데이터 수집부터 저장까지, 분석의 시작을 설계하는 방법

자격증원톱 2025. 6. 17. 09:00

데이터 수집부터 저장까지, 분석의 시작을 설계하는 방법

여러분, 혹시 데이터를 모은다는 게 단순히 ‘많이 긁어오면 끝’이라고 생각한 적 있으신가요? 😅 사실 저도 처음엔 그랬어요. 하지만 막상 분석을 해보려고 하면, 어디서 수집했는지, 무슨 방식으로 저장했는지부터 꼬이기 시작하더라구요. 분석의 출발점이자 가장 중요한 단계가 바로 이 데이터 수집·처리·저장 계획 수립이에요.

이 글에서는 빅데이터분석기사 시험에서도 자주 나오는 핵심 포인트이자 실무에서도 꼭 필요한 내용을 다룹니다. 초보자분들도 이해할 수 있게 쉽고 친절하게 설명드릴게요. 실제 사례와 함께 정리하고, 각 단계별로 [모의고사 포함] 구성까지 해놨으니, 끝까지 따라오시면 실력 쑥쑥 올라갈 거예요 💪

1. 데이터 수집 전략: 목적에 맞는 출처 선정 [모의고사 포함] 2. 수집 방식의 종류와 선택 기준 [모의고사 포함] 3. 데이터 처리 단계별 주요 작업 [모의고사 포함] 4. 데이터 저장 기술: DB와 스토리지 비교 [모의고사 포함] 5. 수집·처리·저장 계획 수립 시 체크리스트 [모의고사 포함] 6. 실제 사례로 보는 데이터 흐름 구성 [모의고사 포함]

1. 데이터 수집 전략: 목적에 맞는 출처 선정 [모의고사 포함]

분석의 첫 단추는 ‘어떤 데이터를 수집할 것인가?’입니다. 단순히 많이 모으는 게 아니라, 분석 목적에 부합하는 데이터를 찾는 것이 중요하죠. 예를 들어 소비자 행동 분석이 목표라면, 단순한 제품정보보다 클릭로그, 구매이력, 리뷰 데이터 같은 행동 기반 데이터가 더 가치 있습니다.

그렇다면 이 데이터를 어디서 구할까요? 대표적인 데이터 출처 유형은 다음과 같습니다.

공공 데이터: 국가통계포털(KOSIS), 공공데이터포털(data.go.kr) 등
사내 시스템: ERP, CRM, POS 등 내부 운영 시스템
웹 기반 데이터: SNS, 웹사이트, 오픈 API, 크롤링 등

Tip! 단순히 출처만 찾는 게 아니라 데이터 품질, 최신성, 접근성도 함께 따져봐야 합니다. 데이터가 최신이지만 신뢰도가 낮으면 분석 결과가 왜곡될 수도 있으니까요.

📌 실전 적용 포인트

예를 들어, 마케팅 분석 목적이라면 ‘고객 세분화’를 위해 고객정보 + 구매기록 + 웹접속 로그를 함께 조합하는 게 유리합니다. 즉, 다양한 출처의 데이터를 통합해서 전반적인 흐름을 잡는 게 핵심이에요.

🎯 [모의고사] 데이터 수집 전략 관련 5문항

다음 중 공공 데이터를 활용하기 적절한 사례는?
A. 고객 구매 패턴 분석
B. 전국 교통량 분석
C. 제품 후기 분석
D. 자사 웹사이트 로그 분석
정답: B - 교통량 정보는 공공 데이터로 많이 제공됨
웹 크롤링의 주요 목적 중 가장 적절한 것은?
A. 시스템 성능 테스트
B. 실시간 감정 분석
C. 웹페이지 구조 변경
D. 외부 사이트의 데이터 자동 수집
정답: D - 크롤링은 자동화된 외부 데이터 수집 기법
ERP 시스템에서 얻을 수 있는 주요 데이터는?
A. 고객 리뷰
B. 제품 사진
C. 재고 및 회계 정보
D. 소셜미디어 해시태그
정답: C - ERP는 자원관리 중심 시스템
데이터 수집 출처로 가장 부적절한 것은?
A. 공공데이터포털
B. 사내 POS 시스템
C. 사용자의 휴대폰 문자메시지
D. SNS API
정답: C - 개인정보보호 이슈로 수집 부적절
데이터 수집 전략 수립 시 가장 먼저 고려할 사항은?
A. 분석 예산
B. 데이터 저장 용량
C. 분석 목적
D. 머신러닝 기법
정답: C - 목적이 명확해야 수집 방향이 설정됨

이번 주제에서는 데이터 수집 전략, 출처 선정, 빅데이터분석기사 키워드를 중심으로 실전 감각을 길러보았습니다. 다음 단계에서는 구체적인 수집 방식에 대해 더 깊이 들어가 볼게요!

2. 수집 방식의 종류와 선택 기준 [모의고사 포함]

데이터를 수집할 땐 "어떤 방식으로 수집할 것인가?"가 중요합니다. 그냥 저장소에 쌓는 게 아니라, 데이터의 특성과 수집 목적에 맞는 방식을 고르는 게 핵심이죠. 예를 들어 실시간 분석이 필요하면 정기 수집보다 스트리밍 방식이 적합해요.

배치 수집 (Batch): 일정 시간마다 데이터를 한 번에 가져오는 방식. 예: 하루 1회 ERP 데이터 백업
스트리밍 수집 (Streaming): 실시간으로 데이터가 생성될 때마다 전송. 예: 센서, IoT, SNS 실시간 피드
API 수집: 외부 시스템의 데이터를 API를 통해 받아오는 방식. 구조화된 데이터 수집에 효과적
웹 크롤링: HTML 구조를 분석해 자동으로 웹페이지에서 데이터 추출. 비정형 텍스트에 적합

💡 실전 예시

예를 들어 쇼핑몰 데이터를 수집한다고 해볼게요. 주문정보는 배치 수집, 실시간 결제 트래픽은 스트리밍 수집, 제품 평점은 크롤링, 배송 상태는 API로 받아올 수 있죠. 다양한 방식을 혼합 적용하는 게 보통입니다.

🎯 [모의고사] 수집 방식 이해도 체크!

다음 중 실시간 데이터 수집 방식에 해당하는 것은?
A. 배치 처리
B. ETL 파이프라인
C. 스트리밍 수집
D. RESTful 크롤러
정답: C - 스트리밍은 대표적인 실시간 방식
정기적으로 데이터를 대량으로 수집하는 방식은?
A. API
B. 크롤링
C. 배치 수집
D. 웹훅
정답: C - 시간 간격 기반 대량 처리
HTML 구조 분석이 필요한 수집 방식은?
A. API
B. 크롤링
C. 배치
D. FTP
정답: B - 크롤링은 HTML 기반 수집
다양한 수집 방식을 통합해서 사용하는 이유는?
A. 비용 절감
B. 데이터 암호화
C. 데이터 특성에 맞게 수집
D. 법적 책임 회피
정답: C - 목적에 맞게 수집 방식 다르게 적용
API 방식의 특징으로 옳지 않은 것은?
A. 구조화된 데이터 수집
B. 실시간 접근 가능
C. 수작업으로 접속 필요
D. 보안이 중요함
정답: C - API는 자동화 가능

이 파트에서는 데이터 수집 방식, 배치/스트리밍, API 수집과 같은 빅데이터분석기사 핵심 키워드를 정리했어요. 다음은 데이터를 어떻게 가공하고 처리하는지를 자세히 알아볼게요!

3. 데이터 처리 단계별 주요 작업 [모의고사 포함]

데이터를 수집했으면 이제는 쓸 수 있게 정리해야죠. 날것 그대로의 데이터는 분석에 적합하지 않기 때문에 전처리 → 정제 → 변환 → 통합 등 여러 과정을 거쳐야 합니다. 이게 바로 데이터 처리 단계예요.

실제로 실무에서는 이 단계에 가장 많은 시간이 들기도 해요. "좋은 데이터가 좋은 분석을 만든다"는 말, 괜히 나온 게 아니거든요.

정제(Cleansing): 결측치 제거, 이상치 처리, 중복 제거 등으로 데이터 품질 향상
변환(Transformation): 포맷 통일, 단위 변경, 데이터 타입 변환 등
통합(Integration): 여러 출처의 데이터를 하나의 기준으로 통합 정리
추출(Extraction): 분석에 필요한 항목만 골라내는 과정. 예: 특정 지역, 기간, 속성 필터링

🧪 실전 상황: 고객 리뷰 데이터 처리

예를 들어 리뷰 데이터를 분석한다고 할 때, 먼저 비어 있는 리뷰는 제거하고, 이모지나 특수문자는 변환해서 통일시키고, 필요한 리뷰만 추려야 합니다. 그리고 여러 쇼핑몰의 데이터를 제품코드 기준으로 통합해야 진짜 분석이 가능하죠.

🎯 [모의고사] 데이터 처리 핵심 개념 퀴즈

다음 중 데이터 정제 작업에 해당하지 않는 것은?
A. 결측치 제거
B. 이상치 수정
C. 텍스트 마이닝
D. 중복 데이터 제거
정답: C - 텍스트 마이닝은 분석 기법
단위 변경, 형식 통일은 어떤 단계에 속하는가?
A. 추출
B. 정제
C. 변환
D. 통합
정답: C - 변환 단계의 핵심 작업
데이터 통합의 주요 기준으로 옳은 것은?
A. 분석 알고리즘
B. 연계 키(Key)
C. 데이터 크기
D. 시각화 방식
정답: B - 기준 키를 활용한 통합 수행
데이터 처리 과정에서 가장 마지막 단계는?
A. 정제
B. 추출
C. 저장
D. 통합
정답: B - 분석을 위해 필요한 데이터만 추출
정형 데이터 정제의 일반적인 도구로 적절한 것은?
A. matplotlib
B. pandas
C. keras
D. flask
정답: B - pandas는 정제 및 처리 도구

이번엔 데이터 정제, 변환, 통합, 전처리 관련 개념을 실제 분석 흐름과 함께 익혀봤어요. 다음 파트에서는 데이터 저장 방식에 대해 더 구체적으로 들어가볼게요!

4. 데이터 저장 기술: DB와 스토리지 비교 [모의고사 포함]

데이터를 잘 모으고 가공했으면, 이제는 ‘어디에 저장할까?’라는 질문이 남죠. 분석을 잘 하려면 데이터 저장 방식도 전략적으로 선택해야 합니다. 단순 파일로 저장할 수도 있지만, 수십만 건의 데이터를 효율적으로 관리하려면 데이터베이스(DB)나 스토리지 시스템을 이용해야 해요.

관계형 데이터베이스(RDB): 정형 데이터 저장에 적합. SQL 기반. 예: MySQL, PostgreSQL, Oracle
NoSQL DB: 비정형 데이터 저장에 유리. 예: MongoDB, Cassandra, Redis
데이터 웨어하우스(DW): 대용량 분석용 데이터 저장소. ETL을 통해 정제된 데이터가 저장됨
분산 파일 시스템(HDFS, S3): 빅데이터 환경에서 많이 쓰이는 저장 구조

💼 실무에서는 이렇게 써요!

예를 들어 고객 주문 데이터는 RDB에 저장하고, 웹 로그는 NoSQL에 저장하고, 분석용으로는 DW에 정제 후 적재합니다. 그리고 이미지나 대용량 로그는 S3에 저장하죠. 즉, 데이터 특성에 따라 다양한 저장소를 혼합해서 사용하는 게 보통이에요.

🎯 [모의고사] 저장 기술 이해도 점검

정형 데이터 저장에 가장 적합한 저장소는?
A. MongoDB
B. Amazon S3
C. Oracle DB
D. HDFS
정답: C - RDBMS는 정형 데이터에 특화됨
비정형 데이터를 처리하기에 적합한 기술은?
A. PostgreSQL
B. Redis
C. Excel
D. Cassandra
정답: D - NoSQL 계열은 비정형 데이터 처리에 용이
데이터 분석을 위해 사전 처리된 데이터를 저장하는 공간은?
A. ERP 시스템
B. 데이터 웨어하우스
C. 웹 로그 서버
D. REST API
정답: B - 분석용 데이터는 DW에 저장됨
아마존 S3는 어떤 유형의 저장소인가?
A. 관계형 DB
B. 클라우드 기반 분산 파일 저장소
C. 로그 분석 플랫폼
D. ETL 툴
정답: B - S3는 객체 저장소 기반 클라우드 스토리지
ETL을 통해 정제된 데이터가 저장되는 곳은?
A. MongoDB
B. 데이터 웨어하우스
C. PostgreSQL
D. Elasticsearch
정답: B - DW는 ETL 이후 정형화된 데이터 저장소

이번 파트에서는 데이터 저장 기술, 관계형 데이터베이스, NoSQL, S3 등의 빅데이터 저장 전략을 실전 위주로 정리했어요. 이제 다음 섹션에서는 계획 수립 시 확인해야 할 체크리스트로 넘어가볼게요!

5. 수집·처리·저장 계획 수립 시 체크리스트 [모의고사 포함]

데이터 수집, 처리, 저장에 대해 하나씩 살펴봤다면 이제 전체적인 계획을 어떻게 세울지가 궁금해지시죠? 실제 분석 프로젝트에서는 이 세 단계를 통합적으로 설계해야 해요. 각 과정이 따로 노는 게 아니라, 앞뒤로 유기적으로 연결돼야 데이터가 ‘흐름’을 만들어내기 때문이죠.

📋 계획 수립 체크리스트

분석 목적 정의: 어떤 문제를 해결할 것인가? 어떤 인사이트를 도출할 것인가?
데이터 출처 명확화: 어떤 시스템, 어떤 기관, 어떤 채널에서 데이터를 가져올 것인가?
수집 방식 결정: 배치, 스트리밍, API 등 중 어떤 방식이 최적인가?
처리 로직 설계: 정제 기준, 통합 기준, 변환 규칙은 무엇인가?
저장소 구성: 분석용 DB는 어떤 구조? 로그 데이터는 어디에? 백업은 어떻게?

Tip! 프로젝트 초반에 이 체크리스트를 기반으로 플로우차트를 그려보면 훨씬 명확한 구조가 잡힙니다. 팀원 간 커뮤니케이션도 훨씬 원활해지구요 😊

📝 [모의고사] 통합 계획 수립 퀴즈

분석 목적 정의가 필요한 가장 첫 단계는?
A. 저장소 설계
B. 수집 방식 결정
C. 분석 목표 수립
D. 시각화 툴 선택
정답: C - 목적이 있어야 수집, 처리 계획이 잡힘
데이터 흐름을 전체적으로 그려보는 도구는?
A. ERD
B. 워크시트
C. 플로우차트
D. 피벗 테이블
정답: C - 플로우차트는 흐름도 시각화 도구
처리 로직 설계 시 가장 중요하게 고려할 점은?
A. 분석 소프트웨어 종류
B. 서버 운영체제
C. 데이터 정제 및 변환 기준
D. DB 테이블 수
정답: C - 기준이 있어야 일관성 있게 처리 가능
API 수집 방식을 선택하려면 먼저 고려해야 할 것은?
A. 데이터 스키마
B. 실시간성 필요 여부
C. 오라클 라이선스
D. 네트워크 속도
정답: B - 실시간 필요시 API 선택
데이터 백업 계획은 어떤 항목에 포함되어야 하는가?
A. 시각화
B. 처리 규칙
C. 저장소 구성
D. 통합 모델링
정답: C - 저장소 설계에 백업 구조 포함됨

이번에는 데이터 수집 계획, 처리 전략, 저장소 설계를 포함한 전체 분석 인프라 설계 체크포인트를 살펴봤어요. 이제 마지막으로, 실제 사례로 전체 흐름을 어떻게 구성하는지 정리해볼게요!

6. 실제 사례로 보는 데이터 흐름 구성 [모의고사 포함]

이제 이론은 충분히 익혔으니, 실제 사례로 어떻게 적용되는지 살펴볼 차례입니다. 아무리 원칙을 잘 알아도, 현장에서 ‘어디서부터 어떻게 시작해야 할지’ 막막할 수 있잖아요. 그래서 준비했어요. 고객 이탈 예측 분석을 위한 데이터 흐름을 예시로 보여드릴게요.

📌 고객 이탈 예측 분석 – 데이터 흐름 예시

1단계: 수집 - 고객정보: ERP에서 배치 방식으로 수집 - 접속 로그: 웹 로그 서버에서 스트리밍으로 수집 - 설문 데이터: 외부 API 연동으로 수집
2단계: 처리 - 결측치 제거, 이상치 제거, 텍스트 클렌징 - 포맷 통일 (날짜, 단위 등) - 고객 ID를 기준으로 통합
3단계: 저장 - 정형 데이터는 PostgreSQL - 로그 데이터는 MongoDB - 분석용 통합 데이터는 Redshift(DW)에 저장

이 흐름을 다이어그램으로 그려보면 하나의 파이프라인처럼 연결돼요. 이것이 바로 ETL 기반 데이터 흐름 설계의 기본입니다. 수집 → 처리 → 저장 → 분석 → 시각화까지 한 줄로 정리되는 거죠!

현업 꿀팁! 처음부터 완벽한 구조를 만들기보다는, 빠르게 시제품(pilot)을 만들어보고 점차 개선하는 게 현실적이에요. 데이터 양, 시스템 성능, 인력 수준에 따라 유연하게 설계해야 하거든요!

📚 [모의고사] 실제 흐름 응용 능력 점검

고객 로그 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 방식은?
A. 배치
B. FTP
C. 스트리밍
D. RPA
정답: C
ERP에서 수집된 고객정보는 보통 어떤 형태인가?
A. 이미지 데이터
B. 정형 데이터
C. 비정형 텍스트
D. 오디오 스트림
정답: B
데이터 통합 기준으로 가장 적절한 항목은?
A. 고객 ID
B. 구매 날짜
C. 페이지 조회 수
D. 설문 제목
정답: A
분석용 데이터 저장소로 가장 적합한 것은?
A. ERP 시스템
B. MySQL
C. 데이터 웨어하우스
D. SNS API
정답: C
실제 프로젝트에서 가장 먼저 해야 할 일은?
A. 머신러닝 모델 학습
B. 시각화 도구 선택
C. 수집 대상 데이터 정의
D. 클라우드 인프라 구매
정답: C

이번 파트에서는 ETL 설계, 데이터 흐름, 데이터 파이프라인을 실제 사례 중심으로 정리해봤어요. 이제 마무리 단계로 넘어가, 전략적 학습법과 함께 전체 내용을 정리해보겠습니다 😊

🎯 마무리: 흐름을 이해하면 전략이 보인다

지금까지 데이터 수집부터 처리, 저장까지 전 과정을 정리해봤어요. 하나하나 따로 보면 어렵지 않아 보여도, 실제 프로젝트에서는 이 모든 과정이 연결되어야 제대로 된 분석이 가능합니다. 이 흐름을 이해하면 데이터 기반 전략 수립이 훨씬 쉬워져요.

단기 학습 전략으로는 이번 파트처럼 각 단계의 개념 + 실제 예시 + 모의고사를 함께 공부하는 게 좋고요, 장기 전략으로는 기출 문제를 많이 풀면서 데이터 흐름을 그리는 연습을 병행해 보세요.

그리고 중요한 팁 하나! 이론 공부에만 머물지 말고, 내가 관심 있는 데이터를 직접 찾아서 수집하고 정제해서 저장해보는 실습을 해보세요. 작은 프로젝트라도 직접 손으로 해보는 게 가장 큰 공부가 된답니다 💡

다음 글에서는 ‘빅데이터 분석 기획 - 기출 완전 분석’을 다룰 예정이에요. 실제 시험에서는 어떤 유형으로 나왔고, 어떻게 답을 찾아야 하는지… 궁금하시죠? 😉 그럼 다음 편도 기대해주세요!