ITPE * JackerLab

개요데이터 랭글링(Data Wrangling)은 분석, 머신러닝, 시각화 등의 목적에 맞게 원시 데이터를 정제하고 구조화하는 일련의 전처리 과정을 의미합니다. 종종 '데이터 머시징(Data Munging)'이라고도 불리며, 실제 데이터 분석에서 가장 많은 시간을 차지하는 단계로 알려져 있습니다. 품질 좋은 분석 결과와 AI 모델 성능 확보를 위해 신뢰할 수 있는 데이터 준비 과정으로 필수적인 기술입니다.1. 개념 및 정의데이터 랭글링은 비정형, 불완전, 오류가 포함된 데이터를 수집·정리하여 분석에 적합한 형식으로 변환하는 작업입니다. 이에는 데이터 정리(cleaning), 구조 변환(structuring), 형식 통일(normalizing), 결측치 처리, 이상값 제거 등 다양한 작업이 포함됩니다.2. ..

개요인공지능(AI)의 성능과 신뢰성은 학습용 데이터의 품질에 결정적으로 의존합니다. 이에 따라, AI 개발에 활용되는 데이터의 정확성, 다양성, 적시성, 일관성을 체계적으로 확보하고 검증하기 위한 데이터 품질관리 체계가 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 국가적 차원에서는 AI 학습용 데이터 구축사업의 품질 기준을 정립하고, 민간에서는 데이터 거버넌스를 통해 AI 모델의 안전성과 윤리성 확보를 지원하고 있습니다.1. 개념 및 정의AI 학습용 데이터 품질관리 체계란 AI 모델 학습에 사용되는 데이터셋의 전체 생애주기에서 품질을 확보·관리하기 위한 정책, 프로세스, 도구, 평가 기준 등의 총체적 시스템을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 정제 작업을 넘어서, 데이터 확보 → 전처리 → 검수 → 평가 → 모니터..

개요빅데이터가 산업·공공·과학 분야에서 필수 인프라로 자리잡으면서, 데이터 품질, 처리 기술, 시스템 연동, 보안 등에 대한 표준화 필요성이 급격히 증가하고 있습니다. 빅데이터 표준은 데이터 수집부터 저장, 분석, 시각화, 활용까지 데이터 생애주기 전반에서 일관성과 호환성을 보장하는 기준 체계입니다. 이 글에서는 국내외 주요 빅데이터 표준, 참조 아키텍처, 적용 사례를 정리합니다.1. 빅데이터 표준이란? 항목 설명 정의빅데이터 처리 및 품질 확보를 위해 제정된 국제 및 국가 단위 기술·관리 지침목적상호운용성 확보, 기술 중립성, 품질 보증, 데이터 공유 촉진적용 범위수집, 저장, 처리, 분석, 시각화, 개방, 보안, 거버넌스 등빅데이터 표준은 기술뿐 아니라 정책, 운영, 관리 측면의 가이드라인까지 포함..

개요DMBOK(Data Management Body of Knowledge)는 데이터 관리 전문 협회인 DAMA(DAMA International)에서 제시한 데이터 관리에 대한 지식 체계이자 가이드라인입니다. 데이터 거버넌스부터 품질, 보안, 통합까지 데이터 관리의 전반적인 영역을 포괄하며, 기업의 데이터 전략 수립과 실행에 있어 글로벌 표준으로 활용됩니다. 본 포스트에서는 DMBOK의 개념, 11개 핵심 지식 영역, 구성 체계, 실무 적용 전략 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의DMBOK은 조직이 데이터를 자산으로 인식하고 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 데이터의 수명 주기 전반을 다루며, 역할, 책임, 정책, 표준 등을 정립하는 데 목적이 있습니다.발행처: DAMA I..

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..

개요Data Catalog(데이터 카탈로그)는 조직 내 존재하는 모든 데이터 자산의 위치, 정의, 품질, 연관 관계 등을 체계적으로 정리하고 검색할 수 있도록 도와주는 메타데이터 관리 시스템입니다. 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 현대의 데이터 중심 환경에서는, 데이터의 존재와 맥락을 명확히 파악하는 것이 생산성과 경쟁력의 핵심이 되고 있으며, 이를 가능하게 하는 것이 바로 데이터 카탈로그입니다.1. 개념 및 정의데이터 카탈로그는 마치 도서관의 책 목록처럼, 조직 내 모든 데이터를 구조화된 형태로 인덱싱하고 메타데이터와 함께 관리하는 플랫폼입니다. 데이터 사용자(분석가, 개발자, 데이터 과학자 등)는 카탈로그를 통해 필요한 데이터를 빠르게 찾고, 신뢰도와 활용 기준을 이해하여 효율적인 데이터 기반 의사..