비정형 데이터 관리는 사전 정의되지 않고 Excel 스프레드시트와 같은 데이터베이스 테이블에 쉽게 저장되지 않는 데이터의 수집, 저장, 유지 관리, 모니터링 및 처리를 말합니다.
비정형 데이터란?
전문가들에 따르면, 오늘날의 데이터 중 대부분, 즉 엔터프라이즈 데이터의 최대 90%는 비정형 데이터이며, 이는 일반적인 관계형 데이터베이스(Excel 스프레드시트의 조직화된 열과 행)와 같은 기존의 데이터 모델이나 스키마와 일치하지 않는다는 것을 의미합니다.
비정형 데이터는 인간의 활동이나 기계에 의해 생성될 수 있으며, Word 문서의 텍스트, 이메일 콘텐츠, 이미지 및 비디오 파일, 소셜 미디어 콘텐츠, 파워포인트 프레젠테이션, 위성 이미지, 휴대폰 데이터 로그 및 녹음된 대화 등을 포함합니다.
비정형 데이터 대 정형 데이터
정형 데이터는 깔끔하고 정돈된 스프레드시트로 구성할 수 있으며, 비정형 데이터보다 관리가 훨씬 쉬워졌습니다. 여기에는 고객 파일, 재고 목록, 회계 데이터 및 여행 예약과 같은 정보가 포함됩니다.
비정형 데이터는 앞에서 언급한 것처럼 정형 데이터와는 다르지만, 정형 데이터와는 사용 방식도 다릅니다. 양적 가치보다 질적이며 단순한 관계 숫자와 가치보다 아이디어, 생각 및 감정을 더 잘 표현하는 경향이 있습니다.
정형 데이터보다 관리가 더 어려울 수 있지만, 비정형 데이터는 풍부한 인사이트를 보유하고 있습니다. 비정형 데이터를 살펴보고, 소매 쇼핑 지역의 고객을 유치할 수 있는 최적의 시간을 정확히 파악하거나, 실시간 주행 데이터와 날씨 데이터를 분석하여 도시 트래픽이 어떻게, 언제, 왜 백업되는지 확인할 수 있다고 상상해 보십시오. 또는 소셜 미디어 콘텐츠를 통해 고객이 최근 제품 출시에 어떻게 대응하고 있는지, 또는 제품 리콜로 인해 브랜드 평판이 어떻게 변동하고 있는지 확인할 수 있다면 어떨까요? 이것이 비정형 데이터의 힘입니다.
비정형 데이터 및 빅데이터 분석
비정형 데이터는 오늘날 조직이 분석하고자 하는 가장 일반적인 유형의 데이터입니다. 위의 예와 같이, 숫자 크런칭 성능, AI 및 머신러닝 기능을 제공하는 데이터 분석 시스템으로 비정형 데이터를 분석하면 아무도 빠르게 또는 전혀 발견할 수 없었던 놀라운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 분석 애플리케이션은 작년의 매출액, 날씨 데이터, 소셜 미디어 활동, 최근 뉴스 이벤트 등 연결되지 않은 데이터의 여러 스트림을 검토하여 이전에는 고려하지 않았던 패턴 및 상관관계를 찾을 수 있습니다. 이러한 패턴에 대한 인사이트를 통해 조직은 소비자 경험을 맞춤화하고, 더 나은 서비스를 제공하며, 새로운 수익원을 창출하고, 고객 및 시장 트렌드와 변화하는 수요에 더 빠르게 대응할 수 있는 보다 효과적인 방법을 찾을 수 있습니다.
비정형 데이터를 위한 분석 및 관리 툴과 데이터베이스
비정형 데이터는 정형 데이터보다 저장, 관리, 분석 및 처리가 더 복잡하지만, 오늘날 조직들이 비정형 데이터를 관리하고 그 안에 숨겨진 가치를 추출하는 데 도움이 되는 많은 도구와 애플리케이션이 존재합니다. 비정형 데이터를 덜 복잡하게 만드는 데이터 분석 및 관리 도구와 데이터베이스를 자세히 살펴보겠습니다.
인기 있는 비정형 데이터 분석 툴
비정형 데이터를 위한 최고의 데이터 분석 툴에는 일반적으로 AI 및 머신러닝 기능이 포함됩니다. 또한, 기존에 정의된 형식 없이 비정형 정보를 분석하고 구문 분석할 수 있는 인공지능의 일종인 자연어 처리(NLP)를 갖추고 있습니다. 이러한 도구는 이메일, 소셜 미디어, 고객 지원 기록 등의 콘텐츠를 분석하여 데이터의 맥락과 중요성을 이해할 수 있습니다. 다른 기능으로는 텍스트 마이닝, 포렌식 콘텐츠 분석, 저자권 분석 및 텍스트 스타일로메트리가 있습니다.
비정형 데이터에 가장 많이 사용되는 데이터 분석 툴은 다음과 같습니다.
- MongoDB 차트: 실시간 인사이트 및 임베디드 분석을 위한 강력한 시각화 제공
- Microsoft의 Power BI: 데이터 통합 및 강력한 시각화를 통해 인사이트 향상
- Apache Hadoop: 복잡한 데이터 세트를 간단하게 분석 및 분석할 수 있는 툴셋을 갖추고 있습니다.
- 아파치 스파크: 실시간 분석을 위한 신속한 처리 제공
- Tableau : 강력한 시각화 기능을 제공하며 비기술 사용자에게 적합합니다.
- MonkeyLearn: 비쥬얼라이제이션 및 데이터 분석을 위한 포괄적인 올인원 도구로 사용
- RapidMiner : 예측 데이터 모델 생성을 위한 견고한 플랫폼 제공
- 크니메 : 높은 수준의 고급 맞춤화를 지원하는 오픈소스 제품
인기 있는 비정형 데이터베이스
앞서 언급한 바와 같이, 비정형 데이터는 기존 관계형 데이터베이스와 일치하지 않으며, 일반적으로 정형 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다. 따라서 대부분의 조직은 비정형 데이터에 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다. NoSQL은 “SQL뿐만 아니라”를 의미하며 비관계형 데이터베이스를 의미합니다. 관계형 데이터베이스처럼 데이터를 별도의 테이블로 분할하지 않기 때문에 “테이블”이 아닙니다. 대신, 문서 기반 데이터베이스, 키-값 저장소, 넓은 열 중심 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스 등 4가지 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.
비정형 데이터를 저장하기 위한 NoSQL 데이터베이스는 다음과 같습니다.
- MongoDB : 가장 일반적으로 사용되는 문서 데이터베이스로, 저장된 모든 데이터를 한 번에 볼 수 있습니다.
- 아파치 Cassandra : 이는 확장이 가능하고 빠른 오픈소스의 분산형 와이드 컬럼 기반 데이터베이스 시스템입니다.
- ElasticSearch: 분산 NoSQL 데이터베이스 시스템은 이 오픈소스를 통해 방대한 양의 데이터를 저장 및 검색할 수 있으며 퍼지 매칭(또는 검색어와 거의 일치하는 결과 반환)을 사용하기 때문에 전체 텍스트 검색에 이상적입니다.
- 아마존 DynamoDB: 확장성이 뛰어난 이 키-값-페어 기반 분산 데이터베이스 시스템은 하루에 10조 건의 요청을 쉽게 처리할 수 있습니다.
- 아파치 HBase : 확장성이 뛰어난 또 다른 오픈소스 분산 데이터베이스 시스템으로, 방대한 양의 데이터(최소 페타바이트)로 가장 잘 작동하며 무작위 및 실시간 데이터 액세스를 제공합니다.
- Neo4j : 이 그래프 기반 데이터베이스는 빅데이터 분석 애플리케이션에 적합하며, 지식 그래프, 네트워크 관리, 사기 탐지, 개인화 등을 포함한 사용 사례에서 주로 선택하는 데이터베이스입니다.
- Redis : 이 오픈소스 인메모리 데이터 스토어는 캐시, 메시지 브로커 및 데이터베이스로 사용되어 빠른 성능을 제공합니다.
- OrientDB : 이 오픈소스 프로젝트는 문서와 그래프를 단일 데이터베이스로 결합하고 빠른 읽기/쓰기 작업을 제공합니다.
인기 있는 비정형 데이터 관리 툴
비정형 데이터 관리를 위한 최상의 도구를 찾는 데 있어 몇 가지 염두에 두어야 할 사항이 있습니다. 다음을 수행하는 데 도움이 되는 도구가 필요합니다.
- 데이터를 저장 및 정리하고 액세스 및 검색 가능: AWS 또는 Microsoft Azure와 같은 클라우드 제공업체는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 형태로 비정형 데이터에 확장 가능한 스토리지를 제공합니다. 기업들은 때때로 매우 민감한 비정형 데이터를 온-프레미스 스토리지 솔루션에 저장하기로 선택합니다.
- 비정형 데이터 정리: 이는 데이터 구조 통합, 데이터 세트 표준화, 데이터 오류 수정, 구문 오류 해결, 데이터 격차 파악 및 해결 등을 수반하는 중요한 단계입니다. OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite 및 Data Ladder 등 다양한 툴 중에서 선택할 수 있습니다.
- 비정형 데이터 시각화: 가트너는 데이터 시각화를 “데이터의 패턴 및 트렌드를 강조하고 독자가 빠른 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 그래픽 정보 표현 방법”이라고 정의합니다. 이는 데이터 분석의 일부이므로, 위에 언급된 많은 분석 툴은 데이터를 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 솔루션에는 Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio 및 Qlik Sense가 포함됩니다.
정형 데이터 관리와 비정형 데이터 관리 비교
지금까지 정형 데이터가 비정형 데이터와 어떻게 다른지 이미 언급했지만, 이제 관리도 어떻게 다른지 자세히 살펴보겠습니다.
정형 데이터의 장점은 머신러닝 애플리케이션을 통해 쉽게 파싱할 수 있다는 점입니다. 체계적인 특성 덕분에 조작과 쿼리가 간단합니다. 또한 정형 데이터는 데이터 과학자가 아닌 사람들에게 더 사용자 친화적이며, 오늘날 분석, 검색 및 처리를 위한 성숙하고 검증된 솔루션이 많이 있습니다.
그러나 정형 데이터는 관계형 데이터베이스에 깔끔하게 맞지만, 설정하기가 복잡할 수 있으며, 데이터의 정형 구성으로 인해 나중에 변경하기가 어려울 수 있습니다. 사전 정의된 구조를 따르기 때문에, 해당 정보는 일반적으로 원래 의도한 목적으로만 사용될 수 있습니다. 또한, 정형 데이터는 일반적으로 데이터 웨어하우스에 저장되며, 데이터 웨어하우스는 견고하고 고도로 정의됩니다. 따라서 조직이 구조화된 데이터를 다르게 사용하고자 할 때 시간과 노력이 많이 듭니다.
반면, 비정형 데이터는 사전 정의된 형식으로 저장되지 않습니다. 기본 형식으로 저장되기 때문에 다양한 사용 사례 및 요구 사항에 맞게 매우 유연하게 사용할 수 있습니다. 또한 사전 정의되지 않았기 때문에 비정형 데이터 수집은 일반적으로 빠르고 쉽습니다. 데이터 웨어하우스가 아닌 데이터 레이크에 가장 일반적으로 저장되며, 이러한 레이크는 확장성이 뛰어나고 방대한 양의 데이터를 수용할 수 있습니다.
그러나 비정형 데이터의 단점은 준비와 분석이 일반적으로 더 복잡하고 복잡하다는 점입니다. 이를 위해서는 데이터를 정리하고 사용하는 방법을 알고, 다양한 데이터 세트가 다른 데이터와 어떻게 연관되는지 이해하는 숙련된 데이터 과학자가 필요합니다. 또한 비정형 데이터에는 구문 분석 및 분석을 위한 보다 전문화된 툴이 필요합니다. 오늘날 솔루션은 여전히 정형 데이터를 분석하는 툴보다 “젊고”, 정형 데이터 조작 및 분석에 익숙한 역량을 충족시킬 수 있는 방법을 가지고 있습니다.
비정형 데이터 관리가 더 어려운 이유
비정형 데이터는 비정형이기 때문에 관리하기가 어렵습니다. 이는 이전 섹션에서 이미 언급한 많은 문제들로 이어집니다. 정리, 분석, 처리, 저장 및 검색이 더 어렵습니다. 또한 고정 또는 사전 정의된 형식이 없고 캡슐화된 다양한 데이터 유형이 있기 때문에 정형 데이터보다 데이터를 쿼리하거나 검색하기가 어렵습니다.
기존 스토리지 시스템은 확장을 위해 시스템에 디스크나 스토리지 노드를 더 추가해야 하기 때문에 확장성은 비정형 데이터에서도 문제가 될 수 있습니다. 이러한 스케일-아웃 모델은 무한한 것이 아니며 시간이 지나면서 비용이 많이 들 수 있습니다.
비정형 데이터에는 효율적이고 비용 효율적으로 확장할 수 있는 스토리지가 필요합니다. 비정형 데이터에 대한 많은 스토리지 솔루션은 오브젝트 스토리지 솔루션. 오브젝트 스토리지에는 데이터 액세스 및 검색을 더 쉽게 할 수 있는 상세한 메타데이터와 고유 ID가 포함되어 있기 때문입니다. 또한 비정형 데이터 스토리지는 다양한 데이터 유형을 허용하고 아카이브된 데이터에 대한 액세스를 간소화할 수 있는 유연성이 있어야 합니다.
비정형 데이터는 정형 데이터보다 관리 및 사용이 더 어렵지만, 추가적인 노력이 필요합니다. 비정형 데이터는 숨겨진 패턴과 인사이트로 풍부하며, 이를 통해 조직은 점점 더 치열해지는 오늘날 시장에서 경쟁하고 성공할 수 있는 새롭고 혁신적인 방법을 얻을 수 있습니다.
