비정형 데이터

비정형 데이터는 미리 정의된 형식이나 스키마가 없는 텍스트, 비디오 또는 오디오와 같은 정보입니다. 비정형 데이터는 일반적으로 사람이 생성하지만 기계에 의해서도 생성될 수 있습니다. 출처에 관계없이 비정형 데이터는 사전 설정된 데이터 모델이나 스키마에 맞지 않으므로 기존의 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 저장할 수 없습니다.

조직이 생성하고 수집하는 대부분의 데이터는 비정형 데이터입니다. 이러한 데이터에는 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내리는 데 중요한 인사이트가 포함되어 있지만, 데이터에 구조가 없기 때문에 일반적으로 조직은 고급 기술을 사용하여 분석해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 분석 애플리케이션을 강화하기 위해 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 도구로 눈을 돌리고 있습니다.

이 페이지에서 다룰 내용입니다:

• 비정형 데이터와 정형 데이터 비교
  
• 비정형 데이터의 예
• 비정형 데이터 사용 사례
• 비정형 데이터의 장단점
• 비정형 데이터 분석 방법
• 비정형 데이터 도구
  
• 결론
  

비정형 데이터와 정형 데이터 비교

비정형 데이터와 정형 데이터는 데이터를 사용할 수 있는 분석 유형, 데이터를 구성하는 데 사용되는 스키마, 데이터 형식, 데이터 저장 방식 등 뚜렷한 차이점이 있습니다.

구조화된 데이터는 일반적으로 지정된 필드에 쉽게 매핑할 수 있는 관계형 데이터베이스에 저장됩니다. 예를 들어, 전화번호나 주소와 같은 일관된 세부 정보로 고객을 식별할 수 있습니다. 정보는 엄격한 형식으로 분류되어 일관성이 보장되므로 사람과 알고리즘 모두 데이터를 쉽게 검색, 처리 및 분석할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 데이터를 효과적으로 검색하기 위해 데이터베이스 관리자는 종종 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다.

반면에 비정형 데이터는 일관된 내부 구조가 없기 때문에 기존의 관계형 데이터베이스에 저장할 수 없습니다. 이러한 구조의 부재는 유연성이라는 이점을 제공하지만 데이터 집합을 검색, 처리 및 분석하기가 더 어렵게 만듭니다.

비정형 데이터의 예

사람이 생성한 비정형 데이터의 예로는 텍스트, 이메일, 소셜 미디어, 문서, 웹페이지, 사진, 오디오 파일, 동영상 등이 있습니다.

기계에서 생성된 비정형 데이터는 웹사이트, 서버, 네트워크 및 애플리케이션의 로그 파일로 구성될 수 있습니다. 또한 위성 이미지, 감시 영상, IoT에 연결된 디바이스의 센서 데이터도 포함될 수 있습니다.

비정형 데이터 사용 사례

• 비즈니스 인텔리전스: 더 나은 비즈니스 의사 결정을 위한 인사이트
• 고객 분석: 데이터를 사용하여 고객을 더 잘 이해하고 서비스하기
• 커뮤니케이션 분석: 규정 준수를 보장하기 위해
• 소셜 미디어 추적: 대화 및 상호작용 패턴 분석
• 예측적 유지 관리: 제조업체는 센서를 사용하여 잠재적 장애를 감지합니다.

비정형 데이터의 장단점

비정형 데이터는 유연성, 비즈니스 인사이트, 데이터 세트 작업과 관련하여 눈에 띄는 장단점이 있습니다.

장점

• 유연성: 다음을 수행할 수 있습니다. 데이터 세트 유지 관리 균일하지 않은 다양한 형식으로 제공됩니다.
• 통찰력: 데이터 기반 의사 결정은 더 나은 예측 가능한 비즈니스 결과를 가져옵니다.
• 풍부합니다: 비정형 데이터는 비즈니스에서 생성되는 데이터의 대부분을 차지합니다.

단점

• 검색, 처리 및 분석이 어렵습니다: 일관성 부족은 어려운 문제입니다.
• 리소스 집약적입니다: 방대한 양의 비정형 데이터를 효과적으로 관리, 유지, 사용하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.
• 공유가 어렵습니다: 대규모 데이터 세트에서 효과적으로 협업하는 것은 복잡하고 상당한 투자가 필요합니다.

비정형 데이터 분석 방법

비정형 데이터를 분석하기 위한 다양한 도구와 기법에는 다음이 포함됩니다:

• 데이터 마이닝: 이 과정에는 데이터 정리, 분류, 클러스터링, 시각화와 같은 기술을 사용해 비정형 데이터 내의 패턴과 관계를 찾아내는 작업이 포함됩니다. 데이터를 정리하면 해석하고 조치를 취하기가 더 쉬워집니다.
• 머신 러닝: ML은 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있기 때문에 비정형 데이터 분석에 적합합니다. 먼저 데이터를 ML 알고리즘을 위한 특정 형식으로 변환한 다음 텍스트 분류, 클러스터링, 자연어 처리(NLP) 및 딥 러닝과 같은 방법을 사용하여 분석합니다.
• 예측 분석: 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환한 후에는 회귀, 의사 결정 트리 또는 신경망과 같은 예측 모델을 사용하여 예측할 수 있습니다. 예측 모델에서 얻은 인사이트는 조직이 의사 결정을 내리고 미래를 계획하는 데 도움이 됩니다.
• 감정 분석: 여기에는 비정형 텍스트를 정리하고 토큰화한 다음 감정 분석 방법(어휘 기반 또는 ML)을 사용하여 텍스트의 감정이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 판단하는 작업이 포함됩니다. 이 데이터는 고객 경험을 더 잘 이해하고 그에 따른 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다.
• 자연어 처리: NLP는 토큰화, 레매타이제이션, 중지어 제거, 토픽 모델링과 같은 방법을 사용하여 데이터를 처리합니다. 비정형 데이터 분석에 NLP를 사용하는 것은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다. 헬스케어, 금융및 마케팅.

비정형 데이터 도구

• 카우치베이스: 키-값 및 문서 데이터 모델을 모두 지원하는 분산 데이터베이스입니다.
• MongoDB™: JSON과 유사한 문서에 데이터를 저장하는 문서 지향 데이터베이스입니다.
• 아파치 카산드라: 열 패밀리 형식으로 데이터를 저장하는 분산 데이터베이스입니다.
• Redis: 데이터베이스, 캐시 및 메시지 브로커로 사용할 수 있는 키-값 저장소입니다.
• Amazon DynamoDB: 아마존 웹 서비스(AWS)에서 제공하는 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다.
• Neo4j: 노드와 에지에 데이터를 저장하는 그래프 데이터베이스입니다.

결론

전반적으로 비정형 데이터는 조직에서 생성 및 수집되는 모든 데이터의 대부분을 차지하며, 비즈니스 의사결정을 개선할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 조직은 이 기회를 극대화하기 위해 적절한 플랫폼과 도구를 갖추어야 합니다.

비관계형 데이터베이스 또는 NoSQL 데이터베이스는 비정형 또는 반정형 데이터를 처리할 수 있는 기능으로 인해 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 다양한 데이터 모델을 사용하여 다양한 데이터 유형과 구조를 수용하므로 진화할 수 있는 대규모의 복잡한 데이터 집합을 처리하는 데 적합합니다.