정형 데이터와 비정형 데이터

정형 데이터와 비정형 데이터는 모두 현대 조직의 핵심 자산이지만, 근본적으로 다릅니다. 조직은 이러한 차이점을 이해하고 각 유형을 효과적으로 관리하여 그 가치를 최대한 활용해야 합니다. 이 가이드에서는 올바른 데이터 유형을 선택하기 위한 실제적 영향, 실제 사용 사례 및 전략적 고려 사항을 살펴봅니다. 또한 일반적인 비교를 넘어 실행 가능한 의사 결정 프레임워크로 나아가 일반적인 비즈니스 요구 사항을 위한 도구도 다룹니다.

정형 데이터: 특징 및 응용

정형 데이터의 핵심 특징

정형 데이터는 사전 정의된 관계형 데이터 모델 내에 구성된 정보이며, 이는 데이터가 고정된 스키마를 가진 테이블에 배열된다는 것을 의미합니다. 이 모델은 효율적인 검색 및 분석이 가능하도록 데이터가 저장되기 전에 구조(행 및 열), 데이터 유형, 테이블 간의 관계를 지정합니다. 정형 데이터의 일반적인 예로는 금융 거래, Excel 파일, 고객 관계 관리(CRM) 기록, 재고 수준, 판매 주문, 예약 시스템, 센서 판독값 등이 있습니다.

정형 데이터는 일반적으로 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 이는 SQL(Structured Query Language)을 통해 빠르고 안정적인 쿼리를 수행하는 데 최적화되어 있으며, 정형 데이터 워크로드에 사용됩니다.

표준화된 형식은 또한 정형 데이터의 접근성을 매우 높여줍니다. 비즈니스 사용자는 고급 기술 전문 지식 없이도 익숙한 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 도구를 사용하여 데이터를 손쉽게 탐색, 분석하고 보고하며 인사이트를 얻을 수 있습니다.

정형 데이터의 비즈니스 가치 및 분석

정형 데이터는 일관되고 필터링 가능한 형식 덕분에 최소한의 전처리만으로 데이터 분석을 지원하여 상당한 비즈니스 가치를 제공합니다. 이를 통해 조직은 계산 실행, 모델 구축, 트렌드 비교를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 정형 데이터는 엔터프라이즈 분석의 중추 역할을 하며, 빠른 쿼리, 높은 데이터 무결성, 신뢰할 수 있는 결과물을 제공합니다. 조직은 이를 기반으로 일상적인 계획과 전략적 계획을 수립할 수 있습니다. 여기에는 조직이 성과를 추적하고 운영 최적화를 위한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 정기 보고, 예측, KPI 모니터링, 대화형 대시보드와 같은 기존 BI가 포함됩니다.

정형 데이터는 AI 생성 요약 및 고객 감성 평가와 같은 고급 정보를 생성하는 머신러닝(ML) 모델 및 자동화된 시스템에도 매우 효과적입니다.

정형 데이터 스토리지 및 확장성 고려 사항

정형 데이터세트의 주요 장점은 열 형식 압축을 통한 높은 스토리지 효율성입니다. 동일한 열의 값은 유사한 경향이 있으므로 열 형식 데이터베이스는 데이터의 효율적인 압축 및 읽기를 가능하게 하여 상당한 스토리지 절약과 더 빠른 분석을 이끌어냅니다.

하지만 구조화된 데이터 내의 스키마 변경은 어려울 수 있습니다. 데이터베이스 생태계는 서로 긴밀하게 연결되어 있고 종속성이 많기 때문에 필드 추가, 수정, 제거와 같은 변경 사항을 제대로 관리하지 않으면 데이터 손실, 애플리케이션 다운타임, 시스템의 다른 부분에서 연쇄적인 장애가 발생할 수 있습니다. 조직은 타격을 방지하기 위해 마이그레이션을 신중하게 계획해야 합니다.

비정형 데이터: 특징, 과제 및 기회

비정형 데이터의 특성과 소스

비정형 데이터는 기본 형식의 정보입니다. 행과 열로 구성된 정형 데이터와 달리 비정형 데이터는 사전 정의된 구조가 없어 검색과 분석이 더 어렵습니다.

비정형 데이터는 GPS 데이터, 로그 파일 및 기타 원격 측정 정보처럼 기계가 생성하거나 사람이 생성할 수 있습니다. 사람이 생성한 비정형 데이터의 예시로는 소셜 미디어 게시물, 오디오 파일, 비디오 파일, 이메일, 멀티미디어 파일, 텍스트 문서 등이 있습니다.

비정형 데이터는 엔터프라이즈 데이터 증가량의 80%~90%를 차지합니다. 이러한 유형의 데이터는 시장 트렌드, 고객 감성, 운영 문제와 같은 영역에서 귀중한 인사이트를 제공할 수 있지만, 정형 데이터를 다루는 것에 비해 인사이트를 추출하는 것이 어려울 수 있습니다.

비정형 데이터 분석의 과제와 솔루션

비정형 데이터 인사이트는 ML 알고리즘, 자연어 처리(NLP), 감성 분석과 같이 대량의 비정형 데이터에서 자동으로 의미를 추출할 수 있는 고급 데이터 분석이 개발되기 전까지는 대부분 활용되지 않았습니다.

일반적으로 조직에서는 고급 기술을 사용하여 비정형 데이터를 관리, 처리하고 의미 있는 패턴을 추출하기 위해 데이터 사이언티스트가 필요합니다. 데이터 레이크 는 일반적으로 비정형 데이터를 네이티브 원시 형식으로 통합하는 데 사용되며, 대용량을 위한 유연한 스토리지를 제공합니다. 데이터 레이크를 사용하면 가공되지 않은 데이터를 짧은 지연 시간으로 SQL 분석, Data Science, machine learning에 사용할 수 있는 정형 데이터로 변환할 수 있습니다. 또한 데이터 레이크는 향후 ML 및 분석에 사용하기 위해 저렴한 비용으로 가공되지 않은 데이터를 무기한 보존할 수 있습니다.

하지만 데이터 레이크는 신뢰성, 성능, 거버넌스 문제가 있는 "데이터 늪"으로 쉽게 변질될 수 있습니다. 기존 데이터 레이크만으로는 혁신을 추구하는 비즈니스의 요구를 충족시키기에 충분하지 않으며, 이 때문에 비즈니스는 종종 기업 전반의 다양한 스토리지 시스템에 데이터가 사일로화된 복잡한 아키텍처에서 운영됩니다.

레이크하우스 스토리지 는 데이터 레이크로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 정형 및 비정형 데이터 처리를 통합합니다. 레이크하우스는 데이터 레이크의 저비용 데이터 스토리지에 직접 데이터 웨어하우스와 유사한 구조 및 관리 기능을 구현하여 데이터 레이크의 개방성과 데이터 웨어하우스의 관리 및 안정성 기능을 결합합니다. 이 구조를 통해 기업은 데이터 과학, ML, 비즈니스 분석 프로젝트에 다양한 유형의 데이터를 활용할 수 있습니다.

비정형 데이터에서 비즈니스 가치 창출하기

비정형 데이터는 기존 분석 기법으로는 쉽게 해석할 수 없는 풍부한 정보를 담고 있습니다. 머신러닝 기능 을 사용하면 비정형 콘텐츠를 대규모로 처리하여 숨겨져 있던 패턴, 주제, 감성, 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 조직은 NLP 및 컴퓨터 비전과 같은 기술을 사용하여 정성적 데이터를 의사 결정에 활용할 수 있는 실행 가능한 인사이트로 변환할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 서비스를 개선하기 위해 조직은 제품 리뷰, 콜센터 스크립트, 소셜 미디어 언급, 챗봇 대화 등 다양한 소스를 분석하는 데 AI를 사용할 수 있습니다. 식별된 패턴은 문제를 해결하고, 효율성을 높이며, 고객 경험을 향상시키기 위한 혁신을 촉발할 기회를 발견하는 데 사용될 수 있습니다.

정형 데이터와 비정형 데이터의 주요 차이점 및 의사 결정 프레임워크

정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점을 이해하는 것은 효과적인 데이터 아키텍처를 설계하고 적절한 분석 방법을 선택하는 데 필수적입니다. 각 유형은 고유한 강점과 과제를 가지고 있으며, 이는 조직의 데이터 전략에 반드시 반영되어야 합니다.

주요 비교 차원

• 데이터 형식: 정형 데이터는 고정된 사전 정의된 형식으로 구성됩니다. 각 레코드는 동일한 필드 및 데이터 유형 집합을 사용하므로 모든 것이 일관성을 유지합니다. 비정형 데이터는 통일된 구조 없이 원시적인 기본 형태로 저장되므로 유연성은 더 높지만 정리하고 분석하기는 더 어렵습니다.
• 분석 도구: 정형 데이터는 SQL을 사용하여 쉽게 쿼리하고 표준 비즈니스 인텔리전스 도구에 통합할 수 있습니다. 비정형 데이터에는 ML, NLP, 컴퓨터 비전 등 더 발전된 분석 방법이 필요합니다. 일반적으로 데이터 사이언티스트나 전문 애널리스트가 관리합니다.
• 저장소: 정형 데이터는 관계형 쿼리 및 성능에 최적화된 데이터 웨어하우스에 자연스럽게 적합합니다. 비정형 데이터는 조직이 가공되지 않은 데이터를 대규모로 저장할 수 있도록 지원하는 데이터 레이크 또는 하이브리드 lakehouse 아키텍처에 더 적합합니다.
• 처리 시간: 정형 데이터는 이미 정리되어 있으므로 최소한의 준비만으로 즉시 분석할 수 있는 경우가 많습니다. 비정형 데이터는 의미 있는 인사이트를 생성하기 전에 일반적으로 클리닝, 토큰화, 라벨링, 특징 추출과 같은 상당한 전처리가 필요합니다.
• 사용자 접근성: 정형 데이터는 대시보드 및 보고 도구를 통해 데이터를 탐색할 수 있는 비즈니스 애널리스트 및 의사 결정권자를 비롯한 광범위한 사용자가 액세스할 수 있습니다. 비정형 데이터는 일반적으로 사용 가능한 형식으로 변환하고 실행 가능한 인사이트를 포착하기 위해 데이터 과학자나 엔지니어의 전문 지식이 필요합니다.

반정형 데이터와 최신 접근 방식

하이브리드 중간 영역

정형 및 비정형 데이터는 기업이 관리해야 하는 유일한 데이터 형식이 아닙니다. 반정형 데이터는 메타데이터 태그를 사용하여 체계를 일부 추가하는 동시에 유연하고 진화하는 필드를 허용하여 이 둘 사이의 간극을 메워줍니다. 일반적인 예로는 JSON, XML, CSV 파일이 있습니다. 기업은 유연한 스키마를 지원하고 변화하는 데이터 형식에 더 쉽게 적응할 수 있기 때문에 이러한 유형의 데이터를 관리하기 위해 종종 NoSQL 데이터베이스와 최신 파일 시스템을 사용합니다.

대부분의 기업은 모든 유형의 데이터가 필요하므로, 다양한 데이터 접근 방식의 장점을 결합한 하이브리드 스토리지 전략을 채택하고 있습니다. Modern lakehouse 아키텍처는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 기능을 단일 플랫폼으로 결합하여 둘 중 하나를 선택할 필요가 없게 해줍니다. Databricks의 Unity Catalog 는 모든 클라우드에 있는 모든 정형 데이터, 비정형 데이터, 비즈니스 지표 및 AI 모델에 대한 통합된 개방형 거버넌스를 제공합니다. 이를 통해 조직은 한 곳에서 모든 데이터를 관리, 검색, 모니터링 및 공유할 수 있어 규정 준수를 간소화하고 더 빠른 인사이트를 도출할 수 있습니다.

결론

데이터 전략은 모든 경우에 적용되는 단일 해결책이 아닙니다. 정형, 비정형, 반정형 데이터의 차이점을 이해하는 것은 효과적인 데이터 관리를 구축하는 데 필수적입니다. 조직은 데이터 유형을 특정 분석 요구사항과 비즈니스 요건에 맞추는 전문성이 필요합니다. 데이터 선택을 고유한 사용 사례에 맞춰 조정함으로써 기업은 더 깊은 인사이트를 얻고, 의사 결정을 개선하며, 데이터 투자의 영향을 극대화할 수 있습니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)