데이터 대사는 시스템 사이에서 옮기거나 복사하거나 변환한 데이터가 원천과 여전히 일치하는지 확인합니다. 팀은 원천과 대상 사이에서 레코드 수, 합계, 주요 값, 개별 레코드를 비교하고, 차이를 표시한 뒤 원인을 조사합니다. 흔한 점검으로는 마이그레이션 뒤 행 수 맞추기, ERP 시스템과 데이터 웨어하우스의 일일 매출 합계 비교, 한 시스템의 모든 주문이 다른 시스템에도 있는지 확인하기가 있습니다.
대사는 재무, 마이그레이션, 데이터 파이프라인에서 데이터 무결성을 지키는 핵심 작업입니다. 예를 들어 웨어하우스에는 하루 주문이 10,212건인데 원천에는 10,215건이라면, 대사로 빠진 3건과 적재되지 않은 이유를 찾습니다. AI용으로 데이터를 준비할 때도 같은 방식을 씁니다. 준비 단계마다 데이터를 전후로 비교하면 무엇이 바뀌었는지 알 수 있고, 모델 결과가 달라졌을 때 그 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다.