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＊데이터 정합성은 데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 함을 의미한다. ＊중복 데이터를 많이 사용하면 데이터끼리 정합성을 맞추기 어렵다. ＊비정규형을 사용해 아노말리 (anomaly : 이상현상)가 발생하면 정합성이 깨진다.
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차세대 시스템을 구축하는 프로젝트에서 업무의 효율성과 정합성 검증을 이유로 고객 실 데이터 접근이 필요한데 개인정보보호이슈, 데이터 유출 위험 등을 고려하지 않을 수 없습니다. 이번 영상에서는 실데이터 접근에 대한 금융감독원 가이드, 미변조 데이터 접근 방안 등에 대해 설명 드리겠습니다.
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[DataBase] 무결성(Integrity)과 정합성(Consistency)
데이터 무결성(Data Integrity) : 데이터 값이 정확한 상태. #데이터 정합성 : 어떤 데이터들이 값이 서로 일치함. – 중복 데이터를 많이 사용하면 …
Source: spidyweb.tistory.com
Date Published: 8/19/2022
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무결성과 정합성이란 무엇인가? – velog
위 예시에서 주문정보 테이블의 고객번호를 -1에서 2로 변경했지만, 고객정보 테이블에는 고객번호가 변경되지 않았을 때, (데이터의 값이 서로 일치하지 …
Source: velog.io
Date Published: 1/24/2022
View: 2581
[테크] 데이터 정합성 | Data Integrity 정의 및 차이점 총정리
정합성은 데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 한다는 의미입니다. · 무결성은 데이터가 정확하고 완전해야 한다는 의미 → 데이터는 처음 의도된 …
Source: donglnemo.tistory.com
Date Published: 6/26/2021
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[SQL] 데이터베이스 무결성, 정합성 – 레퍼런스 마이닝
데이터 무결성은 데이터 값이 정확하고 완전해야 한다는 의미이다. 즉 말이 안 되는 데이터가 있으면 안 된다는 뜻이다. … 데이터 정합성은 서로 모순이 …
Source: reference-m1.tistory.com
Date Published: 1/7/2022
View: 9350
RDBMS 데이터 적재 시 데이터 정합성 체크
데이터의 정합성을 체크하는데 시스템에 부하를 줘서 시스템이 갑자기 장애가 난다면 매우 큰 일이라고 봅니다. 다른 업무도 바쁜데.
Source: burning-dba.tistory.com
Date Published: 11/22/2021
View: 7328
데이터 무결성 제약조건 정합성 검증 이란 – jh_2533
데이터 무결성 제약조건 정합성 검증 이란. 뒷테여신님 2019. 4. 23. 00:32. – 데이터 무결성 제약조건. 무결성이란 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현 …
Source: enthusastic1.tistory.com
Date Published: 8/9/2021
View: 6704
데이터 정합성 검증 서비스, Smart Check™ – 브런치
BizSpring의 데이터 정합성 검증 컨설팅 서비스입니다. | 이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다 :)– 데이터가 제대로 수집되고 있는지 알고 싶다 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 1/24/2022
View: 2457
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주제에 대한 기사 평가 데이터 정합성
- Author: 투이컨설팅-투이톡
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- Date Published: 2021. 8. 2.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=a3_B5fWumH8
[DB] 무결성과 정합성의 차이
데이터베이스 [DB] 무결성과 정합성의 차이 혼새미로 ・ URL 복사 본문 기타 기능 공유하기 신고하기 용어정의 ＊데이터 무결성 (data integrity) : 데이터 값이 정확한 상태 ＊데이터 정합성 (data consistency) : 어떤 데이터들의 값이 서로 일치함 ＊정합성 = 무모순성 : 어떤 사람의 언어 혹은 논변이 그것을 포함하는 전제들의 체계를 무너뜨리지 않고 잘 어울린다. ＊모순 : 두 가지 판단 및 사태 등이 양립하지 않는 것. 예를 들면, “고양이는 동물이지만 고양이는 동물이 아니다”가 모순이 될 수 있다. 데이터 무결성 데이터 무결성이란, 데이터의 값이 정확한 상태를 의미한다. ▶ 무결성의 종류 ① 개체 무결성 (entity integrity) 모든 인스턴스는 고유한 값 이거나, 널 값을 가지면 안 된다. >> 맥도날드에서 불고기 버거를 주문해서 영수증에 주문번호가 적혀 있는데, 내 바로 뒤에 사람과 내가 동일한 주문번호를 받았다면, 개체 무결성이 훼손된 것이다. ② 참조 무결성 (referential integrity) 참조되는 개체의 주 식별자 값과 일치하거나, 널 값이어야 한다. 참조 무결성은 외래키 제약에 의해 지켜진다. >> 맥도날드 앱으로 불고기 버거 세트를 맥딜리버리로 배달주문을 하기 위해 회원가입을 해야 하고, 고객정보는 다음과 같은 형식이 될 수 있다. 고객번호 이메일 주소 기본 배송주소 1 [email protected] 서울특별시 구로구 2 [email protected] 경기도 안양시 3 [email protected] 서울특별시 서대문구 >> 회원가입을 마치고 불고기 버거 세트를 주문하면 다음과 같이 주문정보가 생성될 수 있다. 주문번호 주문날짜 고객번호 (FK) 배송주소 메뉴정보 1 2021-08-20 11:22:13 2 경기도 안양시 불고기 버거 세트 2 2021-08-20 13:40:22 3 서울특별시 서대문구 치즈 버거 세트 >> 이때, 주문정보 테이블의 고객번호는 고객정보 테이블의 고객번호를 참조한다. 위 상태에서 3번 고객이 회원탈퇴를 하면, 주문정보 테이블의 주문번호 2의 레코드는 참조 무결성이 훼손되었다고 할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 주문이 들어간 회원은 회원탈퇴를 못하게 하거나, 회원탈퇴 시 주문정보 테이블의 레코드도 함께 삭제되도록 제약을 만들 수 있다. ③ 도메인 무결성 (domain integrity) 같은 속성에 사용되는 값들은 같은 성격의 값이어야 한다. 개체의 특정 속성 값은 동일한 데이터 타입, 길이, 널 허용 여부 등 동일한 범주의 값만이 존재해야 한다. >> 회원가입을 할 때 <이름> 항목이 있는데, 전 세계에서 이름에 숫자나 특수문자가 들어가지는 않을 것이다. 또한, 이메일 주소를 입력하는데, @ 문자가 안 들어가는 이메일 주소는 없을 것이므로 각 항목에 대한 도메인 무결성을 지키기 위한 형식을 검사해야 한다. ④ 업무 무결성 (business integrity) 기업에서 업무를 수행하는 방법이나 데이터를 처리하는 규칙을 의미한다. 넓게 보면 개체 무결성, 참조 무결성, 도메인 무결성도 업무 무결성에 포함될 수 있다. 업무 무결성을 물리적으로 강제하는 대표적인 방법으로 트리거 (trigger)가 존재한다. >> 주문금액이 3만원 이상이면 배송비가 무료 / 첫회 보험료를 입금하지 않은 보험게약은 효력이 없음 데이터 정합성 ＊데이터 정합성은 데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 함을 의미한다. ＊중복 데이터를 많이 사용하면 데이터끼리 정합성을 맞추기 어렵다. ＊비정규형을 사용해 아노말리 (anomaly : 이상현상)가 발생하면 정합성이 깨진다. ＊어떤 데이터의 경우 정합성은 이상이 없으나, 무결성이 훼손될 수 있다. >> 주분정보 테이블에서 고객번호가 모두 -1으로 입력되어 있는데, 고객정보 테이블에도 -1의 값을 갖는 고객이 존재한다. 그런데 고객번호는 반드시 1 이상의 값을 가져야 할 때, 데이터 정합성은 이상이 없으나, 데이터 무결성은 훼손되었다고 볼 수 있다. ▶ 실생활에서의 정합성 훼손 예시 예시1) >> “술은 마셨지만, 음주운전은 하지 않았다.”라는 말도 정합성이 훼손되었다고 볼 수 있다. 예시2) >> 박진영이 본인의 도플갱어에게 “우리 회사 스타일의 외모는 아니에요!”라고 말하는 것도 정합성이 훼손된 것이다. (본인이 그 회사의 대표이기 때문. 정합성이 지켜지려면 박진영 본인이 회사에서 나가야 한다.) 참고문헌 ＊무결성 – 김기창 ＊관계형 데이터베이스 무결성 – full_accel 인쇄
[DataBase] 무결성(Integrity)과 정합성(Consistency)
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#데이터 무결성(Data Integrity) : 데이터 값이 정확한 상태
#데이터 정합성 : 어떤 데이터들이 값이 서로 일치함.
– 중복 데이터를 많이 사용하면 데이터끼리 정합성을 맞추기 어렵다.
– 비정규형을 사용해 아노말리(Anomaly : 이상현상)가 발생하면 정합성이 깨진다.
– 정합성은 데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 함을 의미
( cf : 무결성-데이터가 정확하고 완전해야 함을 의미)
#어떤 데이터는 정합성은 이상이 없으나, 무결성이 훼손 : 중복 데이터가 다 틀린 값으로 일치(정합성 O, 무결성 X)
따라서 무결성의 정의가 더 광범위하고 무결성을 지키는 것이 데이터 모델링의 최고 목표.
#관계형 데이터베이스의 가장 큰 목표는 “데이터 무결성을 높이는 것”
-무결성의 종류
1) 엔터티 무결성(Entity Integrity) = 개체 무결성
: 모든 인스턴스는 고유한 값(=같은 값 존재 X)이거나, 널(Null) 값을 가지면 안 됨
2) 참조 무결성(Referential Integrity)
: 참조되는 엔터티의 주 식별자 값과 일치(=참조하는 기본키 값 중에 하나와 일치)하거나, 널(Null) 값이어야 함.
참조 무결성은 FK(Foreign Key) 제약에 의해 지켜짐.
3) 도메인 무결성(Domain Integrity)
: 속성 값과 관련된 제약.
같은 속성에 사용되느니 값들은 같은 성격의 값.
기본 값이나 널 여부, 체크 조건 등으로 지켜질 수 있음.
4) 업무 무결성(Business Integrity)
: 기업에서 업무를 수행하는 방법이나 데이터를 처리하는 규칙을 의미
넓게 보면 엔터티 무결성, 참조 무결성, 도메인 무결성도 업무 무결성에 포함될 수 있음.
업무 무결성은 범위가 넓어 주로 프로그램에서 체크.
업무 무결성을 물리적으로 강제하는 대표적인 방법으로는 트리거(Trigger)가 존재.
ex) ‘주문 금액이 3만원 이상이면 배송비 무료’, ‘초회(=첫회) 보험료를 입금하지 않은 보험계약은 효력 없음” 등.
출처:
dbaguru.tistory.com/432
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[테크] 데이터 정합성 | 데이터 무결성 | Data Integrity 정의 및 차이점 총정리
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데이터, 빅데이터, 인공지능에 대한 활용도가 높아지면서 ‘빅 데이터 거버넌스’ ‘데이터 보안’ ‘데이터 보안 전문가’ 등 데이터를 보안하는 직업, 그 방법론이 굉장히 큰 이슈로 대두되고 있습니다. 조금 다른 이야기일 수도 있지만, ‘이루다 사태’도 유사한 시사점을 주었습니다.
활용도가 높아진만큼 보안도 중요해진 것인데요. 관련해서 데이터 보안 관련주 또한 중요성과 상승세가 대두되고 있습니다.
이 글에서는 관련하여 데이터 정합성 | 데이터 무결성에 대해 정리드리겠습니다.
Data Integrity 용어 정의
데이터 정합성: 서로 모순이 없이 일관되게 일치해야 한다는 의미. 데이터 값이 각각 일치해야 한다는 뜻.
데이터 정합성에 어긋난다: 데이터가 일치하지 않는다.
데이터 무결성
무결성은 데이터 값이 정확한 상태를 뜻합니다.
Data Integrity가 주로 데이터 무결성으로 번역되나, 정확하다는 의미에서 데이터 완전성이나 정확성이라는 표현이 더 정확합니다.
데이터 정합성
정합성은 무결성과 유사하게 사용되는 용어입니다.
어떤 데이터들의 값이 서로 일치할 때 데이터 정합성이 맞다고 표현합니다.
중복 데이터를 많이 사용하면 데이터끼리 정합성을 맞추기 어렵고 궁극적으로는 서로 달라지는 경우(정합성이 깨지는 경우)가 생길 수 있습니다.
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무결성과 정합성의 비교
정합성은 데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 한다는 의미입니다.
무결성은 데이터가 정확하고 완전해야 한다는 의미 → 데이터는 처음 의도된 그 상태로 존재해야 합니다.
→ 데이터는 처음 의도된 그 상태로 존재해야 합니다. 어떤 데이터는 정합성에는 이상이 없으나 무결성은 훼손된 상태일 수 있습니다. (중간에 변화가 있다 다시 돌이킨 경우 등)
따라서 무결성의 정의가 더 넓은 개념입니다.
무결성을 지키는 것이 데이터 모델링의 최고의 목표입니다.
2021.04.16 – [테크 큐레이터] – [테크] 쿠팡 알고리즘 총정리 A to Z | 개인화 추천시스템 알고리즘 아키텍처
2021.01.19 – [테크 큐레이터] – [Tech] 2021 CES Unique Items | Dog IOT door, Mug projector, Stress relief headset
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[SQL] 데이터베이스 무결성, 정합성
무결성
데이터 무결성은 데이터 값이 정확하고 완전해야 한다는 의미이다. 즉 말이 안 되는 데이터가 있으면 안 된다는 뜻이다.
정합성
데이터 정합성은 서로 모순이 없이 일관되게 일치해야 한다는 의미이다. 즉 어떤 데이터들의 값이 서로 일치해야 한다.
RDBMS 데이터 적재 시 데이터 정합성 체크
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💁♂️ 들어가며
데이터를 적재하면서 가장 중요한 것은 무엇일까요?
여러가지 이유가 있겠지만 무엇보다 그 데이터가 정상적으로 잘 적재되었는지 여부 입니다.
많은 사람들이 적재를 어떻게 하면 “빠르고 효율적으로 적재 할 수 있나?” 에 초점을 많이 둡니다.
하지만 이 데이터가 정상적으로 A 👉🏻 B 들어왔는지는 많이 고민하지 않는 것 같습니다.
뭣이 중헌디?
이 글에서는 실제로 구현한 코드를 보여주진 않습니다. (회사에서는 제가 구현을 했지만..)
컨셉을 주로 설명하며, 각자가 맞게 회사 시스템에 녹일 수 있으면 좋겠습니다.
🤷♂️ 어떻게 체크 할것인가?
데이터를 가공하여 계산 된 데이터를 적재하는 경우는 그 데이터가 정확하게 나온 지 여부를 확인하지만 원천 데이터에서 데이터를 가져올 경우 데이터를 맞게 가져왔는지 확인이 중요하다고 봅니다.
예를 들어 데이터를 더욱 많이 가져왔거나 중복으로 2번 가져왔거나 하는 경우 데이터를 분석 함에 있어서 매우 치명적이라고 생각 됩니다. 약간의 오차로 인해서 의사 결정에 매우 치명적일 수 있습니다.
그래서 데이터가 정상적으로 적재가 되었는지 원천 데이터와 최종 목적지의 데이터를 비교해서 데이터의 적재가 정상적으로 이루어졌는지 확인은 매우 중요하다고 봅니다. 저는 2가지 방법을 통해서 데이터가 정상적으로 잘 적재되었는지 체크하였습니다.
첫번째, 원천 데이터와 목적지 데이터의 건수가 같은지 비교
두번째, 목적지 데이터의 유니크 키값을 이용하여, 중복이 없는지 비교
🙋♂️ 이 글의 내용을 도입하기 위한 조건
이 글에서 설명하는 내용은 우선 RDBMS(이하 RDB)에서 데이터를 이관 하였을 때 기준으로 작성 하였습니다. RDB에서도 무조건 이 글의 내용을 적용할 순 없고, 몇가지 조건이 필요합니다. 또한 이관 하는 목적지는 Big Query 기준으로 작성 하였습니다. 개인적인 생각으로 원천 데이터가 RDB이면 이 내용을 적용하기에 무리가 없다고 보입니다.
1. 비교하고자 하는 원천 테이블에 로그의 적재 시간이 있어야 합니다.
2. 비교하고자 하는 원천 테이블에 고유한 키 값이 있어야 합니다.
3. 모니터링용 RDB가 필요합니다. (데이터 저장 및 메타정보 저장)
이렇게 최소한의 조건이 필요한 이유는 데이터를 검증 하기 위해서 너무 많은 비용 또는 시스템에 부하를 줄 경우 사용하기 어렵다는 점 때문입니다. 데이터의 정합성을 체크하는데 시스템에 부하를 줘서 시스템이 갑자기 장애가 난다면 매우 큰 일이라고 봅니다.
다른 업무도 바쁜데…
간단하게(?) 구성도를 보면 다음과 같이 만들 수 있습니다.
정합성 체크 시스템
위에서 언급을 조금 했는데 모니터링 RDB에는 메타 정보 테이블이 필요합니다.
그 이유는 위에서 언급한 1,2번의 컬럼 내용을 저장하기 위함입니다. 아주 정확하게 데이터 용어 사전을 모두 맞춰서 개발을 하는 회사라면 이러한 부분이 크게 필요 없겠지만 그렇지 않은 경우 매우 필요 합니다. 데이터를 적재하는 날짜 조건 컬럼의 이름이 다를 수 있고 내가 지정한 고유한 키값이 서로 다를 수도 있습니다.
또는 가끔 이 테이블은 고유한 값이 없이 건수만 체크 해야 할 경우도 있습니다. 아니면 날짜가 없는 UPDATE가 일어나는 메타정보 테이블인데, 빈번하게 업데이트가 일어나므로 중복만 체크해야 하거나 하는 경우도 있습니다. (BigQuery의 경우 PK가 없기 때문에 고유하게 저장한지 여부를 정책으로 걸어두기 어렵다.)
💁♂️ 첫번째 검증, 데이터의 건수 체크
데이터가 RDB 에서 Data Lake 또는 Data Warehouse로 잘 넘어왔는지 볼 때 가장 단순하면서 확실한 방법이라고 생각 됩니다. 데이터가 2021.06.01 ~ 2021.06.02까지 몇건인지 RDB에서 건수를 체크하고 우리가 사용하는 저장소(저는 BigQuery를 사용)의 건수와 동일한지 비교 할 수 있습니다.
그리고 여기서 1번 조건인 로그의 적재 시간이 필요합니다. 정확히는 RDB에 데이터가 입력 된 시간이라고 볼 수 있겠네요. 많은 사람들이 보통 CREATE_DATE 등의 컬럼을 통해서 NOW() 또는 Default를 통해서 현재 시간을 컬럼에 넣어서 INSERT 합니다. 이로 인해서 이 로그가 언제 RDB에 입력되었는지 알 수 있습니다.
건수 체크를 효율적으로 하기 위해서 위에서 언급한 CREATE_DATE에 INDEX를 만들어서 부하를 줄이고 효율적으로 체크가 가능합니다. 보통 다음과 같이 Query문을 통해서 건수 체크를 할 수 있습니다.
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE WHERE CREATE_DATE > = ‘2021-06-01’ AND CREATE_DATE < '2021-06-02' cs 이렇게 날짜 조건을 통해서 정확하게 건수를 가져올 수 있습니다. 이렇게 건수를 모니터링 RDB에 저장하고 이를 비교함으로써 건수를 체크 할 수 있습니다. 날짜를 통해서 정확히 가져왔기 때문에 데이터의 건수를 체크 했을때 다를 경우 중복이나 덜 가져왔다고 볼 수 있습니다. 그런데 여기서 한가지 의문이 듭니다. 🙋♂️ 그럼 전체적인 건수를 세면 더욱 정확하지 않을까? 라는 생각이 듭니다. 하지만 이 부분은 불가능 합니다. 왜 일까요? RDB (Source)는 OLTP이기 때문에 데이터는 빈번하게 계속해서 들어옵니다. 하지만 우리가 쓰는 저장소의 경우 OLAP의 환경이기 때문에 우리가 ETL을 해주지 않으면 데이터는 그대로 입니다. 그렇게 때문에 날짜 조건으로 정확하게 끊지 않을 경우 (어디부터 어디까지라고 명시하지 않을 경우) RDB의 데이터는 계속해서 변하기 때문에 정확히 끊어서 체크 해야 합니다. 데이터는 계속 쌓이고 있다. 이렇게 데이터를 계속해서 시간 또는 날짜 단위로 비교하여 여러가지 지표 또한 만들 수 있습니다. 모니터링 RBD에 쌓는 가장 큰 이유는 데이터의 건수 체크를 할수도 있지만 데이터의 건수 수세를 볼 수도 있습니다. 언제 얼마나 쌓였고, 데이터의 증감률과 같은 History 데이터도 함께 볼 수 있기 때문에 여러모로 좋습니다. 데이터 건수 수집 후 지표화 💁♂️ 두번째 검증, 중복 체크 데이터의 건수가 잘 맞는다고 하여도, 중복을 알수는 없습니다. 특히 실제 RDB에서 중복이 발생 할 경우 더욱이 그렇습니다. 그럴 경우 우리쪽의 데이터를 분석하는 분석쪽에도 문제지만 RDB의 데이터를 직접적으로 보는 고객들의 입장에서도 아주 큰 문제 입니다. 그렇게 때문에 중복을 체크 함으로써 우리가 사용하는 Data warehouse의 중복뿐 아니라 RDB의 데이터를 추가적으로 검증하는 효과를 볼 수 있습니다. (실제로 몇건 잡았습니다.) 여기서도 모니터링 RDB의 메타 테이블이 필요합니다. 위에서 언급한 로그의 적재시간과 똑같이 유니크한 컬럼의 경우도 이름이 모두 다를 수 있기 때문입니다. (아니면 없거나.. 없으면 중복 체크를 하지 않게 만들어야 합니다.) SELECT id,COUNT( * ) AS cnt FROM TABLE GROUP BY id HAVING count( * ) > 1 cs
위와 같이 유니크 컬럼을 통해서 중복을 체크하고 건수가 1개 이상일 경우 모니터링 RDB에 저장하고 이를 Slack 같은 메신져를 통해서 알림을 줄 수 있습니다. 위의 작업의 경우 RDB의 데이터 보다는 주로 사용하는 Data warehouse(BigQuery)에서만 Query하여 가져왔습니다.
여기서 또한가지 의문이 들 수 있습니다. 저렇게 전체 테이블을 SELECT해서 건수를 가져오면 너무 비용이 많이 들지 않을까? 🤔 하지만 실제로는 그렇지 않습니다.
위 (전체 테이블 SELETE ) , 아래 (중복 체크 SELECT)
위에서 내용에서 보시면 엄청나게 큰 비용이 발생하지 않습니다.
중복 체크의 경우 하루에 1번 이루어지므로, 큰 비용은 아니라고 생각이 듭니다. (이 비용보다 이로인해 발생하는 문제가..더…)
추가적으로 위의서 발생한 데이터를 모니터링 RDB에 저장하고 이를 아래와 같이 Slack 알람으로 발송하여 중복을 확인 할 수 있습니다.
중복체크 Slack 알람
위의 메시지를 통해서 중복으로 데이터가 적재되었다는 것을 바로 확인 가능하고 이를 통해서 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
🙋♂️ 마치며
생각보다 거창하거나 엄청난 시스템은 아니라고 생각합니다. 하지만 위의 2가지만 가지고도 엄청난 장애를 막을 수 있다고 봅니다. 저는 데이터는 정확해야 한다고 생각합니다. 데이터가 정확해야지 분석가 또는 사업이나 의사결정자에게 정확한 수치의 데이터를 제공하고 이를 기반으로 정확한 내용을 가지고 무언가를 할 수 있다고 봅니다. 데이터가 부정확 할 경우 그만큼 데이터를 관리하고 이관하는 데이터엔지니어가의 신뢰가 떨어진다고 봅니다.
데이터를 신뢰 할 수 있는가?
데이터 빠르게 효율적으로 이관하는 것도 물론 매우 중요하지만 그만큼 데이터가 정확하게 들어갔는지 체크 하는 부분도 중요하다고 생각됩니다. 많은 분들이 위의 내용을 통해서 정확한 데이터를 볼 수 있기를 바랍니다. 🙏
글을 읽어 주셔서 감사합니다. 😀😀😀😀😀
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데이터 무결성 제약조건 정합성 검증 이란
– 데이터 무결성 제약조건
무결성이란 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는 프레디킷제약조건 무결성을 위한 검사조건. DB기초 무결성이란 무엇인가무결성 제약조건 코딩팩토리
테이블 생성 시에 Constraint제약조건를 사용해서 입력하는 자료에 대해서 제약, 즉 규칙을 정해줄 수 있습니다. 이때 정해진 제약에 따라서 데이터 DB 무결성 제약조건
제약조건을 정의하여 프로그래밍 과정을 줄여준다.또 데이터베이스 서버에 의해 무결성 제약조건이 관리되어 데이터 오류 발생 가능성을 줄일 수 있다. 2.데이터 무결성 12장 데이터 무결성 제약조건
무결성 제약조건의 장점 향상된 성능 제공 코딩작업없이 선언 및 수정이 용이 규칙을 집중 활성 또는 비활성이 가능하다. 딕셔너리에 문서화 된다. 제약조건 데이터 무결성제약조건
– 데이터 무결성 정합성
데이터베이스에서 모든 무결성 제약을 정의할 수 없으므로 복잡한 규칙에 의해 데이터 상호 간에 유지해야 할 정합성은 애플리케이션 내에서 처리를 해야 한다. 무결성 설계
내부 데이터베이스 데이터 정합성은 하나의 데이터베이스 또는 연계된 다중 데이터베이스 내의 데이터 중복으로 인한 데이터 불일치라고 보시면 될것 같습니다. ENCORE 데이타 정합성이란?
후 JOIN 등의 관계형 연산을 수행 데이터 간의 관계를 정의하지 않음 확장성 데이터의 무결성 및 정합성 보장하기 위해 정규화된 데이터 모델을 사용하기 때문에 JOIN이 NoSQL 데이터 모델링
I. 데이터베이스 정합성을 유지하기 위한 데이터 무결성 개요 가. 데이터 무결성제약조건의 장점 1 테이블 생성시 무결성 제약조건을 정의 가능 2 테이블에 대해 데이터 무결성 Data Integrity
– 데이터 무결성 검증
데이터 무결성은 실체 무결성, 영역 무결성, 참조 무결성, 사용자 정의 무결성 4가지가 있다. 영역 무결성은 프로그램 기능에 의해서 유효 값에 대한 검증을 선행하고 무결성 설계
이제 데이터 품질관리는 정보 시스템에서 필수 불가결한 기반 프로세스이다. 본 지침서에서는 데이터 품질진단 절차의 기초적인 개념을 가급적 단순화하여 정리하. 데이터 품질진단 절차 및 기법.pdf
무결성이란 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 검증 프로그램이 무결성을 검증하기 위해 무결성 규정을 사용한다. DB기초 무결성이란 무엇인가무결성 제약조건 코딩팩토리
발생할 직접적인 DB 제어에서 무결성을 보장하기 위해서라도, 되도록 프로그램 차원이 아니라 DB 차원에서의 데이터 무결성 제약을 잘 구성하는 것이 필요할 것 같다. 신고 DEBUG 데이터 무결성 검증은 되도록 DB에 맡기는게 좋지 않을까?
– 데이터 무결성 이란
데이터 무결성영어 data integrity은 컴퓨팅 분야에서 완전한 수명 주기를 거치며 데이터의 정확성과 일관성을 유지하고 보증하는 것을 가리키며 데이터베이스나 데이터 무결성
데이터의 무결성은 데이터의 정확성, 일관성, 유효성이 유지되는 것을 말한다. 데이터의 무결성을 유지하는 것은 데이터베이스 관리시스템 DBMS 관계형 데이터베이스 무결성 Integrity
무결성Integrity 제약조건 1. 개체 무결성 * 릴레이션에서 기본키를 구성하는 속성은 널NULL값이나 중복값을 가질 수 없습니다. ex 학생 DataBase 무결성Integrity 제약조건이란?
데이터베이스에서 무결성integrity이란 데이터의 정확성 또는 유효성을 의미한다. 동적으로 변화하는 데이터베이스 환경에서 데이터의 정확성을 항상 유지한다는 것은 데이터베이스 13. 무결성Integrity
데이터 정합성 검증 서비스, Smart Check™
이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다 🙂
– 데이터가 제대로 수집되고 있는지 알고 싶다.
– 데이터가 평소와 다르게 수집되었을 때, 데이터를 기반으로 원인을 알고 싶다.
데이터를 분석하다보면 가끔씩 수집된 데이터에 대한 의심이 들 때가 있습니다. 평소와 다를바 없이 사이트/광고를 운영중인데, 데이터가 급증 또는 급감하는 경우입니다. 이것 저것 찾아보고 확인해보지만 정확한 원인을 알 수 없을 때엔 정말 집중해야 할 업무에 쏟을 시간을 다 써버리게 되어 제법 당황스럽습니다.
데이터를 전문으로 다루는 사람이라면 빠르게 해결할 수 있고 또 그런 존재가 가까이 있다면 마케팅 실무자 분들은 현업에 집중하기 쉬울 것입니다. 그래서 비즈스프링은 데이터 기반의 크고 작은 문제 해결에 도움을 드리고자 합니다. ‘비즈스프링 컨설팅 서비스’를 소개합니다.
비즈스프링 컨설팅 서비스란?
“데이터를 기반으로 인사이트를 찾아내고, Data-Driven 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 서비스”
비즈스프링 컨설팅 서비스 종류 및 단계
표의 내용처럼 서비스 이용부터 데이터를 활용하기까지 대략 8개 단계를 거치게 될 텐데요, 데이터를 기반으로 한 비즈스프링 컨설팅 서비스를 통해 특정 단계 또는 전 단계에 거쳐 데이터를 더욱 의미있게 활용하실 수 있도록, 함께 고민하고 도움을 드리고자 합니다. 이 중, 오늘은 스마트체크™(Smart Check™) 서비스를 소개합니다.
스마트체크™ (Smart Check™)
◈ 목적
– 로거 서비스를 이용하는 고객사의 단적인 데이터 문제에 대해, 비즈스프링 데이터 전문가들을 투입하여 더욱 빠르고 정확하게 문제를 진단하고 해결
◈ 개요
– 데이터 수집과 검증을 통해 이상징후가 보여지는 데이터에 대한 원인 파악 및 문제 해결 방안 제시
– 제공되는 리포트 외 1회성 raw 데이터 검증이 필요한 경우
◈ 검증 절차
– 문제 정의 → 데이터 수집여부 및 검증 → 데이터 분석 → 원인파악 및 문제 해결 방안 도출 → 문제 해결 방안 제시(문제 해결 방안 문서 제공)
스마트체크™ 검증 절차
◈ 검증 보고서 미리보기
비즈스프링은 단순 데이터 수집 툴을 제공하는 조직이 아닙니다. 온라인 고객 행동 및 마케팅 데이터에 특화된 데이터 전문 기업으로, 빠른 데이터 활용 성과를 위해 데이터, 솔루션과 컨설팅 서비스를 제공하는 조직입니다.
비즈스프링 서비스 활용과 데이터 분석 관련 궁금한 점이 있다면, 언제든지 연락주시기 바랍니다. (02-6919-5514 / [email protected])
스마트체크™ (Smart Check™) 서비스 활용 사례 더보기
– 데이터 정합성 검증 사례 Case #1. 음악 스트리밍 사이트
– 데이터 정합성 검증 사례 Case #2. 패션 의류 쇼핑몰 사이트
– 데이터 정합성 검증 사례 Case #3. 트레킹 전문 여행사 사이트
키워드에 대한 정보 데이터 정합성
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