데이터 분석 파이프라인

데이터 분석 워크플로의 단계를 이해했다면, 이제는 각 단계가 실제 시스템 안에서 어떻게 연결되는지 전체 그림을 살펴보아야 합니다.

이 큰 흐름을 데이터 분석 파이프라인(Data Analysis Pipeline)이라고 부릅니다.

데이터 파이프라인은 데이터가 원천(Source)에서 생성되어 의사결정에 활용되기까지의 전체 과정을 의미합니다.

데이터를 수집 → 저장 → 처리 → 분석 → 활용하기 위해 필요한 기술적 시스템과 도구들이 모두 포함됩니다.

실제 현업에서는 단순히 데이터를 분석하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

데이터가 어디에서 오는지, 어떻게 변환되는지, 그리고 누가 어떤 목적으로 사용하는지까지 이해해야 합니다.

파이프라인의 세부 구성은 상황에 따라 다를 수 있지만, 보통 다음과 같은 핵심 단계를 거칩니다.

• 원천(Source): 데이터가 생성되는 곳
  예: 설문 응답, 웹 입력 폼, 센서, API 등
• 저장(Storage): 데이터를 보관하는 곳
  예: 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지
• 처리(Processing): 데이터를 정제하고 필요한 형태로 변환
  예: 결측값 처리, 중복 제거, 데이터 타입 변환
• 분석(Analysis): 패턴 탐색 및 모델 적용
  예: 통계 분석, 머신러닝 모델 학습 및 예측
• 시각화(Visualization): 분석 결과를 시각적으로 표현
  예: 대시보드, 인터랙티브 차트, 리포트
• 실행(Action): 결과를 기반으로 의사결정 수행
  예: 마케팅 전략 수립, 제품 개선, 자동화된 알림 시스템