Declarative Data Quality

개요

Declarative Data Quality는 데이터 품질 관리에서 절차적인 코드 대신 원하는 상태와 조건을 선언하여 품질 검증을 수행하는 방식이다. 이 접근은 데이터 엔지니어와 분석가가 반복 가능한 품질 검사를 구조화된 방식으로 자동화하고, 코드 유지보수와 확장성을 크게 향상시킨다.

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1. 개념 및 정의

Declarative Data Quality는 SQL, YAML 등 선언형 언어로 기대하는 데이터 상태를 명시하고, 해당 조건을 만족하는지를 검사하는 데이터 품질 관리 전략이다. 주로 데이터 파이프라인 내에서 품질 조건을 자동 검증하며, 품질 이슈가 있는 경우 경고나 차단이 가능하다.

목적 및 필요성

• 데이터 품질 문제 사전 탐지 및 예방
• 코드 반복 최소화 및 유지보수 용이성 향상
• 협업 가능한 품질 관리 체계 구축

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2. 특징

항목	선언적 접근	절차적 접근	기존 수동 검토
유지보수성	높음	낮음	없음
확장성	유연한 조건 추가 가능	복잡한 로직 변경 필요	불가
자동화 수준	매우 높음	제한적	전무

단순 선언으로 복잡한 품질 검사 자동화를 가능하게 한다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
Quality Rules	검증하고자 하는 조건 선언	NULL 허용 여부, 유니크 제약
Rule Engine	선언된 룰을 실행하는 엔진	dbt test, Great Expectations
Metadata Schema	적용 대상 테이블/필드 메타 정보	테이블명, 컬럼명, 조건 설명

구성 요소 간 유기적 통합이 자동 검증 체계를 만든다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 도구
YAML 정의	테스트 조건의 선언적 표현	dbt schema.yml
SQL 테스트	조건 위반시 실패 유도	SELECT COUNT(*) FROM ... WHERE NOT 조건
CI/CD 통합	데이터 품질 자동화 파이프라인 연계	GitHub Actions, Airflow DAGs

인프라와 자연스럽게 통합되는 설계가 특징이다.

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5. 장점 및 이점

항목	내용	기대 효과
오류 탐지	품질 조건 위반 데이터 사전 차단	운영 오류 감소
표준화	품질 룰 관리의 일관성 확보	팀 간 협업 효율 향상
자동화	수작업 품질 검토 제거	생산성 및 신뢰성 증대

지속 가능하고 반복 가능한 데이터 품질 전략 구축 가능

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	내용	참고사항
dbt	SQL 기반 테스트 정의 및 실행	schema.yml에 rule 선언
Great Expectations	다양한 검증 템플릿 제공	JSON, YAML, Python 호환
Databricks	Delta Live Table과 통합	수백 개 테스트 자동 실행

도입 시 고려사항

• 선언된 규칙의 의미와 목적 명확화 필요
• 실행 환경과의 통합(데이터 플랫폼, CI/CD 등)
• 운영팀과 분석팀 간 협업 체계 구축

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7. 결론

Declarative Data Quality는 품질 검증을 선언적으로 관리함으로써 유지보수성과 확장성을 극대화하고, 데이터 신뢰성을 확보하는 현대적인 접근 방식이다. 반복 가능한 테스트 기반 데이터 운영을 실현하려는 조직에 필수적인 전략으로, dbt, Great Expectations 등과 함께 사용되며 데이터 품질 자동화의 핵심 기술로 부상하고 있다.