구조화 대 기계 학습의 비정형 데이터

데이터는 기술 발전과 비즈니스 성장의 중추입니다. 회사에서 매일 생성하는 엄청난 양의 데이터를 고려할 때 기존 도구는 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 데이터 분석을 처리하거나 활용하기에 충분하지 않습니다.

데이터를 분석하고 이해하는 것은 데이터 처리의 전제 조건입니다. 데이터가 정형 및 비정형의 두 가지 형식으로 제공되기 때문에 이는 특히 중요합니다. 각 데이터 유형을 축적, 처리, 정렬 및 분석하여 귀중한 정보를 도출하고 전반적인 의사 결정을 개선합니다. 정형 및 비정형 데이터는 모두 다른 데이터베이스에 저장됩니다.

이 기사에서는 두 가지 주요 데이터 유형을 살펴보고 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 비교를 그리기 위한 각 데이터 유형의 장점과 한계를 살펴보겠습니다.

구조화된 데이터란 무엇입니까?

구조화된 데이터는 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 잘 구성되고, 정량화하기 쉽고, 잘 정의되고, 검색 및 분석하기 쉽습니다. 구조화된 데이터는 일반적으로 파일 또는 레코드 내의 특정 필드에 있습니다. 구조화된 데이터를 행, 테이블 및 열 집합의 표준 패턴에 쉽게 배치할 수 있습니다.

구조화된 데이터를 처리하는 좋은 예는 이름, 연락처, 주소 등과 같은 수감자의 모든 관련 세부 정보에 쉽게 액세스할 수 있는 호텔 데이터베이스에 액세스하는 것입니다. 이러한 유형의 데이터는 구조화되어 있습니다.

구조화된 데이터는 RDBMS(관계형 데이터베이스)에 보관됩니다. 데이터베이스에 저장된 모든 정보는 사람이나 기계가 업데이트할 수 있으며 알고리즘이나 수동 검색을 통해 쉽게 액세스할 수 있습니다. SQL(Structured Query Language)은 찾기, 추가 및 삭제 또는 업데이트와 같이 구조화된 데이터를 처리하는 데 사용되는 표준 도구입니다.

이제 구조화된 데이터의 장단점을 살펴보겠습니다.

구조화된 데이터의 장점

1. 머신러닝 알고리즘에 쉽게 적용 가능

구조화된 데이터의 잘 조직되고 양적인 특성으로 인해 데이터 업데이트, 수정 및 검색이 매우 쉽습니다.

2. 비즈니스 사람들이 사용하기 쉽습니다.

데이터 및 관련 응용 프로그램에 대한 기본 지식이 있는 사람은 누구나 구조화된 데이터를 사용할 수 있습니다. 구조화된 데이터는 사용자에 대한 데이터 액세스의 셀프 서비스 모드를 용이하게 합니다. 따라서 데이터 유형과 그 관계에 대한 심층적인 지식이 필요하지 않습니다.

3. 더 많은 도구 옵션

구조화된 데이터는 오랫동안 사용되어 왔기 때문에 대부분의 도구는 데이터 분석의 효율성을 테스트했습니다. 데이터 관리자는 구조화된 데이터를 다룰 때 선택할 수 있는 도구가 많습니다.

4. 원활한 통합

Excel과 같은 간단하고 능률적인 프로그램을 사용하여 구조화된 데이터를 저장하고 구성할 수 있습니다. 또한 필요에 따라 추가 데이터 분석을 위해 여러 다른 분석 도구를 Excel에 연결할 수 있습니다.

5. 적합성

구조화된 데이터는 기본 구성 및 정량 분석에 매우 적합합니다.

구조화된 데이터의 단점

1. 제한된 사용

구조화된 데이터는 다양성이 부족합니다. 정해진 비전이 있어야만 사용할 수 있으며, 미리 정의된 구조를 가지고 있어 이를 일탈할 수 없습니다.

2. 제한된 데이터 저장

정형 데이터는 엄격한 데이터 저장 방식으로 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 데이터 저장소를 변경하려면 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 추가 요구 사항을 수용하기 위해 기존 데이터를 완전히 업데이트해야 합니다.

3. 상세한 분석에 적합하지 않음

구조화된 데이터는 사전 설정된 매개변수에서 작동하므로 제한된 통찰력을 제공할 수 있습니다. 데이터 분석이 수행되는 방법과 이유에 대한 세부 정보는 제공하지 않습니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

비정형 데이터란 무엇입니까 ?

비정형 데이터는 체계화되지 않고 집합 또는 정의된 프레임워크에 수용할 수 없는 정보를 나타냅니다. 사용할 때까지 원래 형태로만 보관할 수 있습니다. 이 기능 을 읽기 시 스키마 라고 합니다.

우리가 접하는 대부분의 데이터는 비정형입니다. 기업 데이터의 거의 80% 가 비정형 데이터입니다. 이 비율은 지속적으로 증가하는 것으로 보입니다. 비정형 데이터는 이메일, 소셜 미디어 플랫폼의 게시물, 채팅, 프레젠테이션, 이미지, 위성 피드 및 IoT 센서의 데이터와 같은 다양한 형식으로 제공됩니다.

당연히 비정형 데이터를 해독하는 데 시간과 돈을 투자하는 회사는 중요하고 가치 있는 비즈니스 인텔리전스에 액세스하여 수익을 높일 수 있습니다. 또한 고객에게 보다 효율적이고 개인화된 방식으로 연결하여 수익 증대에 기여할 수 있습니다.

비정형 데이터는 해독하기가 다소 까다롭습니다. 비정형 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하려면 최고 수준의 프로그래밍 기술과 데이터 분석을 활용할 수 있는 숙련된 데이터 전문가의 첨단 도구와 복잡한 알고리즘이 필요합니다.

그러나 중요한 질적 통찰력(고객 피드백, 의사 결정)이 기업이 고객 쿼리를 간소화하고 조직 효율성을 개선하는 데 도움이 되므로 결과는 매우 보람 있습니다.

비정형 데이터의 장점

1. 자연 그대로의 자유로움

비정형 데이터는 원래의 형태(네이티브 형태)로 축적되어 사용되기 전까지는 정의되지 않는다. 그 결과 비정형 데이터가 모든 데이터 요구 사항에 적응할 수 있으므로 더 큰 예비 풀이 생성됩니다. 또한 데이터 분석가와 데이터 과학자가 필요한 정보만 처리하고 분석할 수 있습니다.

2. 쉽고 빠른 데이터 수집

비정형 데이터는 인상적인 축적률을 보입니다. 미리 설정된 매개변수가 필요하지 않으므로 쉽고 빠르게 수집할 수 있습니다.

3. 대용량 데이터 저장

클라우드 데이터 레이크는 인상적인 저장 용량으로 인해 비정형 데이터를 저장합니다. 클라우드 데이터 레이크는 사용한 만큼만 지불하며 비용 효율적이고 유연하며 확장 가능합니다.

비정형 데이터의 단점

1. 데이터 사이언스 전문성의 필요성

앞서 언급했듯이 유용한 처리 및 분석을 위해 비정형 데이터를 활용하려면 데이터 과학 전문 지식이 필요합니다. 따라서 일반 비즈니스 사람이나 사용자는 조잡한 기본 형식의 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 추출할 수 없습니다. 비정형 데이터를 처리하려면 데이터와 관련된 주제에 대한 지식과 데이터를 연결하는 지식이 필요합니다. 더욱 불리한 점은 산업 전반에 걸쳐 지속적으로 증가하는 수요에도 불구하고 데이터 과학 전문가가 부족하다는 것입니다.

2. 제한된 도구 선택

비정형 데이터에는 데이터 과학 전문 지식 외에 조작을 위한 특수 도구가 필요합니다. 표준 데이터 분석 도구는 유용하고 구조화된 데이터와 호환되며 데이터 엔지니어는 구조화되지 않은 데이터를 분석하기 위한 도구 선택이 제한적입니다. 그러나 우리가 말하는 것처럼 새로운 도구와 기술이 시장에서 개발되고 있습니다.

정형 데이터와 비정형 데이터: 비교

구조화된 데이터

비정형 데이터

구조화된 데이터는 수량화되고 숫자, 날짜, 문자열 및 값으로 표시될 수 있습니다.

비정형 데이터는 정성적이며 채팅, 비디오, 오디오 위성 피드 등에 나타납니다.

구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스의 행과 열에 저장됩니다.

클라우드 데이터 레이크에서 비정형 데이터는 기본 형식(오디오, 이미지, 채팅 또는 비디오)으로 저장됩니다.

이용 가능한 데이터의 약 20%가 구조화된 형태로 되어 있는 것으로 추정됩니다.

사용 가능한 데이터의 80%가 구조화되지 않은 것으로 추정됩니다.

NPS 점수, CSAT 점수 및 웹 분석과 같은 비공개 설문 조사에서 볼 수 있습니다.

고객 쿼리, 피드백, 소셜 미디어 게시물, 이메일, 리뷰 등에서 볼 수 있습니다.

데이터 웨어하우스에 저장됩니다.

NoSQL, 애플리케이션, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 비관계형 데이터베이스에 저장됩니다.

그들은 무슨 일이 일어나고 있는지 보여주기 위해 추세를 표시합니다.

특정 일이 왜 일어나는지 자세히 설명하는 패턴과 추세를 표시합니다.

더 적은 저장 용량 요구

더 많은 저장 용량이 필요함

Excel과 같은 간단한 도구로 분석할 수 있습니다.

전문 AI 도구로만 분석할 수 있습니다.

구조화된 데이터에는 정의된 데이터 모델이 있습니다.

비정형 데이터는 사용할 때까지 조작이 필요하지 않기 때문에 정의된 데이터 모델이 없습니다.

데이터 분석에 대한 지식이 없는 일반 비즈니스 사용자는 셀프 서비스 액세스를 제공하므로 구조화된 데이터를 사용할 수 있습니다.

처리 및 분석에는 데이터 과학 전문 지식이 필요하며 데이터 엔지니어만 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다.

미리 정의된 형식이 있으므로 쓰기 시 스키마라고 합니다.

그것들은 기본 형식이므로 읽기에 대한 스키마로 알려져 있습니다.

구조화된 데이터는 GPS 센서, 온라인 애플리케이션, 웹 서버 로그 등에 소스가 있습니다.

비정형 데이터의 출처는 이메일 메시지, 채팅, 음성 메시지, PDF 파일 등에 있습니다.

고객 관계 관리, 온라인 예약 및 회계 부서는 구조화된 데이터를 사용합니다.

데이터 마이닝, 예측 분석 및 챗봇은 비정형 데이터를 사용합니다.

반구조화된 데이터

데이터의 세 번째 범주는 반정형 데이터라고 하는 정형 및 비정형 데이터를 모두 포함합니다. 반구조화된 데이터는 구조화되지 않은 데이터와 유사한 관계형 데이터베이스의 사전 설정된 매개변수 또는 조직화된 구조에 맞지 않습니다. 그러나 그들은 구조화된 데이터와 마찬가지로 처리, 분석 및 구조화된 정보를 전달하는 마커 또는 메타데이터를 가지고 있습니다.

반정형 데이터의 가장 좋은 예는 스마트폰의 사진입니다. 스마트폰의 모든 이미지나 사진에는 구조화되지 않은 데이터와 시간, 위치 및 기타 관련 정보와 같은 구조화된 세부 정보가 있습니다. 반정형 데이터는 JSON, CSV, XML 파일 형식으로 볼 수 있습니다.

마무리

정형 및 비정형 데이터를 자세히 살펴보고 싶으십니까?

upGrad는 딥 러닝, 비즈니스 인텔리전스/데이터 분석 및 데이터 엔지니어링이라는 세 가지 고유한 전문화 트랙으로 구성된 IIT Bangalore의 데이터 과학에서 탐나는 12개월 이그제큐티브 PG 프로그램을 제공합니다.

이 과정은 60개 이상의 산업 프로젝트와 5개 이상의 캡스톤 프로젝트로 구성되어 있어 Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS, MySQL 등과 같이 인기 있는 기술을 배울 수 있습니다. 신입 및 중급 관리자가 다양한 배경을 가진 40,000명 이상의 학생 및 멘토와 함께 전 세계적으로 P2P 학습을 추구할 수 있도록 설계되었습니다. 주간 강의와 의심 해결 수업 외에도 학생들은 360도 진로 지원과 개선을 촉진하기 위해 전문가의 개인화된 피드백을 제공하는 upGrad의 학습 플랫폼에 액세스합니다.

그러니 기다리지 마십시오. 지금 바로 연락하여 학습 경험을 시작하십시오!