비정형 데이터: 무엇이며 무엇을 위한 것입니까?

비정형 데이터는 오늘날의 빅 데이터 세계에서 가장 일반적인 유형입니다. 이러한 유형의 데이터 저장소에는 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 유용한 정보가 많이 있습니다. 인공 지능(AI)과 기계 학습은 유용한 비즈니스 통찰력을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 필터링하는 새로운 소프트웨어 솔루션을 만드는 데 사용되고 있습니다.

기업에서 생성하고 수집하는 정보의 대부분은 비정형이며 그 양은 빠르게 확장됩니다. 이 기사에서 우리는 비정형 데이터를 정의하고, 그 종류에 대해 논의하고, 다양한 분야에서 사용하는 방법에 대해 논의할 것입니다.

비정형 데이터란 무엇입니까?

구조화되지 않은 데이터는 명확한 프레임워크가 없기 때문에 컴퓨터 프로그램이 사용하기에 복잡합니다. 데이터 모델을 따르지 않으며 인식할 구조가 없습니다. 이러한 유형의 데이터는 대부분 텍스트로 구성되지만 날짜, 숫자 및 사실과 같은 다른 종류의 정보도 포함될 수 있습니다.

다음은 데이터의 특성 목록입니다.

• 데이터는 비구조적이며 데이터 모델을 따르지 않습니다.
• 데이터에는 명확하게 정의된 구조가 없습니다.
• 데이터는 특정 형식이나 순서를 따르지 않습니다.
• 인식할 수 있는 구조가 없으면 컴퓨터 프로그램이 사용하기 어렵습니다.
• 데이터는 데이터베이스에서처럼 행과 열에 보관할 수 없습니다.

더 많은 사람들이 디지털 서비스와 애플리케이션을 사용함에 따라 빠르게 확장되고 있습니다. 정형 데이터도 중요하지만 비정형 데이터를 올바르게 평가하면 비즈니스에 훨씬 더 유리할 수 있습니다. 수치와 통계가 전달할 수 없는 다양한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그 유형의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

비정형 데이터의 유형

비정형 데이터에는 법률 문서, 오디오, 대화, 비디오, 사진, 웹사이트의 텍스트 등과 같은 다양한 형식과 소스가 포함됩니다. 아래에서 가장 일반적인 유형의 몇 가지 예를 찾을 수 있습니다.

• 이메일

우리가 보내는 수많은 이메일에 의해 매일 생성되는 수많은 비정형 데이터가 있으며 기존 분석 도구로는 이를 구문 분석할 수 없습니다. 그러나 이메일의 메타데이터는 일부 구조를 제공하며 특정 텍스트 분석 알고리즘은 몇 초 만에 수천 개의 이메일에서 중요한 정보를 검색할 수 있습니다.

• 소셜 미디어

소셜 네트워킹 플랫폼에서 수집된 데이터는 비정형입니다. 그러나 이메일과 마찬가지로 특정 방식으로 설정할 수 있습니다. 이에 대한 좋은 예가 해시태그일 것입니다.

사용자는 해시태그를 활용하여 관심 있는 주제를 찾을 수 있습니다. 그러나 해시태그의 메시지는 구조화되지 않았습니다.

• 설문조사 응답

시장 조사, 직원 참여 및 고객 경험 설문지에는 종종 객관식 및 개방형 질문이 포함됩니다. 이러한 질문에는 구조화되지 않은 텍스트 응답이 필요합니다.

• 간행물

비정형 데이터는 출판물, 디렉토리 및 포털을 통해 다양한 형태로 게시됩니다. 콘텐츠 예로는 뉴스 기사, 채용 공고, 영화 리뷰, 부동산 목록, 레스토랑 리뷰, 이력서 데이터베이스, 제안 요청 등이 있습니다. 텍스트 또는 이미지의 데이터가 각각 포함됩니다.

• 통신 데이터

요즘에는 직업적으로나 개인적으로 다른 사람들과 의미 있는 대화를 나눌 수 있는 방법이 많이 있습니다. 직원이 다양한 채널에서 고객 및 공급업체와 자주 대화에 참여하여 비정형 오디오, 이미지 및 텍스트 데이터를 생성하는 비즈니스를 상상해 보십시오.

• 멀티미디어 파일

멀티미디어 파일은 제목이나 주제로 레이블이 지정되고 MP3, JPG, PNG, GIF 등과 같은 데이터베이스에 저장될 수 있지만 이미지, 음악 또는 비디오가 실제로 무엇을 나타내는지 확실하지 않기 때문에 여전히 구조화되지 않습니다.

• 서류

기업용 평가, 법률 문서 및 슬라이드쇼는 손으로 작성하거나 인터넷에 게시하거나 PDF로 저장하는 경우가 많습니다. 이러한 파일에는 스프레드시트, 그림 또는 XML 파일도 포함될 수 있습니다. 텍스트 파일은 표준 방식으로 작성될 수 있지만 정교한 AI 기술 없이는 분석을 수행할 수 있는 방식으로 데이터가 정렬되지 않습니다.

• 웹페이지

비정형 데이터는 상당한 인터넷을 통해 기하급수적으로 생성됩니다. 텍스트, 사진, 오디오, 비디오 및 기타 유형의 자료는 모두 웹 페이지에서 찾을 수 있습니다.

비정형 데이터의 사용

비정형 데이터는 본질적으로 트랜잭션 처리 프로그램과 호환되지 않습니다. 분석 및 BI가 주요 용도입니다.

소매업체, 제조업체는 이러한 데이터 유형 및 기타 비즈니스를 분석하여 고객 경험을 향상하고 효과적인 광고를 가능하게 합니다. 또한 고객 피드백을 분석하여 감정 분석의 렌즈를 통해 회사의 제품, 서비스 및 브랜드에 대한 느낌을 파악합니다.

비정형 데이터를 사용한 분석의 새로운 사용 사례 중 하나는 예측 유지 관리입니다. 예를 들어, 생산자는 센서 데이터를 검사하여 생산 시스템의 장비 문제 또는 현장의 최종 제품을 감지할 수 있습니다.

IT 시스템 로그 데이터를 분석하면 활용 추세, 용량 제한, 애플리케이션 문제, 시스템 고장 및 성능 병목 현상의 원인을 파악할 수 있습니다. 또한 거대한 비정형 데이터 세트는 다음에 사용할 수 있습니다.

• 규정 준수를 위해 메시지를 검사합니다.
• 소셜 미디어에 대한 고객 상호 작용 및 의견을 모니터링하고 평가합니다.
• 일반적인 클라이언트 선호도 및 행동에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 얻습니다.

비정형 데이터 문제

분석, 규제 및 의사 결정 요구 사항에 대한 비정형 데이터의 가용성 및 적용으로 인해 이 데이터를 검색하고 신중하게 검토해야 합니다. 다음은 비정형 데이터로 작업하는 동안 발생할 수 있는 몇 가지 문제입니다.

• 새로운 데이터 및 변경된 데이터에 대한 오랜 기다림: 전체 스토리지 파일 시스템을 구문 분석하고 수억 또는 수십억 개의 비정형 파일에 대한 일일 변경 사항을 처리하는 데 매우 오랜 시간이 걸립니다.
• 고품질 데이터를 찾기가 어렵습니다. 품질과 관련하여 구조화되지 않은 데이터는 매우 일관성이 없을 수 있습니다. 데이터는 확인하기 어렵고 항상 정확하지 않기 때문에 품질의 일관성이 부족합니다.
• 데이터 관리가 어렵습니다. 이 데이터는 원시 형식이며 어떤 식으로든 구조화되지 않았습니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 또한 관련 데이터를 찾고 인덱싱하는 것은 복잡한 작업입니다.
• 부적절한 스토리지: 레거시 백업 제한으로 인해 기업은 데이터를 하나의 스토리지 제공업체 및 브랜드에 "첨부"하는 값비싼 복제를 구축해야 합니다.
• 액세스할 수 없는 데이터: 확장 불가능한 백업 소프트웨어는 스토리지 간에 중요한 데이터를 빠르고 안전하게 전송할 수 없습니다. 이로 인해 기존 스토리지에서 새 스토리지로의 데이터 마이그레이션이 어렵습니다.

결론

비정형 데이터는 무질서하고 많은 양의 정보로 인해 압도적으로 보일 수 있습니다. 하지만 간단하게 처리할 수 있고 인공지능을 이용하여 다양한 데이터를 획득할 수 있습니다.

경쟁자와 고객을 더 잘 인식하십시오. 즉시 사용할 수 있는 인사이트를 위해 비정형 데이터를 관리하고 관리하세요. 머신 러닝 기반 분석 소프트웨어를 사용하면 빅 데이터의 비정형 데이터를 심층적으로 분석하여 큰 그림을 관찰하거나 세분화된 연구를 수행할 수 있습니다.

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