데이터 프로파일링이란? 데이터가 병든 ‘진짜’ 이유를 분석하려면

데이터 프로파일링(Data Profiling)이란?

데이터 프로파일링이란, 데이터의 진짜 모습을 객관적으로, 정확하게 들여다보는 모든 과정을 말합니다. 데이터의 문제점, 패턴 등을 면밀히 파악하는 작업이죠.

‘범죄 프로파일링’ 과정을 떠올리면 좀 더 쉽게 이해하실 수 있습니다. 프로파일러는 사건 그 자체를 분석하는 직업이라기 보다는, ‘범인’에 대한 데이터를 분석하는 직업이죠. 범인의 성향, 행동 패턴, 행동의 원인 등을 모두 파헤칩니다. 이러한 분석이 모여서 사건을 해결하는 실마리가 되고요.

데이터 프로파일링도 비슷합니다. AI나 시스템 상 문제가 생겼을 경우, 데이터가 가진 특성, 문제점, 패턴을 철저히 파악합니다. 이렇게 분석한 내용들은 문제를 해결하는 근거로 사용합니다.

전문가들이 입을 모아 강조하는 이유

데이터 프로파일링을 한다는 건 결국 ‘데이터의 진면모를 있는 그대로, 정확하게 분석한다’는 뜻이죠. 그런데 이렇게 정확하게 데이터의 품질을 분석하는 게 좋다는 건 알지만, 구체적으로 어떤 영향력을 불러오는 걸까요? 

페블러스 데이터 커뮤니케이션팀은 물론, 데이터 엔지니어링 전문가들이 데이터 프로파일링을 반복해서 강조하는 이유는 크게 3가지로 정리할 수 있습니다. 

• 데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스는 조직의 데이터를 안전하게 관리하기 위한 체계인데요. 이를 위해 우리가 가진 데이터가 어떤 성격인지 정확히 알아야 합니다. 데이터 프로파일링으로 데이터의 출처, 사용 패턴, 소유권 등을 파악해야 비로소 체계를 잡을 수 있어요.
  
  
• 워크플로우 간소화: 데이터 프로파일링을 진행하면 데이터의 오류가 한눈에 드러납니다. 이를 사전에 걸러내고, 실제로 활용할 데이터만을 높은 품질 기준으로 삼을 수 있죠. 담당자님은 수동 데이터 정리 작업에 쓰던 시간을 줄이고, 모델 개선처럼 더 전문적인 업무에 집중할 수 있습니다. 조직 전체의 생산성이 자연스럽게 높아지죠.
  
  
• 규제 대응: 데이터도 세상과 함께하며 규칙을 지킬 때 비로소 가치가 인정됩니다. 따라서 전 세계적, 국가적 차원에서 인공지능의 편향성과 개인정보 오남용을 막기 위해 규제를 강화하고 있습니다. 이제 기업은 데이터 프로파일링을 통해 위험 요소가 없는지 면밀히 살펴야 합니다. 
  

데이터 프로파일링 VS 데이터 마이닝, 어떤 차이가 있을까요? 

두 개념은 언뜻 보면 비슷해보이겠지만, 알고 보면 꽤 차이가 많습니다. 

• 데이터 마이닝(Data Mining): 마이닝(Mining)은 ‘채굴’을 말합니다. 여러 데이터 중에서도 문제 해결에 있어서 ‘유용한 데이터’만 채굴합니다. 이렇게 채굴한 데이터로 ‘인사이트’를 발굴합니다. 고객을 위한 신제품을 개발해야 한다면, 이 중 데이터 마이닝을 통해 특정 고객이 어떤 상품을 좋아하는지 패턴을 찾아내죠.
  
  
• 데이터 프로파일링(Data Profiling): ‘정밀 검사’와 같습니다. 데이터 속 결측치, 이상치, 중복값을 정말 세세하게 분석합니다. 

즉 데이터를 활용하는 순서를 이렇게 생각하시면 좋습니다. 

1. 데이터 프로파일링
2. 데이터 품질 개선 
3. 데이터 마이닝

만약 1, 2번 없이 곧바로 데이터 마이닝으로 들어간다면 어떨까요? 처음에는 인사이트를 발굴해서 기쁠 수 있지만, 나중에는 실망만 남습니다. 잘못된 데이터로 인해 인사이트가 아닌데도 인사이트로 착각했기 때문이죠. 

데이터 프로파일링이 선행되어야 데이터 마이닝도 원활하게 진행될 수 있습니다. 이말인즉슨 데이터가 어떤 구조인지, 어떤 문제가 있는지 정확하게 이해한 후 개선해야 데이터 마이닝에서 나오는 인사이트도 신뢰할 수 있습니다. 

데이터 프로파일링의 유형 3가지 

이렇게 중요한 데이터 프로파일링, 어떻게 진행해야 할까요? 영역별로 알아보겠습니다. 

1) 구조 발견

나무가 아니라 큰 숲을 봐야 합니다. 즉 정형데이터라면 데이터의 구조, 스키마, 포맷에 대한 정보를 확인하는 것이죠. 

• 테이블이 어떻게 구성되어 있는지
• 필드 간의 대응 관계는 무엇인지
• 각 필드의 데이터 유형은 무엇인지
• 기본 키, 외래 키, 인덱스가 제대로 설정되어 있는지

위와 같은 요소들을 하나씩 점검합니다. 특히 여러 시스템의 데이터를 통합해야 하는 조직이라면 구조 프로파일링이 정확해야 통합 과정에서 충돌이 나지 않습니다. 다만 비정형 데이터의 구조 발견을 위해서는 임베딩을 사용하는 등 조금 더 복잡한 절차가 필요합니다. 

2) 콘텐츠 검색

숲을 봤으면 이제 나무를 볼 차례입니다. 각 데이터가 ‘실제로 담고 있는 값’을 들여다보는 단계입니다. 결측값, 이상치, 중복 데이터 여부 등을 세세하게 점검하여 데이터 안에 어떤 문제가 있는지를 정확하게 파악합니다.

3) 관계 발견

물론 하나의 데이터만으로 충분히 의미가 있을 수도 있겠지만, 보통은 데이터들은 서로 연결되고 결합되며 의미를 형성합니다. 즉 개별 데이터의 품질 뿐만 아니라 데이터 간의 연관성도 조사해야 합니다. 

• 테이블 간 관계가 올바르게 설정되어 있는지 확인합니다. 예를 들어 1:N(일대다), 다대다(N:N) 등 연결 구조를 검토해서, 잘못된 연결로 인한 오류를 방지하는 것이죠.
• 서로 다른 소스 데이터를 결합할 때 어떤 필드를 기준으로 합쳐야 하는지 파악해요.
• 분석 또는 ETL 과정에서 데이터 간 충돌이 날 가능성이 있는 연관성을 미리 점검합니다. 

데이터가 병든 ‘진짜’ 이유를 찾을 수 있는 4가지 노하우

그런데 데이터 프로파일링을 좀 더 수월하게, 깊이 있게 할 수 있는 방법이 있습니다. 실제로 이 방법대로 실천하는 기업과 그렇지 못한 기업은 시간이 지날수록 데이터 품질 차이가 확연하게 달라집니다. 귀사도 딱 4가지 내용을 눈여겨 보셨으면 합니다. 

1) 정형 데이터 - 조직 맞춤형 규칙, ‘데이터 정의서’를 작성해야 합니다.  

데이터 프로파일링의 시작은 ‘규칙’을 정교하게 정의해야 하는 것입니다. 이 때 ‘데이터 정의서’가 필요합니다. 

데이터 정의서란? 데이터가 어떤 의미를 갖고 어떤 규칙을 따라야 하는지 알려주는 설명서라고 볼 수 있습니다.

데이터 정의서의 종류는 다양합니다. 그 중 2가지만 소개하자면 이렇습니다. 

• 표준도메인 정의서: 각 컬럼이 가져야 하는 값 범위와 의미를 정의
• 표준 코드 정의서: 시스템마다 다르게 쓰이는 코드를 하나의 표준으로 정리

그렇다면 왜 정의서가 필요할까요?

• 각 조직에서 필요한 비즈니스 목표가 있습니다. 목표를 달성하려면 자연스럽게 데이터 품질 규칙, 제약 조건 등 기준이 생기는데, 정의서는 이런 기준을 명확하게 정리해주죠. 프로파일링 과정에서 데이터가 문제가 있는지, 아닌지를 판별할 수 있는 기준점을 제공합니다.
  
  
• 정의서가 탄탄해지면 이후 작업은 훨씬 효율적으로 진행됩니다. 새로운 데이터가 들어왔을 때 규칙 위반 여부를 바로 확인할 수 있죠. 한 번 기준을 확고하게 정해두면, 데이터 팀과 비즈니스 팀 간 소통 시간도 크게 줄어듭니다.
  
  
• 특히 AI 기업이라면 더 중요합니다. EU AI Act,  ISO/IEC 25012,  ISO/IEC 42001 등에서는 데이터 투명성, 추적성, 감사 가능성을 요구하고 있기 때문이죠. 명확한 정의서를 기반으로 한 품질 관리 체계는 이러한 규제 대응에도 유리합니다.
  
  

또한 공공기관 담당자님이라면 정의서 작성에 더욱 주목해주셔야 합니다. 공공기관에는 이미 공공데이터 품질관리 매뉴얼이 있고, 기관별로 자체적인 데이터 정의서 작성이 요구되는데요. 하지만 기준이 복잡하고 담당자마다 해석이 달라 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

2) 비정형 데이터 - ‘데이터의 지도’를 활용해 보세요.

그러나 비정형 데이터의 경우 접근 방식이 조금 달라집니다. 국제 표준인 ISO/IEC 5259는 ‘유사성’, ‘대표성’, ‘다양성’과 같은 방면에서 품질 높은 데이터로 관리하기를 요구하죠. 문제는 이런 요소는 상당히 추상적이고, 실제로 실현하기에는 꽤 어렵다는 점입니다.

• 텍스트, 이미지, 오디오처럼 형태가 고정되어 있지 않은 비정형 데이터라 더욱 그렇습니다. 명확하게 정의된 스키마나 구조가 없기 때문에, 어디까지가 적절한 다양성이고 어느 수준부터가 과도한 유사성인지 명확하게 판단하기 어렵습니다.
  
• 또한 정형데이터가 스프레드시트와 같은 도구에서도 어느 정도 분석 가능한 것과 달리, 비정형 데이터는 머신러닝(ML)이나 자연어 처리(NLP)와 같은 고급 분석 기법이 필요합니다. 
  

페블러스 데이터클리닉 2.0은 추상적인 비정형 데이터도 구체적으로 풀어내는 기술이 있습니다. 기하학적으로 변환하여 기준을 명확하게 만드는 것이죠. 이렇게 되면 데이터를 3차원의 지도 형태로 표현하고 밀도, 거리, 분포 형태로 특성을 확인할 수 있습니다. 

3) ‘지속적으로’ 프로파일링을 해야 합니다. 

데이터의 품질은 시간이 지나면서 계속 변화합니다. 새로운 센서, 새로운 수집 방식, 새로운 사용자 행동이 들어오기 때문이죠. 이렇게 한 순간도 방심할 수 없는 데이터 품질, 주기적으로 데이터 프로파일링을 통해 품질을 관리해주는 것이 좋습니다. 

“그런데 머리로는 알겠지만, 막상 현실적으로 주기적으로 관리하는 게 어려워요. 설령 주기적으로 한다고 해도 프로파일링 수준으로 꼼꼼하게 하는 게 힘들고요. 문제를 발견하더라도 어떻게 개선해야 할지도 관건이고요."

많은 담당자님들이 이렇게 생각하실 수도 있습니다. 페블러스 데이터 커뮤니케이션팀도 그 마음에 동감합니다.

‘어떻게 해야 주기적으로 데이터 프로파일링을 하고 품질 개선까지 해낼 수 있을까?’

이 질문에서 시작하여 탄생한 솔루션이 ‘데이터클리닉 2.0’입니다. 

데이터클리닉 2.0은 자율형 AI 데이터 과학자(Agentic AI Data Scientist) 기술에 기반합니다. AI가 자율적으로 품질 개선을 하여 매일 매일 품질 좋은 데이터를 유지하는 것이죠. 분명 기존보다 80%는 적은 리소스를 쓰는데, 역으로 품질은 더욱 나아집니다.

데이터 프로파일링(품질 진단) → 데이터 품질 개선 → 데이터 마이닝

또한 앞서 데이터를 활용하는 단계를 이렇게 3단계로 말씀드렸었죠? 데이터클리닉 2.0은 데이터 프로파일링에서 멈추지 않고, 그 이후 단계인 ‘품질 개선’까지 가능한 올인원 솔루션입니다. 품질 개선 단계에서는 불건강한 데이터를 빼고, 건강한 데이터를 더해야 합니다.

• 데이터 다이어트: 목표 몸무게까지 감량에 성공해도 어느 순간부터 ‘요요’가 찾아올 수 있죠. 그런데 페블러스 데이터클리닉 2.0의 데이터 다이어트는 정반대입니다. 데이터클리닉 2.0은 AI가 지속적으로 데이터 품질을 관리하기 때문이죠. 요요 없이 불필요한 데이터를 제거한 상태를 오래 유지하는 비결입니다. 
  
  
• 정밀 타기팅 합성데이터 생성: 몸에 좋은 약을 조금이라도 잘못된 위치에 주사를 놓으면 부작용이 발생할 수 있어요. 합성데이터 생성도 그렇죠. 필요하지 않은 영역에 합성데이터를 생성하면, 데이터의 양은 늘어나도 전체적인 품질은 저하됩니다. 데이터클리닉 2.0의 ‘정밀 타기팅’ 기술로 이를 해결할 수 있습니다. 

데이터클리닉 2.0으로 데이터 프로파일링부터 품질 개선까지 모두 거치면, 여러분이 데이터 마이닝으로 기업의 한 획을 그을 만한 인사이트를 발굴하는 과정에서 도움을 줍니다. 또는 타 AI 서비스보다 한층 똑똑한 AI를 만들어낼 수도 있고요. 

4) 데이터 시각화를 함께 활용하면 분석력이 2배 높아집니다.

품질 문제는 사실 단순히 숫자만 봤을 때는 직관적으로 파악하기 어렵습니다. 특정 값이 한쪽에 과하게 몰려 있다거나, 연관성이 있어야 할 필드들이 전혀 다르게 연결된 형상 등 세부적인 문제는 잘 드러나지 않기 때문이죠.

그래서 데이터 프로파일링을 좀더 심도 있게 하고 싶다면 ‘데이터 시각화 도구’를 활용해보시는 걸 권합니다. 그 중 페블로스코프를 활용하시는 것도 좋은 방법입니다. 

또한 제조현장용 AI 데이터셋 샘플로 페블로스코프를 체험해 보세요. 별도의 회원 가입 없이 바로 웹에서 이용 가능합니다. 

페블러스의 이 모든 핵심 기술이 미국 특허로 등록되었습니다.  

• 지속적인 데이터 프로파일링을 가능하게 하는 ‘자율적 AI 데이터 과학자 기술’ 
• 데이터를 3차원 형태로 표현하여 복잡한 데이터를 쉽게 파악할 수 있는 ‘데이터클리닉의 품질 진단 및 개선 기술’
• 고차원 데이터를 3차원으로 시각화하는 페블로스코프의 핵심 원리 ‘데이터이미지(IOD) 제공 기술’

데이터 프로파일링을 잘 하기 위한 노하우들, 중간 중간에 이렇게 소개해드렸는데요. 이와 같은 페블러스의 핵심 기술이 모두 미국 특허로 등록되었습니다! 미국 특허청으로부터 2042년까지 해당 발명에 대한 독점적 권리를 인정받았습니다. 

페블러스의 도전은 멈추지 않습니다. 

페블러스는 여기서 한 걸음 더 나아가, 데이터 프로파일링 결과의 ‘공신력’ 자체를 제도적으로 인정받기 위한 준비도 시작합니다. 2026년에는 KOLAS 공인 시험기관 인정을 장기 목표로 두고, 그에 필요한 사전 작업을 단계적으로 수행할 예정입니다.

쉽게 말해, 지금까지 데이터클리닉 2.0이 해오던 데이터 품질 진단과 개선 프로세스를 ‘공식 시험 방법’으로 인정받을 수 있도록 하는 것이죠! 

여러분의 데이터, 지금 이 순간에도 병들고 있을지도 모릅니다. 좀더 정확히 말하자면 겉보기에는 충분히 건강해보였을 수도 있지만, 그 이면에서는 데이터가 곪아가고 있을 수도 있습니다. 

데이터클리닉은 올바른 데이터 프로파일링으로 유수의 대기업, 공공기관의 데이터를 점검합니다. 카이스트, ETRI 출신 데이터 과학자들의 노하우가 담긴 데이터클리닉 2.0으로 데이터가 병드는 진짜 이유를 끝까지 추적해드립니다.

귀사의 데이터가 정말 어떤 상태인지, 그리고 어디까지 개선될 수 있는지 직접 확인해보고 싶다면, 아래에서 데이터클리닉 2.0(AADS) 사전 신청과 뉴스레터 구독으로 첫걸음을 시작해 보세요.