데이터 관리 영역
🎯 영역 개요
MLOps에서 가장 중요한 데이터의 품질과 변화를 지속적으로 관리하는 핵심 영역
📊 데이터 변화 대응 관리
1. 쉬운 머신러닝 문제 관리
특징
- 데이터 변화가 적은 경우: 안정적인 데이터 분포
- 관리 주기: 1년에 한 번 모델 교체 또는 정기적 재학습
- 적용 분야: 이미지 분류, 텍스트 분류 등 안정적 도메인
관리 방법
- 정기 검토: 분기별 데이터 분포 확인
- 성능 모니터링: 월간 모델 성능 추적
- 예방적 관리: 데이터 품질 저하 조기 감지
- 계획적 업데이트: 연간 모델 업데이트 계획
2. 어려운 머신러닝 문제 관리
특징
- 데이터 변화가 잦은 경우: 동적인 데이터 환경
- 관리 주기: 실시간 또는 일별 모니터링 필요
- 적용 분야: 금융 거래, 실시간 추천, 사기 탐지 등
관리 방법
- 실시간 모니터링: 데이터 드리프트 실시간 감지
- 자동 대응: 임계값 초과 시 자동 알림 및 대응
- 빈번한 재학습: 데이터 변화에 따른 모델 재학습
- A/B 테스팅: 새로운 모델과 기존 모델 성능 비교
3. 데이터셋 자동 정리 및 버전 관리
핵심 기능
- 자동 정리: 오래된 데이터 자동 아카이빙
- 버전 관리: 데이터셋 변경 이력 추적
- 메타데이터 관리: 데이터 출처, 품질, 사용 목적 기록
- 접근 제어: 데이터 보안 및 프라이버시 관리
구현 요소
- 데이터 카탈로그: 모든 데이터셋의 메타정보 관리
- 스키마 레지스트리: 데이터 스키마 버전 관리
- 리니지 추적: 데이터 흐름 및 변환 과정 추적
- 백업 전략: 정기적 데이터 백업 및 복구 계획
🔍 데이터 품질 관리
1. 데이터 검증 시스템
검증 항목
- 스키마 검증: 데이터 구조 및 타입 확인
- 값 범위 검증: 허용 범위 내 값 확인
- 일관성 검증: 데이터 간 논리적 일관성 확인
- 완전성 검증: 필수 필드 누락 여부 확인
자동화 요소
- 실시간 검증: 데이터 입력 시점 즉시 검증
- 배치 검증: 정기적 대량 데이터 검증
- 예외 처리: 검증 실패 데이터 격리 및 처리
- 품질 리포트: 데이터 품질 상태 정기 보고
2. 데이터 드리프트 감지
감지 방법
- 통계적 방법: 분포 차이 통계 검정
- 거리 기반 방법: KL divergence, Wasserstein distance
- ML 기반 방법: 분류기 기반 드리프트 감지
- 시각적 방법: 히스토그램, 산점도 비교
대응 전략
- 조기 경고: 드리프트 감지 시 즉시 알림
- 원인 분석: 드리프트 발생 원인 조사
- 모델 재평가: 기존 모델 성능 재검증
- 재학습 트리거: 드리프트 수준에 따른 재학습 시작
3. 데이터 수집 방법 변경 관리
변경 영향 분석
- 호환성 검증: 기존 모델과의 호환성 확인
- 성능 영향: 모델 성능에 미치는 영향 평가
- 스키마 매핑: 새로운 데이터 구조 매핑
- 전환 계획: 점진적 데이터 소스 전환
변경 관리 프로세스
- 사전 테스트: 새로운 데이터로 모델 테스트
- 단계적 적용: 카나리 배포 방식 적용
- 모니터링 강화: 변경 후 집중 모니터링
- 롤백 계획: 문제 발생 시 신속 롤백
📈 데이터 거버넌스
1. 데이터 정책 관리
핵심 정책
- 데이터 분류: 민감도에 따른 데이터 분류
- 접근 권한: 역할 기반 데이터 접근 제어
- 보존 정책: 데이터 보관 및 삭제 정책
- 개인정보 보호: GDPR, 개인정보보호법 준수
컴플라이언스
- 규정 준수: 관련 법규 및 규정 준수
- 감사 추적: 데이터 접근 및 사용 로그
- 보안 관리: 데이터 암호화 및 보안
- 정기 점검: 정책 준수 상태 정기 점검
2. 데이터 라이프사이클 관리
라이프사이클 단계
- 수집: 데이터 소스로부터 수집
- 저장: 적절한 저장소에 보관
- 처리: 분석 및 모델링을 위한 전처리
- 활용: 모델 학습 및 추론에 사용
- 아카이빙: 장기 보관 또는 삭제
자동화 요소
- 스케줄링: 정기적 데이터 처리 작업
- 파이프라인: 자동화된 데이터 처리 파이프라인
- 모니터링: 각 단계별 진행 상황 모니터링
- 오류 처리: 실패 시 자동 재시도 및 알림
🔄 관리 프로세스
일일 관리 작업
- 데이터 품질 지표 확인
- 드리프트 감지 결과 검토
- 데이터 수집 상태 점검
- 이상 데이터 처리
주간 관리 작업
- 데이터 품질 트렌드 분석
- 드리프트 패턴 분석
- 데이터 파이프라인 성능 검토
- 백업 상태 확인
월간 관리 작업
- 데이터 거버넌스 정책 검토
- 스토리지 최적화
- 데이터 카탈로그 업데이트
- 컴플라이언스 점검
📊 핵심 지표
품질 지표
- 데이터 완전성: 99% 이상
- 정확성: 95% 이상
- 적시성: 데이터 지연 시간 1시간 이내
운영 지표
- 파이프라인 가동률: 99.5% 이상
- 드리프트 감지 시간: 24시간 이내
- 데이터 처리 지연: 평균 30분 이내
거버넌스 지표
- 정책 준수율: 100%
- 보안 인시던트: 0건
- 감사 통과율: 100%
🔗 연관 영역
담당자: 데이터 엔지니어링 팀, MLOps 팀
검토 주기: 주 1회
최종 업데이트: 2025년
관련 프로젝트: MLOps 기초 학습