비정형 데이터란?
비정형 데이터는 사전에 정해진 모델이나 포맷이 없는 정보로 정의할 수 있습니다. 보통 최종 사용자가 생성하며, 별도의 구조화나 태깅 없이 생성되기 때문에 쉽게 검색하거나 분석하기 어렵습니다. 즉, 비정형 데이터는 사람이 만들어낸 자연 그대로의 데이터 형태입니다.
데이터는 모든 현대 조직에 있어 핵심적인 자원이며, 인터넷의 대중화 이후 데이터 관리 산업은 급속도로 성장하고 있습니다. 데이터는 다양한 형태로 존재하며, 이를 손쉽게 활용하거나 효과적으로 관리하는 조직이 많은 이점을 얻습니다.
데이터를 분류하는 방법은 수천 가지가 있지만, 여기서는 가장 일반적으로 구분하는 비정형, 반정형, 정형 데이터의 차이점에 집중하겠습니다.
빅데이터란?
조직에 매일 유입되는 방대한 양의 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 포함해 '빅데이터'라고 부릅니다.
2020년 전 세계 빅데이터 분석 시장 규모는 2,069억 5천만 달러이며, 2028년까지 5,497억 3천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
데이터 유형의 구분이 왜 중요한가?
오늘날의 디지털 경제에서 기업이 성장하고 살아남기 위해서는 모든 데이터를 전략적으로 활용해야 합니다. 사람, 프로세스, 연결된 기기 등에서 매일 쏟아지는 방대한 양의 정형, 반정형, 비정형 데이터를 신속하게 분석할 수 있다면 기업은 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
비정형 데이터는 조직 내 전체 데이터의 80%를 차지합니다. - Merrill Lynch
비정형 데이터 예시
비정형 데이터의 대표적인 예시는 다음과 같습니다:
- 도서
- 손글씨 이메일
- 채팅 메시지
- 소셜 미디어
- 문자 메시지
- 이력서
- 의료 기록
- 아날로그 데이터
비정형 데이터 처리 방안
비정형 데이터는 자유 형식이기 때문에 처리 및 분석이 까다롭습니다. 아래와 같은 특화 도구로 관리와 분석이 가능합니다.
- 데이터 마이닝: 비정형 데이터를 세분화하여 구체적인 식별자를 찾아 보다 정제된 데이터 세트를 구축합니다.
- 자연어 처리(NLP): AI(인공지능)를 활용해 비정형 데이터를 처리합니다. 의료 산업에서는 NLP를 사용해 80%의 건강 데이터 (예약, 바이탈, 의료 기록 등)를 분석합니다.
- 광학 문자 인식(OCR): OCR은 스캔 문서나 손글씨로 작성된 문서를 읽고 텍스트를 추출합니다.
- 텍스트 분석: 감정 분석, 의도 분류 등 도구를 통해 패턴을 식별하고 데이터를 분류합니다.
반정형 데이터란?
반정형 데이터는 자기기술 데이터라고도 불리며, 정형과 비정형 데이터의 중간 형태입니다. 정형 데이터처럼 데이터 모델이 있을 수 있지만 관계형 데이터베이스만큼 엄격하지는 않습니다. 태그나 특정 마커로 의미적 요소를 구분하고 데이터 간 계층이나 관계를 제공합니다.
반정형 데이터는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.
- 기계 생성 문서: 사람이 읽도록 기계가 생성한 문서로, 예를 들어 PDF 송장 등이 있습니다. 시각적으로는 구조가 있지만, 기계가 바로 데이터를 활용할 수는 없습니다.
- No-SQL 데이터베이스: 바로 활용 가능한 데이터를 담고 있지만, 문서마다 구조가 다를 수 있습니다.
반정형 데이터 예시
반정형 데이터는 다음과 같은 파일에서 볼 수 있습니다:
- 시스템 생성 이메일
- PDF 송장
- 전자상거래 주문 확인서
- 시스템 알림
반정형 데이터 분석 방법
반정형 데이터는 적절한 도구만 있으면 관리가 어렵지 않습니다.
- 패턴 매칭: 특정 규칙에 맞는 데이터(IP, 전화번호, 날짜, 이름, URL 등)를 식별 및 추출합니다.
- 영역 OCR 및 동적 OCR: 문서 이미지 내 특정 영역의 텍스트를 추출합니다.
- 문서 파싱: PDF 파서나 이메일 파서로 시각적 템플릿이나 파싱 규칙을 사용해 원하는 데이터를 추출합니다.
잠시만요, Parseur를 아시나요?
Parseur는 PDF, 이메일, 스프레드시트와 같은 반정형 문서에서 데이터를 추출하는 강력한 문서 처리 소프트웨어입니다.
템플릿 기반 엔진은 별도 코딩 지식 없이 몇 분 만에 시작할 수 있습니다. 추출할 데이터를 지정해 주면 Parseur가 학습하여 같은 유형의 문서를 자동으로 처리합니다.
Parseur의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 이미지 문서 전용 강력한 OCR 엔진, 영역 OCR, 동적 OCR 지원
- 표의 자동 데이터 추출
- 레이아웃 자동 감지
- 고급 후처리
- Make, Zapier, Power Automate 등 수천 개 앱과 통합 가능
정형 데이터란?
정형 데이터는 기계가 쉽게 읽고 해석할 수 있도록 명확히 구조화된 데이터입니다. 고정된 스키마와 특정 데이터 모델에 따라 형태가 정의되어 있습니다.
정형 데이터 예시
정형 데이터는 다음과 같은 포맷으로 존재합니다:
- 관계형 데이터베이스
- JSON
- XML
- CSV
정형 데이터 분석
정해진 구조 덕분에 데이터 분석이 매우 쉽습니다. 업계별로 다양한 분석 도구가 있으며, 그 예시는 다음과 같습니다.
- PostgreSQL, MySQL 등 관계형 데이터베이스
- JSON, CSV, XML을 읽는 표준 파서
- Tableau와 같은 데이터 시각화 툴
- Microsoft Excel, Google spreadsheet와 같은 스프레드시트
- Microsoft Power BI와 같은 비즈니스 인텔리전스 플랫폼
- RapidMiner 등 데이터 분석 소프트웨어
한눈에 보기: 비정형 vs 반정형 vs 정형 데이터
아래 표에서 이 세 가지 데이터 유형의 주요 차이점을 정리했습니다.
| 비정형 데이터 | 반정형 데이터 | 정형 데이터 | |
|---|---|---|---|
| 일반적 상황 | 사람이 생성, 사람이 소비 | 기계가 사람에게 제공하거나 사람이 기계에 제공 | 기계가 생성, 기계가 소비 |
| 구조 | 자유 형식 | 변화 가능한 일부 구조, 또는 데이터가 기계에 즉시 접근되지 않음 | 사전 정의된 구조 |
| 유연성 | 매우 유연 | 덜 유연함(생성 규칙 일부 준수 필요) | 유연성 없음 |
| 활용 예시 | 도서, 논문, 손글씨 이메일, 채팅 메시지 | 기계 생성 문서, 이메일 또는 PDF, No-SQL 데이터베이스, HTML | 관계형 SQL 데이터베이스, 구조화된 JSON, XML, CSV 데이터 |
| 파싱 접근법 | 데이터 마이닝, OCR, 자연어 처리 | 패턴 매칭, 템플릿 매칭, 영역 OCR, 동적 OCR | SQL, JSON, XML, CSV를 읽는 표준 파싱 라이브러리 |
비용 효율적 데이터 관리와 분석
대부분의 조직에서는 거의 모든 형태의 데이터가 매년 약 30%씩 증가하고 있습니다. 많은 기업은 비정형 데이터의 대다수를 단순 저장만 하고, 실제로 분석하지 못하는 경우가 많아 저장 비용만 증가할 수 있습니다.
각 데이터 유형의 차이와 적절한 형식, 활용 방법을 제대로 이해하면 수작업 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 올바른 프로세스와 기술 도구를 도입하면 누구나 기존 데이터를 더 잘 분석할 수 있습니다. 이와 같은 심층 분석을 통해 경쟁력을 높이고 고객을 유지할 수 있습니다.
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