정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점은 무엇인가요?
수집 가능한 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터의 두 유형으로 나눌 수 있습니다. 정형 데이터는 데이터 테이블에 적합한 데이터이며 숫자, 짧은 텍스트, 날짜와 같은 이산형 데이터 유형이 포함됩니다. 비정형 데이터는 크기 또는 특성(예: 오디오 및 비디오 파일, 대용량 텍스트 문서)으로 인해 데이터 테이블에 적합하지 않습니다. 테이블로 모델링하는 것이 비효율적인 수치 또는 텍스트 데이터는 경우에 따라 비정형 데이터가 될 수도 있습니다. 예를 들어 센서 데이터는 일정한 수치 값 스트림이지만 타임스탬프와 센서 값이라는 두 개의 열로 구성된 테이블을 생성하는 것은 비효율적이고 비실용적입니다. 정형 데이터와 비정형 데이터는 현대적 분석에서 필수적입니다.
주요 차이점: 정형 데이터와 비정형 데이터
정형 데이터를 행과 열이 있는 테이블로 모델링할 수 있습니다. 각 열에는 속성(예: 시간, 위치, 이름)이 포함됩니다. 각 행은 각 속성에 대한 관련 데이터 값이 포함된 단일 레코드입니다. 비정형 데이터는 미리 정해진 규칙을 따르지 않습니다.
다음은 정형 데이터와 비정형 데이터 간의 추가 차이점입니다.
데이터 형식
정형 데이터는 항상 사전 정의된 데이터 모델 또는 스키마라는 엄격한 형식을 준수해야 합니다. 비정형 데이터는 스키마에 맞지 않습니다. 비정형 데이터의 형식을 사전에 지정하는 방법은 간단합니다. 예를 들어 모든 회의 녹화를 MP3 형식으로 요구하거나 모든 시스템 이벤트를 특정 스토어에 수집하면 됩니다.
데이터 스토리지
정형 데이터와 비정형 데이터 모두 다양한 유형의 데이터 스토어에 저장되어 있을 수 있습니다. 올바른 스토리지 유형을 선택하는 것은 데이터의 고유한 품질과 속성, 데이터를 수집하는 이유, 필요한 분석 유형에 따라 달라집니다.
정형 데이터 스토어의 예로는 관계형 데이터베이스, 공간 데이터베이스, OLAP 큐브가 있습니다. 정형 데이터 스토어의 대규모 컬렉션을 데이터 웨어하우스라고 합니다. 비정형 데이터 스토어의 예로는 파일 시스템, 디지털 자산 관리(DAM) 시스템, 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 버전 제어 시스템 등이 있습니다. 비정형 데이터 스토어의 대규모 컬렉션을 데이터 레이크라고 합니다.
일반적으로 정형 데이터에 사용되는 일부 데이터 스토어에 비정형 데이터를 저장할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
데이터 분석
일반적으로 정형 데이터는 구성, 정리, 검색 및 분석하기가 더 쉽습니다. 데이터 형식이 엄격하게 지정되어 있으면 프로그래밍 로직을 사용하여 특정 데이터 항목을 검색하고 찾을 수 있을 뿐만 아니라 항목을 생성, 삭제 또는 편집하는 것도 가능합니다. 정형 데이터는 데이터 관리 및 분석을 더 효율적으로 자동화할 수 있습니다.
비정형 데이터에는 사전 정의된 속성이 없기 때문에 검색 및 구성이 더 어렵습니다. 일반적으로, 비정형 데이터를 사전 처리, 조작 및 분석하려면 복잡한 알고리즘이 필요합니다.
기술: 정형 데이터와 비정형 데이터
정형 데이터와 비정형 데이터에 사용되는 기술 유형은 사용된 데이터 스토리지의 유형에 따라 다릅니다. 일반적으로, 정형 데이터 스토어는 데이터베이스 내 분석 기능을 제공하지만 비정형 데이터 스토어는 제공하지 않습니다. 정형 데이터는 형식이 지정되어 있기 때문에 알려지고 반복 가능한 조작 규칙을 준수하지만 비정형 데이터의 형식은 더 다양하고 복잡하기 때문입니다.
이 두 가지 유형의 데이터를 분석하는 데 사용되는 기술은 다양합니다. 정형 데이터 분석의 기본은 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 데이터를 쿼리하는 것입니다. 데이터 시각화 및 모델링, 프로그래밍 조작, 기계 학습(ML)과 같은 다른 기술과 도구를 적용할 수 있습니다.
비정형 데이터의 분석에는 일반적으로 더 복잡한 프로그래밍 조작과 ML이 포함됩니다. 다양한 프로그래밍 언어 라이브러리와 인공 지능(AI)을 사용하는 특별히 설계된 도구를 통해 이러한 분석에 접근할 수 있습니다. 일반적으로, 비정형 데이터는 특정 형식에 맞추는 사전 처리가 필요합니다.
당면 과제: 정형 데이터와 비정형 데이터
정형 데이터를 사용할 때 발생하는 문제는 일반적으로 비정형 데이터에 비해 미미합니다. 컴퓨터, 데이터 구조 및 프로그래밍 언어는 정형 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있기 때문입니다. 반대로, 비정형 데이터를 이해하고 관리하려면 먼저 컴퓨터 시스템이 이해할 수 있는 데이터로 데이터를 분해해야 합니다.
정형 데이터
복잡한 조직이나 그룹에서 관계형 데이터베이스의 관계 수가 크게 늘어나면 정형 데이터를 관리하기가 어려워집니다. 데이터베이스와 데이터 요소 간의 링크가 너무 많으면 데이터에 대한 쿼리를 개발하는 것이 상당히 복잡해질 수 있습니다. 기타 당면 과제는 다음과 같습니다.
- 데이터 스키마 변경
- 연결된 모든 실제 데이터를 구조화된 형식에 맞추기
- 여러 개의 서로 다른 정형 데이터 소스 통합
비정형 데이터
비정형 데이터에는 일반적으로 두 가지 큰 과제가 있습니다.
- 일반적으로 데이터가 정형 데이터보다 크기 때문에 저장과 관련된 문제
- 정형 데이터를 분석하는 것만큼 간단하지 않기 때문에 분석과 관련된 문제
키워드 검색 및 패턴 일치와 같은 기술을 사용하여 일부 분석을 수행할 수 있지만 비정형 데이터에는 종종 이미지 인식 및 감정 분석과 ML이 사용됩니다.
기타 당면 과제에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 정형 데이터 또는 반정형 데이터를 추출하기 위한 전처리
- 다중 형식 처리
- 분석에 필요한 처리 파워
사용 시기: 정형 데이터와 비정형 데이터
정형 데이터와 비정형 데이터는 모두 산업, 조직 및 애플리케이션 전반에서 광범위하게 수집되고 사용됩니다. 디지털 환경은 이 두 가지 형태의 데이터를 기반으로 운영되며, 이러한 데이터는 분석 후 답변 찾기, 의사 결정 프로세스, 예측, 반영, 생성형 애플리케이션 등에 사용됩니다. 정형 데이터는 일반적으로 정량 데이터에 사용되고 비정형 데이터는 정성 데이터에 사용되지만 항상 그런 것은 아닙니다.
정형 데이터
정형 데이터는 불연속형 숫자 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다. 이러한 유형의 데이터로는 재무 운영, 판매 및 마케팅 수치, 과학적 모델링 등이 있습니다. 또한 HR 기록, 재고 목록, 주택 데이터와 같이 짧은 입력의 텍스트, 숫자 및 열거 필드가 여러 개인 레코드가 필요한 경우에도 정형 데이터를 사용할 수 있습니다.
비정형 데이터
비정형 데이터는 레코드가 필요하지만 데이터가 정형 데이터 형식에 맞지 않을 때 사용됩니다. 비디오 모니터링, 회사 문서, 소셜 미디어 게시물 등을 예로 들 수 있습니다. 사물 인터넷(IoT) 센서 데이터, 컴퓨터 시스템 로그, 채팅 기록과 같이 구조화된 형식으로 데이터를 저장하는 것이 효율적이지 않은 경우에도 비졍형 데이터를 사용할 수 있습니다.
반정형 데이터
반정형 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터 사이에 있는 개념입니다. 예를 들어 비디오 스토어의 각 파일에는 날짜, 위치, 주제와 같은 정형 데이터 태그가 연결되어 있을 수 있습니다. 멀티미디어 파일의 메타데이터는 이러한 파일이 본질적으로 반정형 데이터임을 의미합니다. 정형 데이터와 비정형 데이터 유형이 혼합된 데이터는 반정형 데이터가 됩니다. 비정형 원시 데이터 대신 반정형 데이터를 사용하면 비정형 기본 데이터를 더 빠르고 쉽게 분석할 수 있습니다.
차이점 요약: 정형 데이터와 비정형 데이터
| 정형 데이터 |
비정형 데이터 |
|
| 무엇인가요? |
사전 정의된 데이터 모델 또는 스키마에 맞는 데이터 |
속성을 식별할 기본 모델이 없는 데이터 |
| 기본 예제 |
Excel 표 |
비디오 파일 컬렉션 |
| 가장 적합한 대상 |
불연속적이고 짧고 비연속적인 숫자 및 텍스트 값의 연결된 컬렉션 |
속성이 변경되거나 알 수 없는 데이터, 객체 또는 파일의 연결된 컬렉션 |
| 스토리지 유형 |
관계형 데이터베이스, 그래프 데이터베이스, 공간 데이터베이스, OLAP 큐브 등 |
파일 시스템, DAM 시스템, CMS, 버전 제어 시스템 등 |
| 가장 큰 이점 |
구성, 정리, 검색 및 분석이 더 쉽습니다. |
정형 데이터로 만들기가 쉽지 않은 데이터를 분석할 수 있습니다. |
| 가장 큰 당면 과제 |
모든 데이터는 사전에 지정된 데이터 모델에 맞아야 합니다. |
분석이 어려울 수 있습니다. |
| 주요 분석 기법 |
SQL 쿼리 |
상황에 따라 다릅니다. |
AWS는 정형 데이터와 비정형 데이터 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS) 데이터 분석 및 스토리지 솔루션은 세계에서 가장 혁신적이고 강력한 솔루션 중 하나입니다. 모든 산업 분야의 모든 규모의 조직에서 상업적으로 이러한 솔루션을 사용할 수 있습니다. AWS는 정형 데이터와 비정형 데이터를 위한 워크플로, 통합 및 관리 도구와 함께 전체 범위를 아우르는 현대적인 고급 스토리지, 변환 및 분석 솔루션을 제공합니다. 솔루션은 모듈식이며 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처용으로 설계되었습니다. 예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.
- 운영 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 빅 데이터, ERP, 멀티 클라우드 데이터 및 Amazon Simple Storage Service(S3) 데이터에 대한 서버리스 방식의 확장 가능한 분석을 제공하는 Amazon Athena
- 고성능 클라우드 네이티브 MySQL 및 PostgreSQL 호환 데이터베이스 역할을 하는 Amazon Aurora
- Apache Spark, Presto, Hive 및 기타 빅 데이터 워크로드를 실행하고 규모를 조정할 수 있는 Amazon EMR
- 데이터 웨어하우징, 정형 데이터 및 비정형 데이터(예: 트랜잭션, 클릭스트림, IoT 텔레메트리, 애플리케이션 로그) 분석을 위한 Amazon Redshift
- 분석용 데이터 레이크를 생성할 수 있는 Amazon S3 및 AWS Lake Formation
- 클라우드 기반 관계형 데이터베이스 스토리지 운영 및 확장성을 위한 Amazon Relational Database Service(RDS)
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