데이터 프로파일링이란 무엇인가요?
데이터 프로파일링은 데이터 관리의 원칙 중 하나입니다. 데이터 프로파일링은 데이터에서 패턴을 찾는 활동입니다. 데이터 프로파일링은 데이터 패턴 발견, 고급 분석, ETL을 위한 데이터 예외 처리 등과 같은 다양한 사용 사례를 위해 일부 데이터 집합에 액세스할 수 있는 팀에서 수행합니다. 데이터 프로파일링은 데이터 거버넌스 방법론 내에서 데이터 품질 수명 주기의 첫 번째 부분입니다. 데이터 집합에서 데이터 프로파일링을 실행하면 데이터 집합에 얼마나 많은 널이 있는지, 데이터 집합에서 날짜의 다른 패턴은 무엇인지 등과 같은 간단한 질문에 답할 수 있습니다. 프로파일링은 일반적으로 데이터의 하위 집합에서 수행됩니다. 도구는 프로파일링할 수 있는 데이터 집합의 행 수에 제한이 있습니다. 이러한 도구는 패턴을 쉽게 이해할 수 있도록 프로파일링 결과에 대한 시각화를 생성할 수도 있습니다.
What is Data Profiling?
Data Profiling is one of the principles of Data Management. Data Profiling is the activity to find patterns in Data. Data profiling is performed by teams that have access to some data sets for different use cases such as Data patterns discovery, high level analysis, data exception handling for ETL etc. Data profiling is the first part of the Data Quality life cycle within the Data Governance methodology. Running Data profiling on data sets can answer simple questions such as how many nulls in the dataset, what are the different patterns of dates in the dataset etc. Profiling is typically done on the subset of data. Tools have limit on the amount of the row in the data set it can profile. These tools can also create visualization on the profiling results for easy understanding of the patterns.