빅데이터 환경에서 구조화된 데이터란?

인터넷 시대가 진행됨에 따라 우리는 매일 초 단위로 측정할 수 없는 양의 데이터를 지속적으로 생성하고 있습니다. 구매에서 친구 요청 보내기, Google 검색 수행, Spotify에서 재생 목록 만들기에 이르기까지 온라인에서 수행하는 모든 작업은 계속해서 생성되는 데이터의 양에 추가됩니다. 이 데이터의 양은 너무 방대하고 계속 증가하여 단순히 빅 데이터라고 부릅니다.

계속해서 증가하는 이 데이터 더미를 빅 데이터라고 합니다. 당연히 이 빅 데이터는 비즈니스, 분석가 및 기타 모든 사람이 많은 것을 배우고 프로세스, 기술 및 전략을 개선할 수 있는 많은 기회를 제공합니다. 데이터가 증가함에 따라 기업은 데이터를 단순화하고 정보로 변환하는 데 도움이 되는 도구와 기술에 투자하기 시작했습니다. 이는 분석의 용이성을 위해 데이터의 적절한 특성화 및 범주화로 이어졌습니다. 이것은 우리에게 크게 세 가지 범주의 데이터를 제공했습니다.

• 구조화
• 비정형
• 반구조화.

이번 글에서는 빅데이터 환경에서 구조화된 데이터를 살펴보겠습니다!

또한, 빅데이터의 종류에 대해 자세히 알아보기 위해 빅데이터의 세계로 빠져 봅시다.

가장 간단한 용어로 고정 형식으로 액세스, 처리, 저장 및 검색할 수 있는 모든 데이터를 구조화된 데이터라고 할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 구조화된 데이터로 작업하고 통찰력을 수집하는 것이 더 접근하기 쉽고 쉬워졌습니다.

좀 더 공식적으로 정의하자면, 구조화된 데이터는 이미 존재하는 일부 데이터 모델을 따르거나 이에 속하며, 구조가 잘 정의되어 있으며, 그로부터 통찰력을 수집하는 데 도움이 되는 패턴과 순서를 따릅니다. 구조화된 데이터는 사람이나 컴퓨터 프로그램에서 쉽게 액세스, 검색, 조작 및 연구할 수 있습니다.

일반적으로 빅데이터 환경의 구조화된 데이터는 데이터베이스 및 기타 잘 정의된 구조 및 스키마에 저장됩니다. 구조화된 데이터에는 쉽게 액세스할 수 있도록 명확하게 정의된 속성이 있으며 데이터 구조를 명확하게 설명하는 행과 열이 있는 표 형식입니다. SQL의 줄임말인 Structured Query Language는 주로 빅 데이터 환경에서 구조화된 데이터와 통신하기 위해 사용되는 언어입니다.

구조화된 데이터가 무엇인지 여전히 혼란스럽다면 구조화된 데이터를 다음과 같은 대부분의 양적 데이터로 생각하는 것이 좋습니다.

• 나이
• 주소
• 수입
• 경비
• 연락처
• 카드 세부정보(직불 또는 신용)
• 결제내역 등

구조화된 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 한 가지 기본 예를 살펴보겠습니다. 다음은 명단 번호, 이름, 성별, 수업 및 담임 교사 이름이 포함된 데이터베이스의 '학생' 테이블입니다.

보시다시피 위 표의 데이터는 잘 정의되어 있고 명시적인 속성을 가지고 있으며 체계적이고 구조화된 방식으로 액세스할 수 있습니다.

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이제 구조화된 데이터에 대한 좀 더 실용적인 것들에 대해 이야기해 봅시다. 즉, 데이터는 어디에서 왔으며 어떻게 생성됩니까?

구조화된 빅데이터는 어떻게 생성되나요?

기술의 발전과 함께 접근 및 분석에 있어 정교하고 쉽고 효율적인 구조화된 데이터 생성의 새로운 방법이 발전했습니다. 이러한 데이터 소스는 실시간으로 방대한 양의 구조화된 데이터를 생성합니다. 따라서 구조화된 빅 데이터의 생성은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

• 정형 데이터의 기계 생성: 사람의 개입 없이 생성되는 정형 빅 데이터입니다. 기계나 컴퓨터는 이 데이터의 자동 생성을 담당합니다.
• 구조화된 데이터의 인간 생성: 이것은 우리 인간이 컴퓨터 및 기타 디지털 장치와 상호 작용하여 제공하는 데이터입니다.

기계 생성 요소와 인간 생성 요소를 모두 사용하는 하이브리드 소스도 있지만 나중에 남겨둘 수 있습니다!

몇 가지 예를 통해 기계 생성 데이터와 인간 생성 데이터가 의미하는 바를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

기계 생성 구조화된 빅 데이터의 예:

• 감각: 감각 데이터는 스마트 미터, 의료 장비, GPS 데이터, 주파수 태그 등과 같은 소스를 사용하여 자동으로 생성됩니다. 이 데이터는 공급망 관리를 개선하려는 기업에 매우 중요합니다.
• 웹로그: 전 세계에서 항상 실행되는 많은 서버, 응용 프로그램, 프로그램이 있습니다. 런타임 동안 많은 구조화된 데이터를 생성합니다. 이는 기업이 SLA를 원활하게 처리하고 보안 위반에 대해 사전에 작업하는 데 사용할 수 있는 중요하고 통찰력 있는 구조화된 데이터의 방대한 양에 해당합니다.
• POS(Point-of-sale): 모든 제품의 바코드 스캔을 포함하여 POS 활동 중에 생성된 모든 데이터는 구조화된 제품 관련 정보를 많이 생성합니다.

인간이 생성한 구조화된 빅 데이터의 예:

• 모든 입력 데이터: 인터넷이나 디지털 애플리케이션의 어느 곳에서나 입력하는 모든 데이터는 방대한 빅 데이터 더미에 추가됩니다. 이 데이터는 고객의 감정과 행동을 이해하고 수정하는 데 유용합니다.
• 클릭 스트림: 웹사이트를 클릭할 때마다 클릭 스트림 데이터에 추가됩니다. 이것은 또한 구매 행동을 추적하고 추적하고 영향을 줄 수 있습니다.
• 게임 데이터: 우리가 플레이하는 게임과 모든 게임 내 구매 및 기타 작업도 구조화된 빅 데이터 더미에 추가됩니다.
• 구매 활동: 제품 검색에서 최종 구매에 이르기까지 소셜 미디어 웹사이트에서 수행하는 모든 활동은 빅 데이터에 지속적으로 추가되고 있습니다.

인간이 생성한 빅 데이터의 크기가 얼마나 큰지 알아보려면 수백만 명의 사용자가 서로 다른 정보를 함께 제출한다고 생각해 보세요! 엄청난 크기에 더해 실시간 데이터는 패턴을 이해하여 예측을 하려는 기업에 이상적입니다.

데이터 생산 방식이 무엇이든 간에 요점은 매우 통찰력 있고 많은 비즈니스 문제를 해결할 수 있다는 것입니다.

빅 데이터 환경에서 구조화된 데이터에 대해 알아야 할 대부분의 내용을 설명합니다. 그러나 이 기사를 마무리하기 전에 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 비교하는 몇 가지 사항을 빠르게 살펴보고 구조화되지 않은 데이터에 대해 더 자세히 알아보기 전에 이해할 수 있도록 합시다!

정형 데이터와 비정형 데이터

두 데이터 유형의 핵심 차이점은 스키마와 저장 및 검색에 사용하는 형식으로, 어떤 종류의 분석을 이끌어낼 수 있는지에 영향을 미칩니다.

구조화된 데이터는 일관성과 효율성을 제공하는 엄격한 스키마와 함께 작동합니다. 반면 비정형 데이터는 구조가 균일하지 않고 일관성이 없습니다. 저장을 위해 구조화된 데이터는 RDBMS에 의존하고 열-행 구조를 따릅니다. 이 데이터는 분류가 잘 되어 있어 사람과 기계 모두 쉽게 사용할 수 있습니다. 이를 위해 검색 쿼리에 의존하는 SQL이 사용됩니다.

반면, 비정형 데이터는 미리 정의된 방식으로 구성되지 않거나 설정된 데이터 모델과 함께 작동하지 않습니다. 이 데이터는 일반적으로 텍스트가 많지만 때로는 숫자, 날짜 등과 같은 다른 정보도 포함할 수 있습니다. 비정형 데이터의 예로는 건강 기록, 오디오/비디오/이미지 파일, 텍스트 문서, 메타데이터, 책, 아날로그 데이터, 이메일이 포함될 수 있습니다. , 등.

정형 데이터와 비정형 데이터가 함께 사용되는 경우가 더 많습니다. 예를 들어 - CRM 시스템(비정형 데이터)은 회사 데이터(정형 데이터)의 Excel 시트를 생성할 수 있습니다.

결론적으로,

구조화된 데이터는 지속적으로 빠르게 생성되고 있으며 시간이 지날수록 증가할 것입니다. 결과적으로, 기업은 기업이 목표를 달성하는 데 도움이 되는 중요한 정보와 잠재력을 담고 있는 수많은 데이터를 처리해야 합니다. 데이터에서 지식을 추출하는 방법을 아는 것은 현재와 미래의 핵심 기술 중 하나입니다.

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