정형 vs 비정형 데이터 정의
스토리지, 분석 및 비즈니스 의사결정을 위해 데이터는 "정형"과 "비정형"의 두 가지로 분류될 수 있습니다. 정형과 비정형 사이의 차이는 데이터 사용 및 분석의 목적으로 정보가 구성되는지의 여부에 따라 결정됩니다.
일반적으로 정형 데이터는 검색과 유지 관리가 쉽거나 고도로 조직화된 테이블 또는 데이터베이스를 통해 추적할 수 있는 명확하게 정의된 정보(예: 하드 텍스트 및 숫자)로 구성됩니다. 반면에 비정형 데이터는 다양한 파일 또는 미디어 형식을 가질 수 있으며 본질적으로 명확하게 그룹화 또는 분류되지 않습니다.
그러나 정형과 비정형 데이터는 정보의 수집 방법 이상의 차이를 갖습니다. 분석을 위해 각 데이터는 다양한 기술과 지식을 갖춘 데이터 전문가가 다양한 기술 도구 및 방법을 사용해야 합니다.
조직에서는 비정형 데이터에 비해 정형 데이터를 더 많이 활용하는 경향이 있습니다. 조직이 수집하는 전체 데이터 중 약 43%는 사용되지 않으며, 이는 비정형 데이터와 관련하여 활용되고 있지 않은 가치가 상당하는 것을 의미합니다. 그러나 두 데이터 형식 모두 가치가 높으며, 조직이 두 데이터 사이의 차이점을 이해하고 활용하는 데 필요한 역량을 갖춘다면 활용하는 것이 가능합니다.
비정형 데이터란 무엇인가요?
비정형 데이터는 원시 형식의 정보이며, 데이터 수집 위치 또는 그 근처 또는 상대적으로 구별되지 않는 데이터 풀인 데이터 레이크에 주로 위치합니다. 비정형 데이터는 수집된 모든 형식의 원시 데이터를 나타내므로, 목록화 또는 분석되지 않은 데이터인 경우에도 상당한 잠재적 가치가 있어 대용량 데이터 스토리지 시스템을 배포하는 강력한 데이터 센터 및 클라우드 아키텍처가 필요합니다.
그러므로 비정형 데이터는 하드 드라이브 집약적입니다. 방대한 양의 비정형 데이터를 경제적인 방식으로 유지하여 더 큰 가치를 발견해야 하므로 하드 드라이브를 중심으로 대용량 스토리지 시스템에 대한 수요가 증가하고 있으며, HDD 기술이 진보하여 더 높은 용량이 가능해짐에 따라 TCO에 상당한 이점이 제공되고 있습니다. 소스 근처에 있는 비정형 데이터에 액세스하고 필요에 따라 다양한 개인 및 공용 클라우드 데이터 센터로 이동하여 다양한 용도로 활용하기 위해, 폐쇄적이고 독점적이며 개별화된 IT 아키텍처에서 데이터가 분산된 엔터프라이즈 전체에서 자유롭고 효율적으로 이동하는 구성 가능한 하이브리드 아키텍처인 개방형 IT 아키텍처로의 전환되고 있습니다.
비정형 정보를 정성적 데이터라고도 하며, 이는 관찰되거나 기록된 단순 정보를 의미합니다. 예를 들어, 공장의 사물 인터넷(IoT) 센서는 장비의 현재 성능에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이후에 해당 정보가 서버로 전송되어 PDF 및 비디오 파일과 같은 비정형 형식으로 저장됩니다.
비정형 데이터의 다른 예로는 위성 사진, 일기 예보, 병원 내 환자의 생체 신호 데이터, 아직 구조화된 방식으로 태그가 지정되거나 분류되지 않은 디지털카메라 이미지 등이 있습니다. 이러한 데이터의 공통점은 사전 정의된 구조화된 형식 없이 데이터가 수동적으로 수집 및 전송된다는 점입니다. 비정형 데이터는 대규모 데이터 집합의 일부로 검토 및 이해함으로써 더 큰 추세를 파악하고 예측 모델을 구성하는 데 매우 유용할 수 있지만, 비즈니스 분석 목적으로 쉽게 검색하고 분석하는 것은 어렵습니다.
정형 데이터란 무엇인가요?
정형 데이터란 파일이나 레코드 내의 고정 필드에 일종의 표준 형식으로 존재하는 구조화된 정량적 데이터로 숫자 또는 텍스트 기반 데이터가 가장 일반적으로 사용되는 형식입니다. 스프레드시트 또는 관계형 데이터베이스에 존재하는 정보가 정형 데이터의 일반적인 예입니다. 이러한 구조를 사용하면 특정 데이터 조각이나 정보 그룹을 검색할 때 간단한 쿼리를 통해 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 농장에서 농업용 센서를 사용하면 원시 날씨 데이터를 수집하여 작물에 물을 공급해야 하는 시점 및 필요한 물의 양을 결정할 수 있습니다. 데이터를 구조화하려면 범주화 및 형식 지정이 필요합니다. 구조화된 형식의 이러한 데이터 유형은 제목이 "하루 중 시간", "온도" 및 "습도"인 열이 있는 테이블과 같을 수 있습니다. 이러한 구조를 통해 검색, 정렬 및 분석이 간소화됩니다.
정형 vs 비정형 데이터
정형 데이터와 비정형 데이터의 주요 차이점은 형식입니다. 비정형 데이터는 PDF, 비디오 또는 센서 출력과 같은 기본 형식으로 저장됩니다. 정형 데이터는 표준화된 형식으로 사전 정의된 형식 또는 이를 설명하는 사전 정의된 기호로 엄격하게 표시되며, 테이블, 스프레드시트 또는 관계형 데이터베이스에 편리하게 배치할 수 있습니다.
비정형 데이터는 기본적으로 다양한 형식으로 원시 데이터를 저장하는 리포지토리인 데이터 레이크에 주로 위치합니다. 정형 데이터는 사전 정의된 사양으로 형식이 지정된 데이터만 허용하는 리포지토리인 데이터 웨어하우스에 위치합니다. 데이터 레이크는 비정형 데이터와 정형 데이터 모두를 저장할 수 있는 저장소지만, 데이터 웨어하우스에는 구조화 및 형식이 지정된 정형 데이터만 저장할 수 있습니다.
데이터가 레이크 또는 웨어하우스에 위치하든지 간에, 정보는 어떤 형태의 데이터베이스에 저장됩니다. 기본적인 차이점은 정형 데이터는 SQL(Structured Query Language), PostgreSQL 또는 MongoDB 등 구조화된 형식을 사용하여 행과 열에 저장되는 관계형 데이터베이스에 저장된다는 점입니다. 이러한 형식을 사용하면 사용자 또는 컴퓨터에서 정형 데이터를 훨씬 쉽게 검색 및 정렬하고 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 반면, 비정형 데이터는 NoSQL과 같은 비 관계형 데이터베이스에 저장됩니다.
이러한 두 가지 형식의 데이터는 분석 방법, 데이터 작업 및 조작에 필요한 도구와 인력도 다릅니다. 일반적으로 비정형 데이터는 메타데이터를 사용하여 작동하고 보다 일반적인 결론에 도달하기 위한 목적으로 개발된 데이터 스태킹 및 데이터 마이닝과 같은 기술을 사용하여 분석됩니다. 정형 데이터에서는 데이터 분류, 클러스터링 및 회귀 분석과 같은 보다 수학적 분석 형식을 사용할 수 있습니다. 도구 및 기술 측면에서, 정형 데이터에서는 관리 및 분석 도구를 보다 편리하게 사용할 수 있습니다. 정형 데이터와 관련된 작업에서 사용되는 도구의 예는 다음과 같습니다.
- 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)
- 고객 관계 관리 (CRM)
- 온라인 분석 처리 (OLAP)
- OLTP (온라인 트랜잭션 처리)
형식이 다양한 대규모 데이터 집합을 사용하여 작업을 할 수 있는 소프트웨어는 일반적으로 비정형 데이터를 관리 및 분석하는 데 사용됩니다. 비정형 데이터를 관리하기 위한 도구의 예는 다음과 같습니다.
- NoSQL 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)
- AI 기반 데이터 분석 도구
- 데이터 시각화 도구
정형 데이터에 비해 비정형 데이터에서는 고도로 훈련된 전문가의 관리와 고급 AI 및 예측 모델링 기능이 있는 소프트웨어 도구가 필요한 경우가 많습니다. 머신 러닝은 비정형 데이터의 분석에서 사용되는 방법 중 하나입니다.
정형 데이터는 이미 정렬 및 구조화되어 있으므로, 이러한 데이터 집합을 사용하여 작업을 수행하는 소프트웨어 도구는 비전문가 비즈니스 사용자가 보다 편리하게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 입력, 검색, 쿼리 및 조작은 고도로 구조화된 사용자 인터페이스를 통해 셀프서비스 방식으로 수행되는 경우가 많습니다.
사용 사례
비정형 데이터의 사용 방법과 관련한 예는 IoT 장치의 센서 데이터가 예측 모델링에 사용될 수 있는 방식입니다. 예를 들어, 농장에서는 센서를 사용하여 날씨, 작물 상태, 농장비 기능 데이터를 지속적으로 수집 및 배포합니다. 그런 다음 AI 도구를 사용하여 데이터를 분석한 후, 예측 모델을 개발하여 관리 및 의사결정을 향상할 수 있습니다. 머신 러닝 기능이 있는 AI는 시간이 지남에 따라 이러한 패턴에서 학습을 수행하여 향후 각 분석에서 보다 정확한 모델을 생성할 수 있습니다.
날씨 및 작물 성장 패턴에 대한 비정형 데이터를 분석하면 향후에 자동화된 장치가 공급해야 하는 물이나 영양분의 양을 예측할 수 있습니다. 그런 다음 AI 소프트웨어가 자동화된 분석을 수행하고 예측 모델을 구성하여 이후의 농장 관리를 향상할 수 있습니다. 이러한 분석은 센서에서 수집한 작물 성장 및 토양 영양 패턴과 같은 다양한 형식의 비정형 데이터를 선별할 때 AI가 인식하는 패턴의 기반이 됩니다.
정형 데이터는 정량적 분석과 관련된 상황에서 사용됩니다. 물류 및 재고 관리는 정형 데이터를 활용하여 효율성 및 의사결정을 향상할 수 있는 유용한 분야입니다. 창고 재고는 일반적으로 관계형 데이터베이스에 열과 행이 포함된 정형 데이터의 형식으로 저장됩니다. 그런 다음 이 데이터는 재고 관리 또는 비즈니스 분석 시스템과 인터페이스되어 비즈니스 및 데이터 과학 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 사용자와 소프트웨어 도구는 특정 제품 라인의 수익성과 조달 및 배송과 관련된 간접비 같은 지표를 활용하여 그러한 정보의 가치를 향상할 수 있습니다. 그러면 회사는 정량화 가능한 결과를 토대로 결정을 내릴 수 있습니다.
최근 이러한 두 가지 형식의 데이터는 서로 다른 용도로 사용되고 있습니다. 비정형 데이터는 데이터 레이크로 이동되는 정보를 원래 형식으로 수집하는 장치 또는 소프트웨어의 원시 출력입니다. 정형 데이터는 숫자 또는 텍스트 형식으로 구성되며, 사전 정의된 매개변수 내에서 목록화, 구성, 재구성 및 분석을 할 수 있습니다. 인공 지능과 머신 러닝의 지속적인 발전에 따라, 비정형 데이터를 마이닝, 분석, 학습 및 즉시 사용할 수 있는 새로운 기술이 등장할 가능성이 큽니다.
