나쁜데이터 (1) 썸네일형 리스트형 데이터 품질 관리 – 좋은 데이터와 나쁜 데이터 구분법 1. 데이터 품질 관리가 중요한 이유디지털 시대에 데이터는 석유보다 더 중요한 자원이라 불립니다. 그러나 모든 데이터가 가치 있는 것은 아닙니다. 잘못된 데이터, 불완전한 데이터는 오히려 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 실제로 기업의 데이터 분석 프로젝트 실패 원인 중 절반 이상이 데이터 품질 문제 때문이라는 조사도 있습니다.따라서 데이터를 활용하기 전에 좋은 데이터와 나쁜 데이터를 구분하는 능력, 즉 **데이터 품질 관리(Data Quality Management)**가 필수적입니다.2. 좋은 데이터의 특징좋은 데이터란 단순히 많은 데이터를 의미하지 않습니다. 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.정확성(Accuracy)실제 사실과 일치해야 합니다. 예: 고객 나이, 구매 금액이 실제 값과 같아.. 이전 1 다음