August 9, 2025
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개인 또는 법인의 단일하고 정확한 프로필을 생성하기 위해 여러 소스의 데이터를 연결하고 통합하는 프로세스로 정의되는 신원 확인(Identity resolution)은 학계와 업계 모두에서 데이터 관리 관행의 중심이 되었습니다(Smith et al., 2021). 주요 과제는 특히 데이터가 불완전하거나 일관성이 없거나 다양한 시스템에 분산되어 있을 때 이름, 이메일, 전화번호, 행동과 같은 이질적인 데이터 포인트를 정확하게 식별, 일치, 통합하는 데 있습니다.
이 프로세스는 몇 가지 중요한 단계를 통해 작동합니다:
최근 연구 결과에 따르면 결정론적 매칭은 높은 정밀도를 보장하지만, 데이터 변형으로 인해 정확한 일치가 합법적인 연결을 놓칠 수 있으므로 재현율을 희생하는 경우가 많습니다(Jones & Patel, 2020). 반대로, 확률론적 방법은 패턴을 기반으로 가능한 일치 항목을 식별하여 재현율을 개선하지만 신중하게 보정하지 않으면 위양성(false positive)을 초래할 수 있습니다(Lee & Chen, 2019). 두 가지 접근 방식을 결합하면 일반적으로 최적의 정확도를 얻을 수 있습니다.
또한 중복 제거는 노이즈를 줄여 데이터 품질을 크게 향상시킵니다. 그러나 신원 확인이 충분히 정확하지 않은 경우 과도한 중복 제거는 서로 다른 개체를 병합할 위험이 있습니다. 보강 프로세스는 추가적인 맥락을 제공하여 프로필의 견고성을 강화하고 개인화된 마케팅 및 사기 탐지와 같은 애플리케이션에서 더 나은 의사 결정을 지원합니다(Wang et al., 2022).
요약하자면, 신원 확인은 맞춤형 매칭 기술, 엄격한 중복 제거, 체계적인 보강을 통해 정밀도와 재현율의 균형을 맞추는 데 달려 있습니다. 이러한 단계들의 종합은 효과적인 데이터 기반 전략을 뒷받침하는 신뢰할 수 있는 통합 신원 프레임워크를 만듭니다.
