정형 데이터란 무엇입니까?
정형 데이터는 표준화된 형식이고, 구조가 잘 정의되어 있으며, 데이터 모델을 준수하고, 지속적인 순서를 따르고, 인간과 프로그램이 쉽게 액세스할 수 있는 데이터를 의미합니다. 이런 데이터 유형은 일반적으로 데이터베이스에 저장됩니다.
정형 데이터는 전 세계 데이터의 약 20%를 차지하지만, 현재 빅 데이터의 기반이 되는 데이터입니다. 액세스, 사용 및 사용 결과가 훨씬 정확하기 때문입니다.
기업에 정형 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?
기업이 고객, 프로세스 및 직원에 대해 가지고 있는 가장 큰 정보 소스는 데이터입니다. 이 데이터는 고객의 피드백, 트윗, 재무 정보, 주식 흐름 등 거의 모든 것의 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 그러나 데이터의 많은 부분을 완전히 정량화할 수 있는 것은 아닙니다. 감정, 행동의 이유 또는 비디오 클립은 측정할 수 없습니다. 따라서 정형 데이터는 비정형 데이터보다 쉽게 추론과 정보를 도출할 수 있기 때문에 필요합니다.
기업이 성장하거나 새로운 제품 부문으로 변경할 계획이라면 정형 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 머신 러닝 및 인공 지능 분야에서 쉽게 사용되며, 비즈니스 규모가 가장 크게 증가할 항목 또는 가장 잘 팔릴 신제품에 대한 정확한 예측을 제공합니다.
정형 데이터는 쉽게 액세스하고 관리할 수 있으며 관련 정보를 제공해야 하는 고객 세부 정보, 영업 정보, 재고 수준, 일상적인 정보를 관리하는 직원에게도 유용합니다.
정형 데이터의 특성
양질의 정형 데이터는 데이터가 저장되는 방식이나 정보의 내용에 관계없이 다양한 특성을 갖습니다. 정형 데이터의 특징은 다음과 같습니다.
- 데이터 모델을 준수하는 식별 가능한 구조를 가지고 있습니다.
- 데이터베이스에서처럼 행과 열로 표시됩니다.
- 데이터의 정의, 형식 및 의미가 명시적으로 이해할 수 있도록 구성됩니다.
- 파일 또는 레코드에 고정된 필드가 있습니다.
- 클래스로 클러스터링된 유사한 데이터 그룹이 있습니다.
- 동일한 그룹의 데이터 포인트는 동일한 속성을 가집니다.
- 인간 및 기타 프로그램이 정보에 쉽게 액세스하고 쿼리할 수 있습니다.
- 요소를 처리할 수 있어 효율적인 분석 및 처리가 가능합니다.
이 데이터의 소스는 조직에 따라 다릅니다. 인간의 개입 없이 기계에 의해 생성되는 컴퓨터 또는 기계 생성 데이터가 포함됩니다. 예를 들어 센서 데이터, 웹 로그, 판매 시점 세부 정보, 재무 정보 등이 포함됩니다. 이 모든 데이터는 기계에 의해 자동으로 캡처됩니다.
인간이 생성한 데이터는 분명히 인간이 제공합니다. 여기에는 설문조사 응답의 입력 데이터, 웹사이트에서 인간이 취하는 모든 행동을 기록하는 클릭스트림 데이터 또는 온라인 게임에서 취한 행동에 대한 단계별 자료가 포함됩니다.
정형 데이터의 대안
반정형 데이터
이 데이터는 관계형 데이터베이스에 포함되지 않고 데이터 모델을 따르지 않지만 일부 구조 요소가 있습니다. 정형 데이터만큼 엄격하지는 않지만 유사한 요소가 있습니다.
이런 데이터는 행과 열 또는 데이터베이스에 저장할 수 없습니다. 이 데이터에는 적절하게 그룹화하고 저장 방식을 설명하는 데 도움이 되는 메타데이터와 태그가 포함되어 있습니다. 반정형 데이터는 계층적으로 구성되지만 해당 그룹 내의 엔터티는 동일한 속성이나 특성을 갖지 않을 수 있습니다. 자동화 및 관리가 어렵고 프로그램을 통해 액세스하기 어렵습니다.
반정형 데이터에는 XML 언어 데이터, 이메일, 압축 파일, 웹 파일 및 바이너리 실행 파일이 포함됩니다.
비정형 데이터
이 비정형 데이터는 다른 모델을 따르지 않으며 구조는 쉽게 식별할 수 없습니다. 이 데이터를 사용하는 조직은 없으며 논리적인 방식으로 저장할 수 없습니다. 비정형 데이터는 데이터베이스 구조에 맞지 않고 규칙이나 형식이 없으며 프로그램에서 쉽게 사용할 수 없습니다.
이 데이터 유형에는 비디오, 보고서, 설문조사, Word 문서, 이미지 및 메모가 포함됩니다.
정형 데이터의 장점
정형 데이터에는 다양한 이점이 있습니다. 조직이 비즈니스 예측 또는 분석을 위해 데이터를 사용하려는 경우 해당 데이터는 구조화되어야 합니다.
간편한 보관 및 액세스
정형 데이터는 아키텍처가 잘 정의되어 있으므로 필요할 때 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다. 인간이든 컴퓨터든 관련 데이터베이스를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다.
간단한 데이터 마이닝
인공지능이나 머신러닝을 위해 데이터가 필요한 경우 적용하기 쉽습니다. 수동 계산을 사용해도 데이터에서 지식을 쉽게 추출할 수 있습니다.
업데이트 및 삭제 용이성
데이터가 잘 구성되어 있으면 데이터 업데이트 및 삭제가 간단해집니다.
쉽게 확장 가능
데이터가 사전 설정된 아키텍처에 적합하기 때문에 추가하기가 더 쉬워집니다. 스트리밍된 데이터 또는 지속적으로 새로 고침되는 데이터의 경우 자동으로 올바른 위치에 추가됩니다.
더 나은 비즈니스 인텔리전스
데이터 마이닝은 데이터가 구조화된 경우 훨씬 더 간단해집니다. 다시 말하여 모든 예측이나 비즈니스 인텔리전스 가정이 올바르고 정확할 가능성이 더 높아집니다. 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 쉽게 크롤링하여 간단한 데이터 쿼리 및 조작을 가능하게 합니다.
쉬운 데이터 보안
정형 데이터는 일반적으로 보안 계층을 가진 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 100% 안전하다고는 볼 수 없지만 정형 데이터의 보안은 구현하기 쉽고 표준 업계 모범 사례를 따릅니다.
간편한 정보 검색
정형 데이터는 텍스트 문자열 및 속성을 인덱싱할 수 있으므로 검색 작업이 간단해집니다. 데이터의 본질을 쉽게 이해할 수 있으며 데이터 이면의 의미와 관계를 쉽게 알아볼 수 있습니다.
정형 데이터의 단점
스토리지의 비유연성
정형 데이터를 저장하는 데이터 웨어하우스 또는 관계형 데이터베이스에는 유연하지 않은 집합 구조가 있습니다. 어떤 이유로든 데이터 요구 사항이 변경되면 모든 정형데이터를 업데이트해야 합니다.
사용 사례 제한
모든 데이터는 특정 용도를 위해 특정 방식으로 수집되었기 때문에 특정 목적에 사용됩니다. 결과적으로 정형 데이터는 유연성이 떨어집니다.
정형 데이터의 미래
정형 데이터는 현재 조직에서 사용하는 데이터 유형의 20% 정도이며 그 비율은 떨어지고 있습니다. 빠른 속도로 증가하는 비정형 및 반정형 데이터의 엄청난 증가로 정형 데이터의 점유율이 감소하고 있습니다. 그러나 현재 정형 데이터는 비즈니스에 대한 예측이 점점 더 강조되면서 여전히 가치가 있습니다. 정형 데이터는 비정형 데이터보다 훨씬 더 쉽게 액세스할 수 있기 때문에 현재 비즈니스에 가치가 있습니다.
비정형 데이터는 0.5%만이 사용되고 분석되지만 귀중한 정보 소스입니다. 업계가 비정형 데이터를 해독하고 정량화하는 방향으로 전환함에 따라 정형 데이터에 대한 의존도는 낮아질 것입니다. 반정형 데이터는 점점 더 기계에 대해 구문 분석 가능한 JSON 형식으로 전송되고 있습니다. 이는 구조가 덜 엄격한 다른 데이터 형식이 더 많은 데이터 분석의 소스가 된다는 것을 의미합니다.
이전에는 비정형 데이터나 반정형 데이터를 정형 데이터로 전환하는 데 중점을 두었지만 이제는 데이터를 정형 데이터로 전환하는 추가 비용, 시간 소모적인 단계 없이 데이터를 기계에서 사용할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.