전문가들은 2030년까지 빅데이터 시장의 규모가 4740억 달러에 달할 것으로 예측하고 있으며, 이는 데이터가 모든 유형의 비즈니스에 엄청난 가치를 지니고 있음을 증명합니다. 그러나 올바른 데이터를 수집하고, 해석하고, 이러한 인사이트를 바탕으로 조치를 취하는 기업의 능력이 데이터 프로젝트의 성공 여부를 좌우합니다.
기업이 액세스할 수 있는 데이터의 양이 증가하고 있으며, 사용 가능한 데이터의 유형도 다양해지고 있습니다. 비즈니스 데이터는 엄격하게 구성된 관계형 데이터베이스부터 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 다양한 형식으로 제공됩니다. 이러한 모든 데이터는 다양한 형식에 따라 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터라는 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.
다음은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 주요 차이점입니다.
- 구조화된 데이터는 명확하게 정의되고 검색 가능한 데이터 유형인 반면, 구조화되지 않은 데이터는 일반적으로 기본 형식으로 저장됩니다.
- 구조화된 데이터는 정량적 데이터이고 구조화되지 않은 데이터는 정성적 데이터입니다.
- 구조화된 데이터는 종종 데이터 웨어하우스에 저장되고 구조화되지 않은 데이터는 데이터 레이크에 저장됩니다.
- 구조화된 데이터는 검색 및 분석하기 쉬운 반면, 구조화되지 않은 데이터는 처리하고 이해하는 데 더 많은 작업이 필요합니다.
- 구조화된 데이터는 사전 정의된 형식으로 존재하는 반면, 구조화되지 않은 데이터는 다양한 형식으로 존재합니다.
구조화된 데이터는 다루기가 비교적 간단한 반면, 구조화되지 않은 데이터는 더 복잡하고 정리 및 추출하기가 더 어렵습니다. 이 게시글에서는 이러한 개념과 더불어 두 데이터 간의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.
구조화된 데이터란?
구조화된 데이터라는 용어는 파일 또는 기록 내의 고정 필드에 있는 데이터를 나타냅니다. 구조화된 데이터는 일반적으로 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 저장됩니다. 이는 숫자와 텍스트로 구성될 수 있으며 RDBMS 구조 내에 있는 한 자동으로 또는 수동으로 소싱할 수 있습니다. 이는 포함할 데이터 유형과 저장 및 처리 방법을 정의하는 데이터 모델 생성에 따라 달라집니다.
구조화된 데이터에 사용되는 프로그래밍 언어는 SQL(Structured Query Language)입니다. 1974년 IBM에서 개발한 SQL은 관계형 데이터베이스를 처리하며 고급 코딩 기술이 필요하지 않습니다. 구조화된 데이터의 일반적인 예로는 이름, 주소, 신용카드 번호, 숫자 데이터, Microsoft Excel 파일, 텍스트 파일 등이 있습니다.
구조화되지 않은 데이터란?
구조화되지 않은 데이터는 구조화되지 않은 거의 모든 데이터입니다. 구조화되지 않은 데이터는 기본 내부 구조를 가질 수 있지만 사전 정의된 방식으로 구조화되지 않습니다. 데이터 모델이 없어서 데이터가 기본 형식으로 저장됩니다.
구조화되지 않은 데이터의 일반적인 예로는 리치 미디어, 텍스트, 소셜 미디어 활동, 감시 이미지 등이 있습니다.
구조화되지 않은 데이터의 양은 구조화된 데이터의 양보다 훨씬 많습니다. 구조화된 데이터는 전체 엔터프라이즈 데이터의 무려 80% 이상을 차지하며 그 비율은 계속해서 증가하고 있습니다. 이는 구조화되지 않은 데이터를 고려하지 않는 기업이 많은 가치 있는 비즈니스 인텔리전스를 놓치고 있음을 의미합니다.
반구조화된 데이터란?
반구조화된 데이터는 위의 두 범주 사이에 있는 세 번째 범주입니다. 이는 구조화되지 않은 데이터 유형으로, 관계형 데이터베이스의 형식적 구조에 맞지 않습니다. 그러나 구조화된 데이터의 설명과 완전히 일치하지는 않지만 여전히 태깅 시스템 또는 기타 마커를 사용하여 다른 요소를 분리하고 검색을 지원합니다. 경우에 따라 이를 자체 설명 구조의 데이터라고도 합니다.
반구조화된 데이터의 대표적인 예로 스마트폰 사진을 들 수 있습니다. 스마트폰으로 찍은 모든 사진에는 구조화되지 않은 이미지 콘텐츠와 태그가 지정된 시간, 위치 및 기타 식별 가능한(구조화된) 정보가 포함되어 있습니다. 반구조화된 데이터 형식에는 JSON, CSV 및 XML 파일 형식이 있습니다.
구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 비교
| 구조화된 데이터 | 구조화되지 않은 데이터 | |
| 정의 | 미리 정의된 모델 또는 스키마에 따라 특정 방식으로 구성되고 형식이 지정된 데이터입니다. | 특정 구조나 형식이 없으며 일반적으로 정리되지 않았거나 원시 형태인 데이터입니다. |
| 조직 | 표와 열 등 정의된 형식으로 잘 정리되어 있습니다. | 미리 정의된 형식이 없고 정리되지 않았습니다. |
| 접근성 | 접근성이 뛰어나며 구조화된 쿼리 언어(SQL) 또는 기타 데이터베이스 도구를 사용하여 쉽게 검색할 수 있습니다. | 접근성이 떨어지고 추출 및 분석에 고급 기술이 필요합니다. |
| 예시 | 고객 정보, 거래 기록, 재고 목록, 재무 데이터. | 이메일, 소셜 미디어 게시물, 멀티미디어 파일, 센서 데이터. |
| 분석 | 기존 통계 방법과 데이터 마이닝 기법을 사용하여 쉽게 분석할 수 있습니다. | 분석을 위해 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습과 같은 고급 기술이 필요합니다. |
| 확장성 | 미리 정의된 스키마와 고정된 데이터 구조로 인해 확장성이 제한됩니다. | 확장성이 뛰어나며 기존 구조를 변경하지 않고도 모든 유형의 데이터를 수용할 수 있습니다. |
| 사용 사례 | 비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석, 재무 보고. | 감성 분석, 소셜 미디어 모니터링, 텍스트 마이닝. |
구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 비교: 5가지 주요 차이점
구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 5가지 주요 차이점은 다음과 같습니다.
1) 정의된 데이터와 정의되지 않은 데이터 비교
구조화된 데이터는 명확하게 정의된 데이터 유형의 구조인 반면, 구조화되지 않은 데이터는 일반적으로 기본 형식으로 저장됩니다. 구조화된 데이터는 행과 열에 있으며 사전 정의된 필드에 매핑할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스에서 구성되고 액세스하기 쉬운 구조화된 데이터와 달리 구조화되지 않은 데이터에는 사전 정의된 데이터 모델이 없습니다.
2) 정성적 데이터와 정량적 데이터 비교
구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 또 다른 차이점은 구조화된 데이터는 정량적 데이터인 경우가 많으며, 이는 일반적으로 하드 숫자 또는 셀 수 있는 항목으로 구성됩니다. (예를 들어, 고객 관리 시스템의 제품 정보 또는 CRM). 분석 방법에는 회귀(변수 간의 관계 예측), 분류(확률 추정), 데이터 클러스터링(서로 다른 속성 기반)이 있습니다. 데이터 과학자 및 기타 데이터 분석가는 이러한 방법을 사용하여 조직을 위한 비즈니스 인사이트를 생성할 수 있습니다.
반면 구조화되지 않은 데이터는 정성적 데이터로 분류되며 기존의 툴과 방법을 사용하여 처리 및 분석할 수 없습니다. 예를 들어 비즈니스 컨텍스트에서 정성적 데이터는 고객 설문 조사, 인터뷰, 소셜 미디어 상호 작용에서 얻을 수 있습니다. 정성적 데이터에서 유용한 정보를 추출하려면 데이터 마이닝 및 데이터 스태킹과 같은 고급 분석 기술이 필요합니다.
3) 데이터 하우스의 스토리지와 데이터 레이크의 스토리지 비교
구조화된 데이터는 종종 데이터 웨어하우스에 저장되고 구조화되지 않은 데이터는 데이터 레이크에 저장됩니다. 데이터 웨어하우스는 ETL 파이프라인을 통한 데이터 여정의 엔드포인트입니다. 반면에 데이터 레이크는 데이터가 원래 형식으로 저장되거나 기본 "정리" 프로세스를 거친 후 저장되는 일종의 거의 무한한 리포지토리입니다.
둘 다 클라우드 사용 가능성이 있습니다. 구조화된 데이터는 더 적은 스토리지 공간을 필요로 하는 반면, 구조화되지 않은 데이터는 더 많은 스토리지 공간을 필요로 합니다.
데이터베이스의 경우 구조화된 데이터는 일반적으로 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 저장되지만, 구조화되지 않은 데이터에 가장 적합한 것은 소위 비관계형 또는 NoSQL 데이터베이스입니다.
4) 분석의 용이성
구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 가장 중요한 차이점 중 하나는 분석에 얼마나 적합한지 여부입니다. 구조화된 데이터는 사람과 알고리즘 모두에서 검색하기 쉽습니다. 반면 구조화되지 않은 데이터는 본질적으로 검색하기가 더 어려우므로 이해하기 쉽게 처리해야 합니다. 사전 정의된 데이터 모델이 없어서 관계형 데이터베이스에 적합하지 않기 때문에 분해하기가 까다롭습니다.
구조화된 데이터를 위한 정교한 분석 툴은 다양하지만, 구조화되지 않은 데이터를 마이닝하고 정렬하기 위한 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML)과 같은 분석 툴은 대부분 아직 개발 단계에 머물러 있습니다.
5) 사전 정의된 형식과 다양한 형식 비교
구조화된 데이터의 가장 일반적인 형식은 텍스트와 숫자입니다. 구조화된 데이터는 데이터 모델에 미리 정의되어 있습니다.
반면 구조화되지 않은 데이터는 다양한 모양과 크기로 제공됩니다. 이는 오디오, 비디오, 이미지에서 이메일 및 센서 데이터에 이르기까지 모든 것으로 구성될 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터에 대한 데이터 모델은 없습니다. 따라서 기본 형식으로 저장되거나 변환이 필요하지 않은 데이터 레이크에 저장됩니다.
구조화되지 않은 데이터 처리에 드는 비용
대부분의 기업은 데이터 백업을 보관합니다. 그러나 현재 추정에 따르면 비즈니스 관련 데이터가 매년 증가하여 데이터 저장에 어려움을 겪고 있습니다. 대부분의 비즈니스 데이터는 '휴면' 데이터(30일 동안 액세스하지 않은 데이터)로, 고가의 하드 드라이브가 막히고 스토리지 비용이 증가합니다.
대부분의 기업은 특히 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪습니다. 그 이유는 구조화되지 않은 데이터는 색인화하기 어렵고 XML, 키-값, JSON 데이터베이스는 이러한 데이터를 분석하도록 설계되지 않았기 때문입니다. 구조화되지 않은 데이터를 추출, 분석, 처리하는 프로세스는 일반적으로 2차 시스템에 아웃소싱됩니다. 데이터를 이동하면 더 많은 저장 공간을 차지하게 되므로 재정적으로 합리적이지 않습니다.
일부 기업은 구조화되지 않은 데이터를 전혀 관리하지 않기로 선택합니다. 대신 기본 스토리지 시스템의 용량을 확장합니다. 하지만 이 방법은 아래에서 볼 수 있듯이 문제가 많고 비용이 많이 듭니다.
- 첫째, 구조화되지 않은 데이터는 프라이머리 스토리지를 사용하므로 다른 종류의 데이터를 저장할 공간이 없습니다. 프라이머리 스토리지는 일반적으로 고가의 플래시 드라이브가 필요하기 때문에 가장 비용이 많이 들 수 있습니다.
- 둘째, 기업은 3~5년마다 스토리지 인프라를 교체해야 하며, 이 과정에서 중요한 구조화되지 않은 데이터를 모두 포함시켜야 합니다. 또한 기업은 마이그레이션 비용과 백업을 지원하는 데 필요한 보조 스토리지도 고려해야 합니다.
- 셋째, 글로벌 데이터 거버넌스 법에 따라 기업은 구조화되지 않은 데이터에 무엇이 포함되어 있는지, 그리고 그 안에 개인 식별 정보가 포함되어 있는지 정확히 파악해야 합니다.
구조화되지 않은 데이터를 효율적으로 관리하면 성능을 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다. 클라우드, 테이프 또는 보조 스토리지 솔루션을 선택하면 구조화되지 않은 데이터를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
결론
데이터에는 크게 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 두 가지 범주가 있습니다. 구조화된 데이터는 사전 정의된 모델 및 형식에 있는 반면, 구조화되지 않은 데이터는 분석을 위해 추출될 때까지 기본 형식으로 저장됩니다. 반구조화된 데이터도 있으며, 이는 다른 둘 사이에 해당하는 범주입니다. 이는 일종의 태깅 구조를 가지고 있지만 관계형 데이터베이스의 형식적 구조에 맞지 않는 데이터를 말합니다.
이 게시글에서는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 간의 5가지 중요한 차이점을 살펴봤습니다.
- 정의된 데이터와 정의되지 않은 데이터 비교
- 정성적 데이터와 정량적 데이터 비교
- 데이터 하우스의 스토리지와 데이터 레이크의 스토리지 비교
- 분석의 용이성과 분석의 어려움 비교
- 사전 정의된 형식과 다양한 형식 비교
빅데이터 프로그램에서 구조화된 데이터를 훨씬 쉽게 처리할 수 있지만, 구조화되지 않은 데이터와 반구조화된 데이터도 잊어서는 안 됩니다. 구조화되지 않은 데이터를 분석하는 것은 더 중요한 문제를 제시합니다. 그러나 전체 기업 데이터의 80% 이상이 이 범주에 속하며 매년 55%~65%의 속도로 증가하고 있다는 점을 고려할 때, 이를 제외하면 큰 사각 지대가 생성됩니다. 다행스럽게도 기술의 발전에 따라 구조화되지 않은 데이터에 숨겨진 유용한 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다.
이번 글에서는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 중요한 차이점 5가지를 알아보았습니다. 요약하자면, 구조화된 데이터(이름, 주소, 신용카드 번호 등)는 미리 정의된 모델과 형식으로 존재하는 반면, 구조화되지 않은 데이터(오디오, 비디오, 감시 데이터 등)는 분석을 위해 추출될 때까지 원래의 형식으로 저장됩니다. 반구조화된 데이터도 있는데, 이는 다른 두 가지 데이터 사이에 속하는 범주입니다. 반구조화된 데이터는 일종의 태그 구조를 가지고 있지만 관계형 데이터베이스의 공식 구조에 맞지 않는 데이터를 말합니다.
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