데이터는 모든 현대 조직에 있어 핵심적인 자원이 되었습니다. 인터넷의 확산 이후 데이터를 효과적으로 활용하고 관리하는 기업들은 경쟁에서 앞서 나가고 있습니다. 데이터는 다양한 형태로 존재하며, 이를 어떻게 분류하고 관리하느냐에 따라 조직이 얻을 수 있는 이점이 달라집니다.
데이터를 분류하는 여러 방법이 있지만, 본 글에서는 가장 널리 쓰이는 비정형, 반정형, 정형 데이터의 차이점에 집중하겠습니다.
빅데이터란?
기업에는 매일 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터가 생성되며, 이를 '빅데이터'라고 부릅니다.
2020년 전 세계 빅데이터 분석 시장 규모는 2,069억 5천만 달러에 달했으며, 2028년까지 5,497억 3천만 달러로 성장할 것으로 전망됩니다.
데이터 유형의 구분이 왜 중요한가?
현대 디지털 경제에서 모든 데이터를 적극적으로 활용해야만 기업이 경쟁력을 유지할 수 있습니다. IoT 기기, 비즈니스 프로세스, 사용자 등에서 일상적으로 막대한 양의 비정형 및 정형 데이터가 생성됩니다. 이 데이터를 얼마나 효율적으로 분석하고 활용하느냐가 곧 회사의 성장과 직결됩니다.
비정형 데이터란?
비정형 데이터는 미리 정해진 구조나 포맷 없이 존재하는 데이터입니다. 주로 최종 사용자가 생성하며, 미가공 상태로 존재해 컴퓨터가 직접 검색하거나 분석하기 어렵습니다. 구조화, 태깅, 정리 없이 원래의 자연스러운 형태로 남아 있으며, 대부분 사람이 만든 데이터입니다.
비정형 데이터는 기업 데이터의 약 80%를 차지합니다. - Merrill Lynch
비정형 데이터 예시
비정형 데이터에는 다음과 같은 예가 있습니다:
- 도서 및 문서
- 손글씨 이메일
- 채팅·메신저 대화
- 소셜 미디어 게시물
- 문자 메시지
- 이력서 파일
- 의료 기록
- 종이 기반 아날로그 데이터
비정형 데이터 처리 방안
비정형 데이터는 자유로운 형식 때문에 처리 및 분석이 쉽지 않습니다. 다음과 같은 특화 도구를 활용할 수 있습니다.
- 데이터 마이닝: 비정형 데이터에서 특정 패턴이나 정보를 발견해 세분화된 데이터 세트를 생성합니다.
- 자연어 처리(NLP): 인공지능을 활용해 언어 기반 비정형 데이터를 분석합니다. 예를 들어 의료 분야에서는 전체 건강 정보의 80%가 비정형 데이터로 존재하며, NLP가 이에 대한 분석에 핵심적으로 쓰입니다.
- 광학 문자 인식(OCR): OCR은 스캔 문서나 손글씨에서 텍스트를 추출합니다.
- 텍스트 분석: 감정 분석, 의도 분석 등으로 의미 있는 패턴을 탐지하고 데이터를 분류합니다.
반정형 데이터란?
반정형 데이터(semi-structured data)는 종종 자기기술 데이터로도 불리며, 정형 데이터와 비정형 데이터의 중간 지점에 있습니다. 일정한 데이터 모델을 따르긴 하지만, 관계형 데이터베이스처럼 엄격하게 표준화되어 있진 않습니다. 태그나 마크업을 포함해 정보의 구조와 관계를 일부 제공합니다.
반정형 데이터는 크게 다음 두 가지로 나눌 수 있습니다.
- 기계 생성 문서: 예를 들어 PDF 송장처럼 사람이 보기 쉽게 기계가 생성한 문서. 시각적으로는 구조적이지만, 데이터베이스처럼 바로 데이터를 추출하기는 어렵습니다.
- No-SQL 데이터베이스 데이터: 문서 단위로 구조는 존재하나, 문서마다 데이터 필드가 유동적으로 바뀔 수 있습니다.
반정형 데이터 예시
다음과 같은 파일에서 반정형 데이터를 흔히 볼 수 있습니다:
- 시스템 생성 이메일
- PDF로 생성된 송장
- 전자상거래 주문 확인서
- 자동 생성 시스템 알림
반정형 데이터 분석 방법
적절한 도구만 있다면 반정형 데이터도 효과적으로 관리할 수 있습니다.
- 패턴 매칭: IP 주소, 전화번호, 이메일 등 일정한 규칙이 있는 데이터를 식별합니다.
- 영역 OCR 및 동적 OCR: 문서 이미지의 특정 부분에서 텍스트 데이터를 뽑아냅니다.
- 문서 파싱: PDF 파서, 이메일 파서 등 시각적 템플릿이나 파싱 규칙을 사용해 문서 내 원하는 데이터를 추출합니다.
잠시만요, Parseur를 아시나요?
Parseur는 PDF, 이메일, 스프레드시트 등 반정형 및 비정형 문서에서 데이터를 쉽고 빠르게 추출할 수 있는 강력한 문서 자동화 솔루션입니다.
템플릿 기반 엔진은 별도의 코딩 없이도 몇 분 만에 시작할 수 있습니다. 추출할 데이터만 지정하면, Parseur가 학습하여 같은 유형의 문서를 자동으로 처리합니다.
Parseur의 대표 기능으로는 다음과 같습니다.
- 이미지 문서를 위한 강력한 OCR 엔진, 영역 OCR, 동적 OCR 지원
- 표 데이터 자동 추출
- 레이아웃 자동 감지
- 고급 후처리 기능
- Make, Zapier, Power Automate 등 수천 개의 앱과 통합 지원
정형 데이터란?
정형 데이터는 명확히 구조화돼 있어 기계가 쉽게 읽고 처리할 수 있는 데이터입니다. 고정된 스키마와 데이터 모델에 따라 데이터가 정렬되어 있습니다.
정형 데이터 예시
대표적인 정형 데이터 형식은 다음과 같습니다:
- 관계형 데이터베이스(RDB)
- JSON 파일
- XML 문서
- CSV 스프레드시트
정형 데이터 분석
정형 데이터는 구조화되어 있어 분석, 정제, 시각화가 매우 용이합니다. 주요 활용 도구는 다음과 같습니다.
- PostgreSQL, MySQL 등 RDBMS
- JSON, CSV, XML용 표준 파싱 라이브러리
- Tableau 등 데이터 시각화 툴
- Microsoft Excel, Google spreadsheet
- Microsoft Power BI 등 BI 플랫폼
- RapidMiner 등 데이터 분석 소프트웨어
요약: 비정형 데이터 vs 반정형 데이터 vs 정형 데이터
아래 표에서 세 가지 데이터 유형의 대표적 차이를 한눈에 비교할 수 있습니다.
| 비정형 데이터 | 반정형 데이터 | 정형 데이터 | |
|---|---|---|---|
| 일반적 상황 | 사람이 생성하여 사람이 소비 | 기계가 생성하거나 사람이 생성, 사람이 또는 기계가 소비 | 기계가 생성하고 기계가 소비 |
| 구조 | 자유 형식 | 일부 구조 제공(변동 가능), 기계가 바로 읽지 못하는 경우도 존재 | 사전 정의된 구조 |
| 유연성 | 매우 유연 | 제한적 유연성(포맷 규칙에 일부 따름) | 유연성 없음 |
| 활용 예시 | 도서, 논문, 이메일, 채팅, 손글씨 문서 | 시스템 생성 문서, PDF, 이메일, No-SQL DB, HTML | 관계형 DB, JSON, XML, CSV |
| 파싱 접근법 | 데이터 마이닝, OCR, 자연어 처리 | 패턴 매칭, 템플릿 기반 파싱, 영역/동적 OCR | SQL, 표준 파서 활용 |
데이터 효율적 관리와 분석을 위한 팁
대다수 조직에서는 매년 약 30%씩 데이터가 증가하고 있습니다. 그러나 많은 기업들이 비정형 데이터는 저장만 하고 충분히 활용하지 못해 불필요한 비용이 발생하기도 합니다.
비정형 및 정형 데이터의 종류와 업무 활용 방법을 정확히 이해하면 데이터 처리 효율성이 높아집니다. 알맞은 기술과 프로세스를 갖추면 누구든 방대한 데이터를 체계적으로 분석하고, 이를 통해 비즈니스 경쟁력을 높일 수 있습니다.
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