을 보유하고 있는지 여부, 사건 및 상황에 대한 모델의 예측이 사실인지 여부가 포함됩니다.
• 완전성 데이터 자체와 해당 데이터를 기반으로 생성된 데이터 모델 모두와 관련됩니다. 완전성은 데이터베이스의 null 값이나 데이터 요소 및 데이터가 완전히 누락된 필드를 식별하여 측정됩니다.
• 일관성 서로 집계된 값의 데이터 중복성과 불일치를 근절합니다. 예를 들어 영업 부서에서 사용하는 제품 모델 번호가 생산 팀에서 사용하는 모델 번호와 일치하지 않는 데이터베이스가 있습니다.
• 선도 현재 순간의 데이터의 현재성을 정의합니다. 이는 다음과 관련이 있지만 동의어는 아닙니다. 데이터 적시성, 또는 특정 작업에 적용할 때 데이터의 관련성. 예를 들어, 판매 담당자 목록이 오래되어 판매 수치 게시가 지연될 수 있습니다. 판매 데이터는 정확하고 적시에 분석할 수 있지만 최신 데이터는 아닙니다.

외부 측정항목에는 다음이 포함됩니다. 관련성, 신뢰성, 적시성, 유용성 및 유효성:

• 관련성 데이터가 작업에 필요한 통찰력을 제공하고 모든 의도된 사용 사례를 충족하기에 충분하도록 보장합니다. 부적절성은 중복, 구식 또는 불완전함으로 인해 발생할 수 있습니다.
• 신뢰성 이해관계자가 데이터를 얼마나 신뢰할 수 있다고 생각하는지를 나타냅니다. 데이터가 사실이고 신뢰할 수 있는 것으로 간주되려면 해당 데이터의 출처, 품질 및 잠재적인 편견 측면에서 검증 가능해야 합니다.
• 적시 데이터가 최신 상태이고 의도된 목적으로 사용될 수 있음을 확인합니다. 필요한 의사 결정자에게 전달되지 않는 최신 정보는 즉시 전달되는 오래된 정보만큼 쓸모가 없습니다.
• 편의성 조직의 데이터 소비자가 데이터에 얼마나 쉽게 액세스하고 이해할 수 있는지를 결정합니다. 데이터는 명확하고 모호하지 않아야 하며 다양한 요청 양식, 문구 및 접근 방식을 사용하여 액세스할 수 있어야 합니다.
• 유효 기간 데이터가 회사의 내부 규칙 및 데이터 정의를 준수하는지 확인합니다. 일관되고 효율적인 비즈니스 프로세스를 촉진하려면 다양한 부서에서 데이터를 생성, 설명 및 유지 관리하는 구체적인 방법에 동의해야 합니다.

데이터 신뢰성을 향상하는 방법: 사례 및 과제

회사 데이터의 신뢰성을 높이는 것은 판매 예측, 인력 계획 또는 효과적인 마케팅 전략 고안과 같은 가장 중요한 사용 사례를 식별하는 것부터 시작됩니다. 이를 통해 조직 전체에 가장 큰 영향을 미치고 모든 이해관계자에게 공통 기반을 제공하는 데이터에 집중할 수 있습니다. 또한 보다 신뢰할 수 있는 데이터가 가장 필요한 영역과 애플리케이션을 강조합니다.

데이터 신뢰성을 향상하기 위한 모범 사례를 채택함으로써 조직은 다음과 같은 이점을 실현합니다. 완전한 데이터 스택: 데이터 소스와 추출 및 로드 도구부터 클라우드 데이터 웨어하우스와 변환 도구까지.

• 데이터 수집 표준을 준수합니다. 이를 통해 데이터의 변동이 줄어들고 회사 전체의 일관성이 향상됩니다.
• 신뢰성에 집중하도록 데이터 수집자를 교육합니다. 인적 오류 가능성을 줄이는 도구와 기술을 제공하고 신뢰할 수 없는 데이터 사용과 관련된 비용을 알려줍니다.
• 정기적인 감사를 실시합니다. 데이터 감사는 시스템의 오류와 불일치를 식별하고, 문제의 원인을 발견하고 시정 조치를 결정하기 위해 더 깊이 파고듭니다.
• 도구와 장비의 신뢰성을 테스트하십시오. 데이터 수집 도구에는 설문조사, 설문지, 측정 도구가 포함됩니다. 도구의 파일럿 테스트 외에도 데이터 완전성, 정확성 및 일관성을 위해 수집 프로세스를 모니터링해야 합니다.
• 데이터를 정리합니다. 데이터에서 이상값을 찾아 제거합니다. 누락된 값과 일관되지 않은 값을 식별하고 데이터 완전성과 일관성을 달성하기 위한 표준 방법을 구현합니다.
• 데이터 사전을 만듭니다. 사전은 데이터 유형, 데이터 관계 및 데이터 의미에 대한 중앙 저장소 역할을 합니다. 이를 통해 데이터 소스, 형식 및 사용 방법을 추적할 수 있습니다. 또한 모든 이해관계자를 위한 공유 리소스 역할도 합니다.
• 데이터가 재현 가능한지 확인하십시오. 데이터 수집 관행을 주의 깊게 문서화하면 귀하와 다른 사람들이 결과를 재현할 수 있습니다. 사용된 방법론을 명확하게 설명해야 하며 모든 버전의 데이터를 정확하게 추적해야 합니다.
• 데이터 거버넌스 정책을 적용합니다. 회사의 데이터 소비자가 액세스 제어, 수정 및 변경 로그 업데이트와 관련된 데이터 정책 및 절차를 이해하고 있는지 확인하십시오.
• 데이터를 백업하고 복구 가능한 상태로 유지하세요. 데이터 복구 프로세스를 정기적으로 테스트하여 중요한 데이터의 잠재적인 손실에 대비하세요.

데이터 신뢰성은 AI에 대한 신뢰 구축의 핵심입니다

생성적 인공 지능(GenAI)의 큰 가능성은 기업과 소비자에 달려 있습니다. 기술에 대한 불신을 극복하다. 데이터 신뢰성은 LLM(대형 언어 모델) 기계 학습 시스템에 내재된 가변성과 부정확성을 상쇄할 수 있습니다. AI 모델링에 데이터 신뢰성 원칙을 적용하면 AI 생성 콘텐츠의 암시적 및 명시적 편견을 해결할 수 있습니다.

GenAI 혁신에 적용된 데이터 신뢰성의 예는 다음과 같습니다. 설명 가능한 AI (XAI) 시스템의 투명성과 이해성을 향상시키며, 인간-AI ​​협업인간의 직관과 경험을 AI의 계산 효율성과 결합한 것입니다. 또한 정확성과 신뢰성 외에도 공정성과 평등을 추구하는 윤리적인 AI 프레임워크도 개발 중입니다.

데이터는 현대 비즈니스를 움직이는 원동력이지만, 데이터 소비자가 데이터의 정확성, 무결성, 신뢰성에 대한 믿음을 잃으면서 데이터의 가치는 급격히 감소합니다. 회사가 데이터 투자에 대해 실현하는 수익을 높이는 가장 좋은 방법은 가치를 보호하고 향상시키는 도구와 프로세스를 구현하는 것입니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/