데이터 품질 관리 솔루션 선택 기준, 도입 전 확인해야 할 체크리스트 3

안녕하세요. 페블러스 데이터 커뮤니케이션팀입니다! 데이터, 우리 기업의 소중한 자산이죠.

그런데 좀 더 정확히 말하자면, 데이터의 품질을 잘 관리하지 못한다면 오히려 우리 몸의 바이러스가 되어 기업을 병들게 만들어요. 반대로 품질을 건강하게 관리한다면 우리 기업의 백신이 되어주죠.

데이터 품질 관리 솔루션 속 ‘데이터 품질’이란?

데이터 품질 관리 솔루션을 알아보기 전, 먼저 데이터 품질이 무엇인지 쉽게 이해해 볼까요?

즉, ‘데이터가 실제를 얼마나 잘 반영하고 있는가’를 측정하는 것이죠. 아무리 많은 데이터를 보유하고 있더라도 그 안에 오류가 섞여 있다면, 그 데이터는 결국 ‘쓸모없는 정보’가 될 수 있어요.

데이터 품질을 결정하는 핵심 요소는 다음 3가지입니다.

• 정확성: 데이터가 실제와 얼마나 일치하는지
  
• 일관성: 여러 시스템이나 소스 간 데이터의 속성이 모순 없이 동일하게 유지되는지
  
• 완전성: 필요한 데이터가 누락 없이 모두 제공되는지

결론적으로, 이 세 가지가 ‘데이터 품질의 좋고 나쁨’을 판단하는 기준이 됩니다.

데이터 품질의 중요성

귀사의 데이터, 이 세 가지 기준을 모두 충족하고 있나요? 만약 이 중 하나라도 부족하다면 어떨까요? 데이터는 ‘바이러스’처럼 변할 수 있어요.

• 잘못된 데이터를 바탕으로 한 의사 결정, 잘못된 방향으로 흘러갈 수밖에 없습니다.
  
• 또한 AI 서비스를 개발할 경우, AI가 잘못된 데이터를 기반으로 학습을 하게 되면 결국 ‘오작동하는 AI 서비스’가 만들어집니다.
  
  

데이터 품질 관리 솔루션이란?

여러분의 데이터의 건강을 지키려면 데이터 품질 관리 솔루션으로 ‘정밀한 건강 검진, 정확한 치료’가 필요해요.

• 단순히 오류만을 잡아내지 않습니다.
  
• 데이터의 어떤 부분을 어떻게 개선해야 할지를 정밀하게 진단합니다.
  
• 이후 AI가 학습할 수 있는 ‘건강한 데이터’로 다시 태어날 수 있도록, 품질 개선을 처방하고 실행합니다!
  
  

데이터 품질 관리가 기업 구성원들 모두에게 필요한 이유

• 실무자(데이터 사이언티스트, 엔지니어)
• 서비스 기획자, PM
• CEO

이렇게 나누어서 좀 더 자세히 알아볼게요!

실무자: 야근이 일상? 업무 시간의 80%를 데이터 정제에 쏟기 때문입니다.

데이터 사이언티스트의 업무 중 ‘데이터 정제’는 필수로 여겨집니다. 잘못된 값, 누락, 중복 데이터를 식별하고 제거하고, 형식 및 단위 불일치 등 품질 문제를 정제하는 과정입니다.

끝없는 데이터 정제 과정에서 벗어나, 마침내 핵심 업무에 집중할 수 있도록 돕는 것이 바로 데이터 품질 관리 솔루션입니다!

서비스 기획자, PM: ‘고객이 외면하는 AI 서비스’를 만들기 전에 데이터 품질을 바로잡아야 합니다.

• 주류 AI 추천 서비스: 만약 고객의 취향 데이터가 제대로 최적화되지 않는다면? AI는 사용자의 선호도를 오해하여 잘못된 상품, 콘텐츠를 추천하게 돼요. 고객 입장에서는 불필요한 정보로 다가와 답답함을 유발하고, 결국 서비스 이탈로 이어질 수 있어요.
  
  
• 자율주행 AI 솔루션: 학습 데이터에 맑은 날, 흐린 날의 도로 이미지만 포함돼 있다면, 비나 눈이 오는 날엔 도로 선을 제대로 인식하지 못합니다. 데이터 중 아스팔트로 깔끔하게 포장된 도로 이미지 외에 비포장도로가 없으면 도로를 인식하기 어렵고요. 결국 오작동으로 이어지고, 이용자는 ‘위험한 서비스’라고 판단하죠.

이처럼 AI 모델의 성능은 어떤 데이터를 기반으로 학습했는지에 따라 달라집니다.

CEO: 데이터 품질 저하는 기업의 신뢰도를 훼손하고, 막대한 벌금으로 인해 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 

품질 낮은 데이터로 인해 무려 40억 규모의 프로젝트가 실패한 사례가 있습니다. 의료진의 암 진단 및 치료를 지원하는 AI 서비스, ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’인데요.

• 제한된 훈련 데이터에 과도하게 의존하면서 문제가 발생했습니다. 특정 데이터만 선택적으로 사용한 탓에, 지역별 의료 지침이나 실제 임상 사례와 맞지 않는 방안을 제시하는 오류가 잦았습니다.
  
  
• 잘못된 데이터가 쌓이면서 AI의 판단은 현실과 점점 멀어졌고, 의료 현장의 신뢰를 잃은 왓슨 프로젝트는 중단되었어요.
  
  
• 왓슨을 개발한 IBM은 매출 감소에 직면했고, 결국 2021년 사업부를 사모펀드 회사에 매각하게 되었습니다.
  

그 외에 낮은 품질로 인한 또 다른 실패 사례도 있습니다. 아마존이 야심 차게 내놓은 채용 AI 시스템은 실패작으로 남았어요.

과거의 실패 사례는 AI 법적 규제 법안이 생겨나는 배경이 되었는데요. 기업들은 EU AI Act의 가이드를 따라 데이터 품질, 추적성, 편향성에 대한 검증을 해야 합니다.

데이터 품질 관리 솔루션 도입 전, 확인해야 할 체크리스트 3가지

그렇다면 AI 성능을 높이기 위해, 어떤 데이터 품질 관리 솔루션을 이용해야 할까요? AI 성능 향상이 최우선인 분들을 위해, 솔루션을 도입하기 전 확인해야 할 3가지 체크리스트를 준비했어요. 여러분이 고려 중인 솔루션이 다음 3가지에 얼마나 부합하는지 확인해보세요!

1) 데이터 오류를 얼마나 정밀하게 진단하고, 정확하게 해결할 수 있는가?

어느 날 아침에 일어났는데, 몸 상태가 심상치 않습니다. 뭔가 이상함을 느끼고 가까운 소규모 병원 대신 대형 병원에 갑니다. 

이때 의사는 ‘이 부분이 문제다.’ 정도만 진단하는 게 아니라, 정밀한 검사를 통해 질병의 원인까지 진단해야 합니다. 원인이 무엇이고, 정확한 병명은 무엇인지, 개선하기 위해 어떤 치료 방법이 필요한지 모두 세밀하게 말해야 하죠.

데이터 품질 진단도 비슷해요!

• 단순히 “비어 있는 값이 있다”, “중복이 있다” 등 피상적인 진단이 아니라, ‘문제가 어디서, 얼마나 심각하게 발생했는가’를 정확하게 알아내야 해요.
  
  
• AI 모델이 실제로 오작동하게 만드는 편향, 불균형, 노이즈, 이상치까지 잡아내야 진짜 ‘정확한 진단’이죠.
  
  
• 또한 진단뿐만 아니라 합성 데이터 생성, 중복 데이터 제거 등 실질적인 해결책까지 마련해줘야 하고요!
  
  
• 이를 시각적으로 보기 쉽게 보여주면 더더욱 좋습니다.
  
  

그래서 단순한 통계표가 아니라, 문제의 원인과 영향을 한눈에 보여주는 샘플 품질 리포트를 제공해 주는지 확인해 보세요! 정확도, 편향, 품질 점수 같은 수치를 눈으로 바로 비교 가능하도록 보여주는 것이죠. 

2) 향후 다가올 ‘AI 데이터 규제 시대’에 대응할 수 있는가?

전 세계적으로 AI가 활발하게 사용되는 요즘, AI 사용 과정에서 윤리성을 위배하는 이슈도 발생하고 있죠. 이러한 변화에 따라 'AI 규제 법안'도 등장하고 있습니다. 따라서 데이터 품질 관리 솔루션이 AI 거버넌스가 잘 되어 있는지를 확인해 보셔야 하는데요.

• 페블러스에서 곧 출시할 데이터 클리닉 2.0(AADS)은 자체적으로 국제 표준인 ISO/IEC 25012와 5259의 데이터 품질 평가 기준은 물론, EU AI Act와 같은 주요 법률을 학습합니다. 
  
  
• 나아가 기업 내부 규정까지 프라이빗하게 추가 학습하여, 내부 기준에 따라 데이터 품질 평가를 수행할 수 있어요.
  
  

3) 솔루션과 함께, ‘전문 컨설팅’이 제공되는가?

수많은 데이터 중에서 ‘무엇을 중점으로 진단해야 하는지’는 데이터의 목적, 산업, 목표 모델에 따라 다르죠! 개선 계획과 우선순위도 달라질 수 있고요.

따라서 솔루션을 이용하기 전, 데이터 과학 및 인공지능에 대한 깊은 이해는 물론, 다양한 도메인에서 풍부한 경험을 갖춘 데이터 사이언티스트의 전문 컨설팅이 필요합니다.

✅ 어떤 데이터를 중심으로 분석할지 결정해요.

✅ 우리 서비스의 목표(예: 추천 정확도, 얼굴 인식률)에 맞는 데이터 개선 포인트를 알려드려요!

✅ 도메인과 고객의 목표에 알맞게, 어떤 이슈를 우선 해결해야 할지 우선순위도 정해드려요.

예를 들어 의료 데이터를 다루는 기업의 경우, 개인정보 보호, 라벨링 기준의 일관성, 질병별 균형 잡힌 데이터 확보가 최우선입니다. 데이터클리닉을 직접 만든 페블러스의 데이터 사이언티스트들이 이렇게 전문적인 컨설팅을 제공하고 있어요!

데이터 품질 관리 프로세스 3단계

데이터 품질 관리 솔루션은 어떤 과정으로 데이터를 건강하게 만들까요? 실제 데이터클리닉의 진단 리포트를 보면서 데이터 품질 관리 과정을 이해하기 쉽게 설명드릴게요!
 

수기로 작성하는 세금 관련 문서들, 데이터클리닉에서는 해당 데이터들의 품질을 진단하고 합성 데이터를 생성하며 품질을 관리했어요. 

1) 컨설팅

데이터 클리닉에서는 곧바로 진단에 들어가지 않아요. 부대표님을 포함한 데이터 사이언티스트 분들이 직접 사전에 컨설팅을 진행합니다. 데이터의 현황과 문제를 다차원적으로 분석하고, 현재 어떤 문제가 있는지, 어떤 개선이 필요한지 정밀하게 판단합니다. 

2) 데이터 품질 진단

데이터 품질 진단은 총 3단계로 구분되는데요. Level I, II, III을 넘어갈수록 진단의 깊이는 더욱 깊어져요.

Level I: 기초 진단

레벨 I은 가장 기초적인 진단 단계에요. EDA를 기반으로 아래 4가지를 중점적으로 분석합니다. 이 기초가 쌓여 있어야 레벨 II, III까지 수월하게 진행할 수 있어요.

• 데이터 정합성 측정: 데이터가 서로 모순되지 않고, 일관적이고 논리적인지 확인합니다.
• 결측치 측정: 데이터 중 빠진 값이 얼마나 있는지 확인해요.
• 클래스 균형 측정: 각 그룹(클래스)이 고르게 분포돼 있는지 진단합니다.
• 통계 측정: 데이터의 다양성이 높은지, 낮은지 통계로 측정합니다.
  

Level II: 일반형 렌즈 기반 진단

신경망 기반의 데이터 렌즈(DataLens)를 활용하여 데이터를 분석하는 단계입니다. 그 어떤 산업의 데이터든, 공통으로 쓸 수 있는 렌즈를 씌워서 보는 것인데요. 데이터의 기하 속성, 분포 속성을 관찰해서 데이터 간 관계, 통계적 분포를 파악하는 과정입니다.

• 어떤 데이터가 과밀하고, 과소할까?
• 어떤 이상치가 있을까?
• 변수 간의 관계가 약한 부분이 뭐가 있을까?

이렇게 데이터의 기하적 관계(거리, 패턴)나 통계적 분포(평균, 분산 등)을 중심으로 디테일한 요소들을 확인할 수 있어요.

참고로 특정 데이터 주변에 다른 데이터가 많을수록 밀도가 높으며, 적을수록 밀도가 낮습니다. 밀도가 높을수록 붉은색이 진해져요. 밀도가 높은 데이터는 중복일 가능성이 크고, 밀도가 낮은 데이터는 이상치일 가능성이 큽니다.

Level III: 데이터 특이적 렌즈 기반 진단

그런데 데이터 클리닉에는 방금 살펴봤던 일반형 렌즈 외에 ‘데이터 특이적 렌즈’까지 있습니다. 두 렌즈 모두 측정하는 항목은 동일해요. 데이터의 밀도, 이상치, 변수 간 관계 등을 측정합니다. 그렇다면 둘은 어떤 차이점이 있는 걸까요?

Level II 일반형 렌즈 vs Level III 데이터 특이적 렌즈

• Level II 일반형 렌즈: 말 그대로 일반적인 렌즈, 그 어떤 데이터든 진단 가능한 렌즈입니다.
  
  
• Level III 데이터 특이적 렌즈: 각 기업 데이터의 고유한 특성(의료, 예술 등 다양한 분야)을 자세히 분석하기 위해 필요한 '맞춤형 신경망'입니다. 맞춤형 신경망은 페블러스가 고객의 샘플 데이터, 렌즈 가공 노하우를 활용하여 모델 학습으로 만들어낸 결과물인데요. 오직 우리 데이터만의 맞춤형 기준이 탑재된 렌즈죠!
  
  

3. 데이터 품질 개선

품질 개선 단계는 3가지로 나누어져 있어요! 이 3가지를 모두 거쳐야 하는 데이터도 있고, 일부만 거쳐도 되는 데이터도 있어요.

• 데이터 다이어트: 중복, 유사한 데이터처럼 불필요한 데이터를 제거해요. 핵심은 AI의 성능을 위해 꼭 필요한 데이터는 남겨두고, 노이즈만 제거하는 것! 극도의 효율을 높일 수 있는 환경을 만들어요.
  
  
• 데이터 벌크업: 데이터가 과소한 부분을 찾아, 정밀하게 타기팅하여 합성 데이터를 생성하여 보완합니다.
  
  
• 데이터 레플리카: 원본 내용을 보호하기 위해 통계적 분포적 특성이 유사한 가상 데이터를 생성해요. 

다른 개선 사례가 궁금하다면? 시각 예술 작품 데이터에 대한 진단 리포트도 확인해보세요!

데이터 클리닉이 데이터 품질을 높이는 과정까지 자세히 설명드렸습니다. AI 서비스의 데이터의 꼼꼼하게 진단하고, 품질을 비약적으로 향상시키고 싶다면? 데이터 클리닉이 성공적인 AI 솔루션 개발의 토대가 되어드리겠습니다.

그 전에 데이터 클리닉 요금제를 우선 확인해 보세요. 요금제 중에서 ‘상담하기’를 누르면 각 요금제별 자세한 상담을 받을 수도 있어요!

고성능의 AI 솔루션을 개발하고 싶다면? 데이터 클리닉 웨비나!

또한 2025년 11월 18일, 페블러스 데이터 클리닉이 AI 솔루션을 개발하고 계신 분들을 위해 웨비나를 개최합니다!

• 웨비나를 끝까지 들으신 모든 분들께 웨비나를 다시 보면서 정보를 더 자세히 얻어 가실 수 있도록, 다시 보기 영상을 제공해요!
  
  
• 웨비나 당일 데이터 클리닉 2.0을 베타 신청하신 모든 분들은 2개월간 100만 원 상당 프로 버전의 서비스를 무료로 사용하실 수 있어요. 이미지 데이터 1만 장을 무료로 품질 진단할 수 있습니다!
  
  
• 베타 신청하신 팀 중 10팀께 페블러스 이정원 부대표님이 직접 1시간 100만 원 상당의 컨설팅을 제공해요.