구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터: 차이점은 무엇인가요?

우리는 데이터가 과부하되는 시대에 살고 있습니다. 지역 데이터베이스부터 마지막 ​​Instagram 스토리까지 모든 정보가 많은 비즈니스의 생명선과 같습니다. 그러나 모든 데이터가 동일하게 생성되는 것은 아니며 각 데이터 형식은 크게 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터라는 두 가지 유형으로 분류됩니다.

이 기사에서는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 살펴보고, 이 두 가지 정보 유형의 차이점을 살펴보고, 데이터 기반 의사 결정에 대한 예를 확인하겠습니다.

시작해 봅시다!

구조화된 데이터란 무엇입니까?

구조화된 데이터는 기계 학습 알고리즘을 통해 고도로 조직화되고 쉽게 해석되는 빅데이터 유형입니다. 모든 정보는 스프레드시트처럼 행과 열로 구성됩니다. 이러한 유형의 데이터는 SQL(Sequel Query Language)에 의해 관리됩니다. 구조화된 데이터에는 정량적 데이터가 포함되는 경우가 많습니다. 나이, 연락처, 주소 등.

구조화된 데이터의 장점과 단점

구조화된 데이터의 예

구조화된 데이터는 본질적으로 정량적이므로 빅 데이터 애플리케이션이 이러한 데이터 유형을 수집하고 정렬하는 것이 매우 쉽습니다. 구조화된 데이터의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• SQL 데이터베이스
• 엑셀 파일
• SEO 태그
• POS(Point of Sale) 데이터 등

구조화된 데이터를 위한 최고의 분석 소프트웨어

• MySQL
• OLAP
• 오라클 SQL 개발자
• PL SQL

또한 읽어 보세요: Windows 및 Mac용 최고의 무료 SQL 소프트웨어 7가지

비정형 데이터란 무엇입니까?

비정형 데이터는 정성적 데이터로 분류되며, 기존의 데이터 소프트웨어나 방법으로는 직접 분석할 수 없습니다. 이러한 유형의 데이터는 이메일, 소셜 미디어 게시물, 이미지, 비디오, 오디오 파일, 문서 등 다양한 형태로 제공됩니다.

비정형 데이터의 장점과 단점

구조화되지 않은 데이터의 예

구조화되지 않은 데이터의 예는 다음과 같습니다.

• 소셜 미디어
• 비즈니스 문서
• 이메일
• 웹페이지
• 고객 피드백 등

비정형 데이터를 위한 최고의 분석 소프트웨어

• 몽고DB
• 하둡
• 다이나모DB
• 아마존 웹 서비스

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 차이점

이제 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 무엇인지 이해했으므로 차이점에 대해 이야기해 보겠습니다. 또한 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에 대한 차트도 제공했습니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터: 구성 및 형식

• 구조화된 데이터: 구조화된 데이터는 고도로 구성되어 있으며 일반적으로 관계형 데이터베이스에서 볼 수 있는 표 형식 구조로 형식화되어 있습니다.
• 비정형 데이터: 사전 정의된 데이터 모델이 부족하고 특정 조직 구조가 없습니다. 구조화되지 않은 데이터에는 텍스트 문서, 이미지, 비디오, 오디오 파일 등이 포함될 수 있습니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터: 소스

• 구조화된 데이터: 구조화된 데이터는 일반적으로 온라인 양식, 웹 서버 로그, 네트워크 로그, OLTP 시스템, GPS 센서 등에서 제공됩니다.
• 구조화되지 않은 데이터: 이러한 데이터 소스에는 워드 프로세싱 파일, 이메일 메시지, PDF 파일, 이미지 등이 포함됩니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터: 스토리지 요구 사항

• 구조화된 데이터: 우리가 알고 있듯이 구조화된 데이터는 SQL 데이터베이스 또는 Excel 시트와 같은 표 형식으로 저장되며 적은 양의 저장 공간만 필요합니다. 또한 이러한 데이터는 데이터 웨어하우스에 쉽게 저장될 수 있으며 확장성이 뛰어납니다.
• 비정형 데이터: 반면 비정형 데이터는 NoSQL 데이터베이스나 미디어 파일로 저장되며 더 많은 공간이 필요합니다. 이 데이터 유형은 일반적으로 데이터 레이크에 저장되므로 확장이 어렵습니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터: 분석 방법

• 구조화된 데이터: 구조화된 데이터에 사용되는 분석 방법은 데이터 클러스터링, 분류 및 회귀입니다.
• 비정형 데이터: 비정형 데이터 분석에는 데이터 마이닝 및 데이터 스태킹 방법이 사용됩니다.

비정형 데이터와 정형 데이터: 유연성 측면에서

• 구조화된 데이터: 스키마와 데이터 유형이 미리 정의되어 있으므로 유연성이 떨어집니다. 따라서 구조를 변경하는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
• 구조화되지 않은 데이터: 이러한 데이터 유형은 사전 정의된 스키마가 없으므로 매우 유연합니다. 기본 구조를 수정할 필요 없이 새로운 유형의 데이터를 쉽게 추가할 수 있습니다. 이는 진화하는 데이터 유형을 처리하는 데 적합합니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 예

• 구조화된 데이터: 구조화된 데이터의 예로는 직원 데이터베이스, 거래, 재무제표, 신용카드 및 직불카드 정보 등이 있습니다.
• 구조화되지 않은 데이터: 구조화되지 않은 데이터의 몇 가지 예로는 소셜 미디어 게시물, 오디오 또는 비디오 녹음, 이미지 등이 있습니다.

이제 정형 데이터와 비정형 데이터의 비교 차트를 살펴보겠습니다. 여기서는 특성에 따라 두 데이터 유형의 차이를 측정해 보겠습니다.

반구조화된 데이터란 무엇입니까?

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 외에도 반구조화된 데이터라는 또 다른 데이터 유형이 있습니다. 이 데이터 유형은 완전히 정형 또는 비정형이 아니며 정형 데이터의 특성을 포함하며 특정 형식이나 스키마를 따르지 않는 비정형 정보도 포함합니다. 반구조화된 데이터에는 위치, 시간, 이메일 주소 또는 장치 ID 스탬프와 같은 상속된 정보가 포함됩니다.

웹사이트에 구조화된 데이터를 추가하는 방법은 무엇입니까?

웹사이트에 구조화된 데이터를 추가하려면 다음 단계를 따르세요.

• 페이지를 선택하고 구조화된 데이터를 선택하세요.
• Google의 구조화된 데이터 마크업 도우미를 열어 웹사이트에 추가하세요.
• 구조화된 데이터를 테스트하고 완료합니다.

주요 시사점

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 차이점에 대한 주제를 마무리할 때 고려해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

자주 묻는 질문