Data rationalization은 조직 내에서 방대하고 복잡하게 얽혀 있는 데이터를 체계적으로 정리하고 최적화하는 과정을 의미하는 명사구입니다. 주로 비즈니스 인텔리전스나 IT 인프라 관리 분야에서 사용되며, 중복된 데이터를 제거하고 데이터의 품질을 높여 의사결정의 효율성을 극대화하는 데 목적이 있습니다. 단순히 데이터를 삭제하는 것이 아니라, 데이터 간의 관계를 분석하여 불필요한 요소를 걷어내고 표준화된 구조로 재배치하는 고도의 전략적 작업을 포함합니다. Rationalization이라는 단어 자체가 합리화 또는 효율화를 뜻하므로, 데이터가 비즈니스 목적에 맞게 가장 효율적인 상태가 되도록 만드는 과정이라고 이해할 수 있습니다. 비슷한 용어인 Data Cleaning이 단순히 오류를 수정하는 작업에 가깝다면, Data Rationalization은 전체적인 데이터 구조와 아키텍처를 비즈니스 논리에 맞게 재설계하는 더 넓은 의미를 가집니다.