정형 데이터란 무엇인가?
정형 데이터 정의
정량적 데이터라고도 하는 정형 데이터는 미리 정의된 구조 또는 모형을 따르는 데이터입니다. 정형 데이터는 매우 체계적이기 때문에 머신 러닝 알고리즘과 인간에 의해 쉽게 처리됩니다. 정형 데이터는 데이터베이스와 데이터 웨어하우스에 저장됩니다.
정형 데이터의 예로는 메트릭, 날짜, 이름, 우편 번호 및 신용 카드 번호가 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 스프레드시트 또는 SQL, MySQL 및 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스에 적합하며, 쉽게 액세스하고 해석할 수 있는 정보를 기업에 제공합니다.
기업은 정형 데이터를 사용하여 고객의 이름, 구매 내역 및 지리적 위치와 같은 데이터 요소로 고객의 행동을 해석할 수 있습니다. 이를 통해 기업이 고객 행동을 분석할 수 있는 관계형 데이터베이스로 고객 관계를 관리하는 고객 관계 관리(CRM)가 가능합니다.
정형 데이터의 유형
정형 데이터를 숫자와 값으로 생각해 보세요. 이는 정량적인 데이터이며 Excel 파일, 웹 양식 결과, 예약 시스템 및 SQL 데이터베이스의 형태로 존재합니다. 정형 데이터의 추가적인 유형에는 POS(Point-of-Sale) 데이터, 제품 디렉토리 및 금융 트랜잭션이 포함됩니다. 정형 데이터는 다음과 같은 여러 상황과 산업에서 사용될 수 있습니다.
- 금융 서비스: 정형 데이터는 은행, 회계사 및 금융 기관에서 거래, 계좌 번호 및 계좌 소유자의 이름과 같은 재무 데이터를 기록, 처리, 관리 및 분석하는 데 사용됩니다.
- 여행 산업: 예약 사이트, 호텔, 항공사 및 기타 운송 회사는 고객 및 승객 데이터, 호텔 또는 항공편 가격, 버스, 기차 또는 항공편 여행 일정 및 트랜잭션을 포함하는 정형 데이터를 사용합니다.
- 의료 서비스: 의료 서비스 산업은 환자 기록, 보험 기록 및 의료 장비 인벤토리에 정형 데이터를 사용합니다.
- 소매 및 전자 상거래: 정형 데이터는 소매 및 전자 상거래에서 제품 재고, 가격, 거래 및 사용자 계정 정보를 기록하고 저장하는 데 사용됩니다.
- 공공 부문: 정부는 정형 데이터를 다양한 방식으로 사용합니다. 한 가지 방법은 인구조사 데이터를 통해 특정 시간에 인구에 대한 정보를 수집하는 것입니다. 이 정형 데이터는 지리적 위치, 성별, 인종 및 가구원 수와 같은 것들로 구성됩니다.
정형 데이터, 반정형 데이터 및 비정형 데이터의 차이점은 무엇인가요?
정형 데이터는 정량적이고, 값과 숫자로 구성되며, 접근과 해석이 용이한 고도로 조직화된 데이터입니다. 정형 데이터의 예로는 날짜, 시간 및 고객 ID가 있습니다.
비정형 데이터는 내부 구조가 없고, 텍스트, 비디오 및 이미지로 구성되며, 이를 관리하고 해석하기 위한 전용 도구가 필요한 질적 데이터입니다. 비정형 데이터의 예로는 고객 리뷰, 비디오 또는 위성 보안 감시 데이터, 제품 사진 또는 데모 비디오 등이 있습니다.
반정형 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터의 중간입니다. 정형 데이터처럼 미리 정해진 구조를 가지고 있지 않지만, 비정형 데이터보다 더 쉽게 관리되고 해석됩니다. 반정형 데이터는 메타데이터를 사용하여 데이터 요소를 정의하므로 해당 데이터를 보다 체계적이고 표준적으로 저장할 수 있습니다. 반정형 데이터의 예로는 JSON, XML, 웹 및 압축 파일이 있습니다.
정형 데이터 관리 방법
정형 데이터는 Excel 시트 또는 구조화된 쿼리 언어(SQL) 데이터베이스와 같은 관계형 데이터베이스를 사용하여 관리됩니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 표 형식으로 나타내는 관계형 모델을 기반으로 합니다. 이를 통해 기업은 다양한 데이터 요소 간의 관계를 설정하고 정형 데이터를 입력, 검색 및 조작할 수 있습니다.
정형 데이터는 쓰기 스키마이므로 데이터베이스에 배치하기 전에 데이터 모델로 구조화되어야 합니다. 데이터 모델은 데이터를 기반으로 스키마를 정의하여 설정됩니다. 이것은 테이블 또는 도면요소를 생성합니다. 그런 다음, 이러한 엔티티 간의 관계를 설정합니다. 마지막으로 SQL 스크립트를 작성하여 정형 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스를 생성합니다.
여기서 여러분의 필요에 맞게 액세스 및 조작할 수 있습니다. 레스토랑 메뉴 아이템의 데이터를 수집하기 위해, 먼저 다음과 같은 여러 표을 만듭니다.
- 아이템
- 재료/성분
- 영양가
그런 다음, 데이터 요소 간의 관계를 설정합니다. 마지막으로 SQL 스크립트를 작성합니다. 정형 데이터는 온라인 양식, 네트워크 로그, 센서 데이터 및 POS(Point-of-Sale)에서 얻을 수 있습니다. 일단 저장되면, 데이터를 검색하고 분석하고 보고서와 예측을 생성하기 위해 머신 러닝(ML)을 구동하는 알고리즘에 사용될 수 있습니다.
정형 데이터의 이점
정형 데이터는 사람과 기계 모두가 사용, 저장, 확장 및 분석하기 쉽기 때문에 몇 가지 이점이 있습니다.
정형 데이터는 쉽게 사용할 수 있습니다
정형 데이터는 고도로 조직화되어 있어, 머신 러닝 기술로 쉽게 조작하고 쿼리할 수 있습니다.
비즈니스 사용자의 경우, 정형 데이터는 방대한 데이터 과학 지식이 필요하지 않기 때문에 사용하기 쉽습니다. 사용자는 데이터에 액세스하여 데이터와 관련된 주제에 대한 이해가 있는 경우 데이터를 분석할 수 있습니다.
또한 정형 데이터를 분석하고 해석하기 위해 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. 이는 부분적으로는 정형 데이터가 비정형 데이터보다 앞서기 때문이며, 또한 보다 정확한 결과를 제공하기 때문입니다.
정형 데이터는 쉽게 저장할 수 있습니다
정형 데이터는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 메모리 내 데이터베이스 등에 저장할 수 있으며, 비정형 데이터보다 공간을 적게 차지합니다. 결과적으로, 정형 데이터 저장 공간은 효율적입니다.
정형 데이터는 쉽게 확장할 수 있습니다
정형 데이터는 데이터 웨어하우스에 저장할 수 있기 때문에 쉽게 확장할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 기업 또는 기업에서 생성되는 모든 정형 데이터의 저장소 역할을 합니다. 정형 데이터의 양이 증가함에 따라, 기업은 저장 공간과 처리 능력을 쉽게 추가할 수 있습니다.
정형 데이터는 데이터 마이닝을 간소화합니다
정형 데이터는 빅 데이터 분석의 기반입니다. 정량적 데이터로서 예측, 예측 및 연구에 더 쉽게 적용됩니다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장될 수 있으므로 쿼리 및 보고서 생성이 용이합니다. 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 더 쉽게 크롤링합니다. 결과적으로, 정형 데이터는 구조화된 특성 때문에 더 우수하고 정확한 비즈니스 인텔리전스를 생성합니다.
정형 데이터는 검색 가능성을 향상시킬 수 있습니다
스키마 마크업을 통해 웹사이트 코드의 정형 데이터를 사용하여 풍부한 코드 조각이나 풍부한 결과를 생성할 수 있으며, 이는 고객 상호 작용을 향상시키는 것으로 입증되었습니다. 정형 데이터를 사이트 페이지에 추가함으로써 기업은 클릭률,전환율 및 오가닉 트래픽을 증가시킬 수 있습니다.
정형 데이터의 한계
정형 데이터는 기업에 많은 이점을 제공하지만, 그 이점 중 일부는 한계를 초래할 수도 있습니다.
정형 데이터는 사용이 제한될 수 있습니다
정형 데이터는 의도된 목적으로만 사용될 수 있기 때문에 정형 데이터의 미리 정의된 구조는 이점이자 한계입니다.
정형 데이터는 품질이 낮을 수 있습니다
누락되거나 불완전한 데이터가 있을 경우, 데이터 품질이 저하될 수 있습니다. 스키마에 깔끔하게 맞지 않는 데이터도 데이터 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이로 인해 주소가 지정되지 않은 경우 부정확한 검색 결과 또는 보고서가 생성됩니다.
기업이 성장함에 따라 데이터 풋프린트도 증가합니다. 이는 종종 데이터 중복이나 더 이상 관련이 없는 데이터가 증가한다는 의미가 되기도 합니다. 이로 인해 기업의 정형 데이터의 전반적인 품질이 저하됩니다.
정형 데이터 관리 모범 사례
정형 데이터를 최대한 활용하려면, 이러한 모범 사례를 적용하는 것이 좋습니다.
미래에 대비한 데이터 관리 방식 채택
파일 이름 지정 및 카탈로그 작성 규칙은 향후 및 장기 액세스를 염두에 두고 작성해야 합니다. 쉽게 찾을 수 있도록 파일 이름이 설명적이고 표준인지 확인합니다.
메타데이터를 통한 데이터 리니지 기록
메타데이터는 데이터의 내용, 구조, 작성자 및 권한을 설명합니다. 메타데이터를 신중하게 기록하면 사이트를 검색할 수 있고, 출발지에서 목적지까지 데이터를 추적하고, 데이터 관계를 매핑하고, 궁극적으로 효과적인 데이터 거버넌스 시스템을 구축할 수 있습니다.
정형 데이터 보호
정형 데이터는 신용 카드 번호, 계좌 번호, 의료 정보 등과 같이 매우 민감한 정보일 수 있습니다. 정형 데이터를 보호하는 것은 이를 관리하는 데 있어 중요한 단계입니다. 정형 데이터를 보호하려면 데이터를 백업하고, 사이버 보안 위협을 완화하는보안 및 Observability 도구를 제공하는 저장 공간 플랜을 고려해야 합니다.
필요에 맞는 저장 공간 플랜 선택
미래에 대비한 접근 방식을 유지하고 침해로부터 데이터를 보호하는 것의 중요성을 고려하는 동시에, 사업 규모와 요건에 맞는 저장 공간 플랜을 선택하세요. 소규모 기업의 경우, 데이터 풋프린트가 보다 규모가 큰 기업의 데이터 풋프린트보다 작습니다. 보다 규모가 큰 기업을 대상으로 한 플랜은 여러분의 필요에 맞지 않을 가능성이 높습니다.
정형 데이터의 향후 동향
비정형 데이터는 활용화되지 못한 데이터로 간주되며 중요성 측면에서 정형 데이터를 능가하고 있지만, 정형 데이터의 가치는 기업에 있어 여전히 변함이 없습니다.
인공 지능(AI)과 머신 러닝 기술이 계속 발전함에 따라 정형 데이터와 비정형 데이터를 병합할 수 있는 기능도 있습니다. 그 결과, 사업 결과가 개선되고 고객과 시장에 대한 이해가 깊어집니다.
정형 데이터 처리 및 분석 기능을 통해 머신 러닝 기술이 개선되어 현재 메트릭을 추적하고 새로운 메트릭을 생성하며, 운영 비용을 절감하고, 보안 위험을 완화하며, 고객의 필요를 보다 잘 충족하는 제품군을 만들 수 있습니다.
Elastic을 통한 정형 데이터 관리 및 처리
Elastic Stack은 모든 소스 및 형식에서 가져온 데이터를 검색, 분석 및 시각화할 수 있는 검색 플랫폼입니다. Elastic Stack은 Elasticsearch, Kibana, Beats, Logstash로 구성되어 정형 및 비정형 데이터를 보다 효율적으로 관리하고 처리할 수 있습니다.