정형 데이터와 비정형 데이터 비교: 차이점은 무엇인가요?

'정형'과 '비정형'은 데이터의 형식과 스키마 규칙 또는 그 부족 여부에 따라 데이터를 분류하는 데 사용되는 용어입니다.

정형 데이터는 고정된 스키마를 가지고 있으며 이름 및 전화번호와 같은 행과 열에 깔끔하게 들어 맞습니다. 비정형 데이터에는 고정된 스키마가 없으며 오디오 파일 및 웹 페이지와 같은 더 복잡한 형식을 가질 수 있습니다.

정형 데이터와 비정형 데이터는 다름 주요 영역에서 차이를 보입니다.

• 형식: 정형 데이터에는 엄격하고 미리 정의된 데이터 모델이 있습니다. 비정형 데이터에는 미리 정의된 형식이 없습니다.
  
  
• 스토리지: 정형 데이터 스토리지 시스템에는 관계형 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스와 같은 엄격한 스키마가 있습니다. 비정형 데이터는 주로 비관계형 데이터베이스 또는 데이터 레이크에 기본 형식으로 저장됩니다.
  
  
• 사용 사례: 조직은 인공 지능(AI) 및 분석 사용 사례에서 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 사용할 수 있습니다. 정형 데이터는 머신 러닝(ML)에 자주 사용되며 ML 알고리즘을 구동합니다. 비정형 데이터는 종종 자연어 처리(NLP)에서 사용되며, 생성형 AI(gen AI) 모델을 위한 풍부하고 다양한 데이터 소스입니다.
  
  
• 복잡성: 정형 데이터는 일반 비즈니스 사용자가 기존 툴로 조작하고 분석하기가 더 쉽습니다. 비정형 데이터는 더 복잡할 수 있으며 구문 분석 및 분석을 위해 전문 기술과 툴이 필요합니다.

정형 데이터와 비정형 데이터의 정의, 사용 사례 및 이점에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

정형 데이터는 명확하고 미리 정의된 형식으로 구성됩니다. 정형 데이터는 표준화된 특성을 가지고 있어 데이터 분석 툴, 머신 러닝 알고리즘 및 인간 사용자가 쉽게 해석할 수 있습니다.

정형 데이터에는 정량적 데이터(예: 가격 또는 매출 수치)와 정성적 데이터(예: 날짜, 이름, 주소, 신용 카드 번호)가 모두 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 회사 이름, 비용 값 및 보고 기간이 행과 열로 구성된 재무 보고서는 정형 데이터로 간주됩니다.

정형 데이터는 일반적으로 Excel 스프레드시트와 관계형 데이터베이스 (또는 SQL Database)와 같은 표 형식으로 저장됩니다. 사용자는 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 내에서 정형 데이터를 효율적으로 입력, 검색 및 조작할 수 있습니다. 1974년 IBM®에서 개발한 구조화된 쿼리 언어는 정형 데이터를 관리하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다.

정형 데이터의 사용 사례는 다음과 같습니다.

• AI 모델 학습
• 고객 관계 관리(CRM)
• 비즈니스 인텔리전스(BI)
• 인벤토리 관리
• 검색 엔진 최적화(SEO) 리치 스니펫

정형 데이터의 이점은 사용 및 액세스의 용이성과 관련이 있습니다.

• 머신 러닝과의 호환성: 머신 러닝은 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있습니다. 그러나 ML 애플리케이션은 구체적이고 조직화된 아키텍처로 인해 정형 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.
  
  
• 접근성과 사용 편의성: 정형 데이터를 이해하는 데는 심도 있는 데이터 과학 지식이 필요하지 않습니다. 표준 형식과 높은 수준의 조직 덕분에 대부분의 사용자는 정형 데이터에 쉽게 액세스하고 이를 해석할 수 있습니다.
  
  
• 풍부한 툴: 정형 데이터는 비정형 데이터보다 먼저 등장했기 때문에 사용 및 데이터 분석에 사용할 수 있는 앱과 툴이 더 많습니다. 예를 들어온라인 분석 처리(OLAP), SQLite, MySQL 및 PostgreSQL 등이 있습니다.

정형 데이터의 문제는 데이터의 유연성과 관련이 있습니다.

• 제한된 사용: 정형 데이터에는 의도된 목적으로만 사용할 수 있는 사전 정의된 데이터 모델이 있어 유연성과 유용성이 제한됩니다. 더 많은 인사이트를 얻으려면 데이터를 수정하거나 추가해야 합니다.
  
  
• 제한된 스토리지 옵션: 정형 데이터 스토리지 리포지토리는 일반적으로 관계형 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 내 리포지토리와 같은 엄격한 스키마를 가지고 있습니다. 데이터 요구 사항을 변경하려면 모든 정형 데이터를 업데이트해야 하며, 이는 시간과 리소스가 많이 소요됩니다.

비정형 데이터에는 미리 정의된 형식이 없습니다. 비정형 데이터 세트는 일반적으로 규모가 크며(테라바이트 또는 페타바이트 규모의 데이터) 기업에서 생성한 모든 데이터의 90%를 차지합니다. 이렇게 많은 양의 데이터는 인터넷과 기타 연결된 기술에서 생성되는 방대하고 복잡한 데이터 세트인 빅데이터의 등장으로 인해 발생했습니다.¹

비정형 데이터에는 텍스트 및 비텍스트 데이터와 정성적 데이터(소셜 미디어 댓글) 및 정량적 데이터(텍스트에 포함된 수치)가 모두 포함될 수 있습니다.

텍스트 데이터 소스의 비정형 데이터의 예는 다음과 같습니다.

• 이메일
• 텍스트 문서
• 소셜 미디어 게시물
• 통화 녹취록
• Microsoft Teams 또는 Slack과 같은 메시지 텍스트 파일

비텍스트적 비정형 데이터의 예는 다음과 같습니다.

• 이미지 파일(JPEG, GIF 및 PNG)
• 멀티미디어 파일
• 비디오 파일
• 모바일 활동
• 사물 인터넷(IoT) 장치의 센서 데이터

비정형 데이터에는 사전 정의된 데이터 모델이 없기 때문에 기존의 데이터 툴과 방법으로는 쉽게 처리하고 분석할 수 없습니다.

모든 형식의 대량의 원시 데이터를 처리하도록 설계된 비관계형 데이터베이스 또는 NoSQL 데이터베이스 또는 데이터 레이크에서 관리하는 것이 가장 좋습니다.

종종 머신 러닝, 분석 및 자연어 처리(NLP)는 비정형 데이터에서 귀중한 인사이트를 추출하는 데 사용됩니다.

사용 사례는 다음과 같습니다.

• 검색 증강 생성(RAG)
• 생성형 AI(gen AI)
• 고객 행동 및 감정 분석
• 예측 데이터 분석
• 챗봇 텍스트 분석

비정형 데이터는 데이터 형식, 속도 및 스토리지 측면에서 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 유연성: 비정형 데이터는 기본 형식으로 저장되며 필요할 때까지 정의되지 않은 상태로 유지됩니다. 이러한 파일 형식의 유연성 덕분에 사용 가능한 데이터 풀이 확대되고 데이터 과학자는 여러 가지 사용 사례에 데이터를 활용할 수 있습니다.
  
  
• 빠른 축적 속도: 대부분의 조직에서 이러한 유형의 데이터는 정형 데이터의 3배에 달하는 속도로 증가하고 있습니다. 비정형 데이터를 미리 정의할 필요가 없으므로 빠르고 쉽게 수집할 수 있어 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정에 유용합니다.²
  
  
• 쉽고 저렴한 저장: 비정형 데이터는 정형 데이터보다 더 많은 스토리지 옵션을 제공합니다. 예를 들어, 파일 시스템 또는 데이터 레이크는 대용량 스토리지와 종량제 요금제를 통해 비용을 절감하고 확장성을 용이하게 합니다.

전문 지식과 가용 리소스에 대한 비정형 데이터 센터의 과제:

• 전문 지식의 필요성: 정의되지 않거나 형식화되지 않은 데이터의 특성으로 인해 비정형 데이터를 준비하고 분석하려면 데이터 과학 전문 지식이 필요합니다. 이로 인해 전문적인 데이터 주제나 분석을 완전히 이해하지 못하는 비즈니스 사용자가 소외될 수 있습니다.
  
  
• 전문 툴: Excel과 같은 기존 툴은 비정형 데이터를 조작하기에 적합하지 않으며, 데이터 관리자를 위한 제품 선택도 제한적입니다. 비정형 데이터 관리를 위한 툴로는MongoDB, DynamoDB, Hadoop 및 Azure가 있습니다.

• 데이터 정결성: 비정형 데이터의 방대한 양과 불균일한 데이터 구조는 불일치, 부정확성 및 데이터 품질 문제를 일으킬 수 있습니다. 데이터 처리 전에 데이터 정리가 필요할 수 있습니다.

AI는 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 이는 방대한 양의 비정형 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하려는 조직에 필수적인 역량입니다.

AI 알고리즘은 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP)를 통해 비정형 데이터를 선별하여 패턴을 찾고 실시간 예측 또는 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 그런 다음 조직은 이러한 분석 모델을 기존 대시보드 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 에 통합하여 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

반정형 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터를 연결하는 '다리' 역할을 합니다. 웹 스크래핑과 데이터 통합에 유용합니다.

반정형 데이터에는 사전 정의된 데이터 모델이 없습니다. 하지만 이는 메타데이터(예: 태그 및 시맨틱 마커)를 사용하여 특정 데이터 특성을 식별하고 데이터를 레코드 및 사전 설정 필드로 확장합니다. 메타데이터는 궁극적으로 반정형 데이터를 비정형 데이터보다 더 잘 분류, 검색, 분석할 수 있게 해줍니다.

반정형 데이터의 예로는 JavaScript 객체 표기법(JSON), 콤마로 구분된 값(CSV) 및 확장 마크업 언어(XML) 파일이 있습니다. 더 흔히 언급되는 예로는 이메일이 있는데, 일부 데이터 구역은 헤더나 제목줄과 같이 표준화된 형식을 갖지만, 그 구역 안에는 비정형 데이터 내용이 포함되어 있습니다.