모딜리아니 (Modigliani)

데이터 품질관리는 데이터 분석, 머신러닝 모델링 등 데이터를 기반으로 하는 모든 작업에서 가장 중요한 부분이다. 데이터 기반으로 비즈니스상 중요한 의사결정을 해야 하는 과정에서도 해당 데이터를 기반으로 의사결정이 내려지면 그에 따른 전략 기획, 액션 플래닝, 수행까지 많은 리소스가 투입되기 때문에 수치가 잘못되면 되돌리기 어려운 상황이 발생하게 된다. 실제로 대기업에서 부사장까지 보고된 수치가 잘못된 것이 뒤늦게 발견되어 큰 문제가 되는 경우도 있다. 데이터 품질관리는 단순히 데이터를 정리하는 것이 아니라, 데이터가 신뢰할 수 있는 상태를 유지하고, 이를 기반으로 한 의사결정이 정확하게 이루어지도록 하는 필수적인 과정이다.데이터 오류를 분석하면 데이터 품질을 관리해야 하는 이유와 주요 요소를 이해할 수 ..

데모그래픽 데이터: 가장 기본적이지만 쉽게 놓치는 데이터데이터 분석을 할 때 **인구 데이터(데모그래픽 데이터)**는 가장 기본적인 정보로 여겨진다. 연령, 성별, 지역, 소득 수준, 교육 수준 등과 같은 데이터는 소비자 행동을 이해하고, 시장을 세분화하며, 맞춤형 전략을 수립하는 데 필수적인 요소다.하지만 현실에서는 이 데이터를 수집하고 정리하는 과정이 생각보다 번거롭기 때문에, 쉽게 등한시되는 경우가 많다. 많은 분석가들이 데모그래픽 데이터의 중요성을 알고 있음에도 불구하고, 복잡한 수집 과정이나 데이터의 업데이트 주기 문제 때문에 이를 적극적으로 활용하지 않는 경우가 흔하다.하지만 이러한 데이터를 제대로 활용하지 않으면, 분석의 기본적인 틀이 흔들릴 수 있다. 예를 들어, 특정 브랜드의 제품을 구매..