정형 데이터와 비정형 데이터: 차이점

정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점에 대해 알아보겠습니다. 모든 데이터에 대해 균일한 표준은 없습니다. 데이터의 작은 부분은 구조화되어 있지만 대다수는 구조화되지 않습니다. 각각의 수집, 분석 및 확장 방식이 다르기 때문에 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 서로 다른 데이터베이스가 사용됩니다.

빅 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 아우르는 포괄적인 용어입니다. 모든 종류의 데이터가 훌륭한 통찰력을 제공할 수 있지만 원하는 지식과 이해를 얻기 위해 어떤 데이터를 수집하고 언제 무엇을 확인해야 하는지 아는 것이 중요합니다.

이 게시물에서는 데이터를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 두 가지 유형을 모두 살펴봅니다. 먼저 구조화된 데이터를 살펴보겠습니다.

구조화된 데이터란 무엇입니까?

구조화된 데이터는 미리 정해진 구조에 맞게 형식이 지정된 데이터를 말합니다. 사용이 더 간편하고 그 구조로 인해 검색이 더 빨라집니다. 관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터의 가장 좋은 예입니다. 구조화된 데이터의 소스는 많이 있으며 그 중 일부는 아래에 나열된 소스를 포함합니다.

• SQL을 사용하는 데이터베이스
• Microsoft Excel과 같은 스프레드시트 프로그램
• 웹 서버 및 네트워크 로그
• 의료 기기
• RFID 또는 GPS와 같은 태그 또는 센서
• 온라인 양식
• OLTP 시스템 또는 온라인 거래 처리

구조화된 데이터의 장단점

구조화된 데이터를 사용할 때 고려해야 할 장점과 단점이 있습니다. 몇 가지 장단점에 대해 논의해 보겠습니다.

장점

• 정형 데이터는 비정형 데이터보다 관리하기 쉽고 처리 시간이 짧아 유지 관리가 더 쉽습니다.
• 독특하고 잘 조직된 구조화된 데이터 디자인을 통해 ML 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 구조화된 데이터를 사용하기 위해 데이터 유형과 작동 방식에 대한 깊은 이해가 필요하지 않습니다. 사용자가 데이터의 주제를 이해하면 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다.
• 더 많은 기술이 구조화된 데이터를 지원하여 소비, 관리 및 분석을 더 쉽게 만듭니다.
• 구조화된 데이터는 검색 엔진이 웹사이트의 콘텐츠를 식별하고 이해하는 데 도움이 됩니다.

단점

• 구조화된 데이터는 정해진 형식을 가지고 있기 때문에 의도한 용도로 사용됩니다. 이 조직 구조는 다양성과 사용 사례를 제한합니다.
• 데이터 웨어하우스는 저장 공간을 줄이도록 설계되었습니다. 그러나 조정이 어렵고 새로운 애플리케이션에 대한 확장성과 적응성이 부족합니다.

비정형 데이터란 무엇입니까?

비정형 데이터는 기존 데이터 도구 및 방법론을 사용하여 처리하거나 평가할 수 없습니다. 비정형 데이터는 미리 결정된 데이터 모델이 없기 때문에 비관계형(NoSQL) 데이터베이스에서 가장 잘 작동합니다. 비정형 데이터를 관리하는 또 다른 방법은 데이터 저장소에 원시 형태로 저장하는 것입니다.

비정형 데이터에는 문서, 웹 페이지, 대화, 비디오, 사진, 피드백 응답 등과 같은 다양한 형식과 소스가 포함됩니다. 비정형 데이터에는 다음과 같은 여러 가지 특성이 있습니다.

• 데이터에는 잘 정의된 구조가 없습니다.
• 명확한 구조가 없기 때문에 컴퓨터 프로그램이 사용하기 어렵습니다.
• 데이터베이스에서 사용되는 행과 열은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 없습니다.
• 데이터가 구성되지 않았으며 모델과 관련이 없습니다.
• 데이터에는 정해진 구조나 순서가 없습니다.

비정형 데이터의 장단점

비정형 데이터를 사용할 때는 장점과 단점을 모두 고려해야 합니다. 이 데이터 유형의 장단점에 대해 논의해 보겠습니다.

장점

• 구조화되지 않은 데이터는 필요할 때까지 정의되지 않은 상태로 유지됩니다. 다용성으로 데이터베이스의 파일 형식이 향상되어 데이터 풀이 넓어지고 데이터 과학자가 필요한 데이터만 준비하고 평가할 수 있습니다.
• 데이터를 미리 지정할 필요가 없기 때문에 번거로움 없이 빠르게 데이터를 얻을 수 있습니다.
• 종량제 가격으로 대용량 스토리지를 지원하여 비용 효율성을 높이고 확장을 촉진합니다.

단점

• 비정형 데이터는 정의되지 않거나 형식이 지정되지 않은 특성으로 인해 데이터 과학 전문 지식이 필요합니다. 이는 데이터 분석가에게 도움이 되지만 특정 데이터 문제나 데이터 사용 방법을 이해하지 못하는 비즈니스 고객을 소외시킵니다.
• 비정형 데이터를 처리하려면 전문 도구가 필요하므로 데이터 관리자가 제품과 관련하여 사용할 수 있는 옵션의 범위가 좁아집니다.

정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점

모든 종류의 데이터로 작업할 때 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 간의 몇 가지 주요 차이점을 고려해야 합니다. 몇 가지 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

결론

당신이 노련한 데이터 전문가이든 초보자이든 상관없습니다. 다양한 종류의 데이터를 처리할 수 있어야 성공할 수 있습니다. 최적의 데이터 관리를 수행할 수 있으며, 이는 정형 데이터와 비정형 데이터 가능성을 사용하는 경우 궁극적으로 목표에 도움이 됩니다.

QuestionPro는 모든 분야의 문제에 답하기 때문에 단순한 설문조사 소프트웨어 그 이상입니다. 또한 데이터 관리를 위한 InsightsHub 라이브러리와 같은 시스템을 제공합니다.

InsightsHub는 데이터 관리를 개선하고, 통찰력을 얻는 데 걸리는 시간을 단축하고, 과거 데이터 사용량을 늘려 비용을 절감하고 투자 수익을 늘리기 위해 전 세계 기업에서 사용하는 지식 관리 시스템의 한 예입니다. 지금 바로 QuestionPro를 테스트해보세요!

더 알아보기