비정형 데이터 관리란? 툴, 데이터베이스, 분석

Artificial Intelligence은 기업의 운영 방식을 변화시키고 있으며, 비정형 데이터는 이러한 혁명을 주도하는 원동력입니다. 업계 연구에 따르면, 엔터프라이즈 데이터의 최대 90%는 비정형 데이터이며, 대부분의 조직은 이를 관리하기 위한 효과적인 전략이 부족합니다. 기업들은 AI 이니셔티브를 구축하기 위해 노력하면서 페타바이트 규모의 볼륨을 잃고 있기 때문에, 데이터 혼돈과 데이터 가치 간의 격차는 그 어느 때보다 커졌습니다.

비정형 데이터 관리는 사전 정의되지 않고 Excel 스프레드시트와 같은 데이터베이스 테이블에 쉽게 저장되지 않는 데이터의 수집, 저장, 유지 관리, 모니터링 및 처리입니다. 이 가이드는 AI 워크로드를 위한 인프라를 준비하면서 효과적인 비정형 데이터 관리를 지원하는 도구, 데이터베이스 및 전략을 살펴봅니다.

비정형 데이터란?

오늘날의 데이터는 대부분 비정형 데이터로, 일반적인 관계형 데이터베이스(Excel 스프레드시트의 열과 행)와 같은 기존 데이터 모델이나 스키마와 일치하지 않습니다.

비정형 데이터는 인간의 활동이나 기계에 의해 생성될 수 있으며, Word 문서의 텍스트, 이메일 콘텐츠, 이미지 및 비디오 파일, 소셜 미디어 콘텐츠, 파워포인트 프레젠테이션, 위성 이미지, 휴대폰 데이터 로그 및 녹음된 대화를 포함합니다. AI 혁명은 Machine Learning 모델을 위한 트레이닝 데이터 세트, 임베딩 및 벡터 표현, AI 에이전트의 대화형 데이터 등의 새로운 카테고리를 추가했습니다.

비정형 데이터 대 정형 데이터

정형 데이터는 깔끔하고 정돈된 스프레드시트로 구성할 수 있으며, 비정형 데이터보다 관리가 훨씬 쉬워졌습니다. 여기에는 고객 파일, 재고 목록, 회계 데이터 및 여행 예약과 같은 정보가 포함됩니다.

비정형 데이터는 형식이 정형 데이터와 다르지만, 정형 데이터와도 다릅니다. 양적 가치보다 질적이며 단순한 관계 숫자와 가치보다 아이디어, 생각 및 감정을 표현하는 경향이 있습니다.

정형 데이터보다 관리가 더 어려울 수 있지만, 비정형 데이터는 풍부한 인사이트를 보유하고 있습니다. 비정형 데이터를 살펴보고, 소매 쇼핑 지역의 고객을 유치할 수 있는 최적의 시간을 정확히 파악하거나, 실시간 주행 데이터와 날씨 데이터를 분석하여 도시 트래픽이 어떻게, 언제, 왜 백업되는지 확인할 수 있다고 상상해 보십시오.

또는 소셜 미디어 콘텐츠를 통해 고객이 최근 제품 출시에 어떻게 대응하고 있는지, 또는 제품 리콜로 인해 브랜드 평판이 어떻게 변동하고 있는지 확인할 수 있다면 어떨까요? 이것이 비정형 데이터의 힘입니다.

비정형 데이터 및 빅데이터 분석

비정형 데이터는 조직이 현재 분석하고자 하는 가장 일반적인 유형의 데이터입니다. 위의 예와 같이, 숫자 크런칭 성능, AI 및 Machine Learning 기능을 제공하는 데이터 분석 시스템으로 비정형 데이터를 분석하면 아무도 빠르게 또는 전혀 발견할 수 없었던 놀라운 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석 애플리케이션은 작년의 매출액, 날씨 데이터, 소셜 미디어 활동 및 최근 뉴스 이벤트와 같은 연결되지 않은 데이터의 여러 스트림을 검토하여 이전에는 고려하지 않았던 패턴 및 상관관계를 찾을 수 있습니다. 이러한 패턴에 대한 Insight를 통해 조직은 소비자 경험을 맞춤화하고, 더 우수하고 효율적인 서비스를 제공하며, 새로운 수익원을 창출하고, 고객 및 시장 트렌드와 변화하는 수요에 더 빠르게 대응할 수 있는 더 효과적인 방법을 찾을 수 있습니다.

현대적인 분석은 기존의 비즈니스 통찰력를 뛰어넘습니다. 자연어 처리는 고객 지원 티켓에서 감정을 추출합니다. 컴퓨터 비전은 공급망 최적화를 위해 위성 이미지를 분석합니다. 시계열 분석은 IoT 센서 데이터의 장비 고장을 예측합니다. AI 혁명은 비정형 데이터 관리를 전략적으로 필수적으로 만들어왔지만, 비즈니스 리더의 약 85%는 비정형 데이터에 귀중한 인사이트가 포함되어 있다고 말하며, 약 25%만이 이에 대응하기 위한 포괄적인 전략을 구현했습니다.

비정형 데이터를 위한 분석 및 관리 도구 및 데이터베이스

비정형 데이터는 정형 데이터보다 저장, 관리, 분석 및 처리가 더 복잡하지만, 많은 툴과 애플리케이션은 조직이 이를 관리하고 숨겨진 가치를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비정형 데이터를 덜 복잡하게 만드는 데 도움이 되는 데이터 분석 및 관리 도구와 데이터베이스를 자세히 살펴보겠습니다.

인기 있는 비정형 데이터 분석 툴

비정형 데이터를 위한 최고의 데이터 분석 툴에는 일반적으로 AI 및 Machine Learning 기능이 포함됩니다. 또한, 사전 정의된 형식 없이 비정형 정보를 분석하고 구문 분석하는 Artificial Intelligence능인 자연어 처리(NLP)를 갖추고 있습니다. 이러한 도구는 이메일, 소셜 미디어, 고객 지원 기록 등의 콘텐츠를 분석하여 데이터의 맥락과 중요성을 이해할 수 있습니다. 다른 기능으로는 텍스트 마이닝, 포렌식 콘텐츠 분석, 저자권 분석 및 텍스트 스타일로메트리가 있습니다.

비정형 데이터에 가장 많이 사용되는 데이터 분석 툴은 다음과 같습니다.

인기 있는 비정형 데이터베이스

비정형 데이터는 일반적으로 구조적 쿼리 언어(SQL)를 사용하는 기존 관계형 데이터베이스의 구조와 일치하지 않습니다. 따라서 대부분의 조직은 비정형 데이터에 NoSQL 데이터베이스를 사용합니다. NoSQL은 SQL이 아닌 비관계형 데이터베이스를 의미합니다. 관계형 데이터베이스처럼 데이터를 별도의 테이블로 분할하지 않기 때문에, \"tabular\"가 아닙니다. 대신 문서 기반, 키-값, 와이드-컬럼 및 그래프의 4가지 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.

비정형 데이터를 저장하기 위한 NoSQL 데이터베이스는 다음과 같습니다.

인기 있는 비정형 데이터 관리 툴

비정형 데이터 관리를 위한 최상의 도구를 찾는 데에는 몇 가지 유의해야 할 사항이 있습니다. 다음을 수행하는 데 도움이 되는 도구가 필요합니다.

• 데이터를 저장 및 구성하여 액세스 및 검색 가능: AWS 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 제공업체는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크를 포함한 비정형 데이터에 확장 가능한 스토리지 옵션을 제공합니다. 기업들은 때때로 매우 민감한 비정형 데이터를 온프레미스 스토리지 솔루션에 저장하기로 선택합니다.
• 비정형 데이터 정리: 이는 데이터 구조 통합, 데이터 세트 표준화, 데이터 오류 수정, 구문 오류 해결, 데이터의 격차 파악 및 해결 등을 포함하는 중요한 단계입니다. OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite 및 Data Ladder 등 다양한 툴 중에서 선택할 수 있습니다.
• 비정형 데이터 시각화: 데이터 분석의 일환으로 위에서 언급한 많은 툴이 데이터를 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 솔루션에는 Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio 및 Qlik Sense가 포함됩니다.

정형 및 비정형 데이터 관리

지금까지 정형 데이터가 비정형 데이터와 어떻게 다른지 이미 언급했지만, 이제 관리가 어떻게 다른지 자세히 살펴보겠습니다.

정형 데이터

정형 데이터는 정보를 사전 정의된 테이블, 행 및 열로 구성합니다. 스프레드시트나 관계형 데이터베이스를 생각해 보세요. 이 견고한 조직은 명확한 제약을 가하는 동시에 구체적인 이점을 제공합니다.

주요 장점:

• 손쉬운 쿼리 및 분석: 표준 SQL 쿼리는 전문 기술 없이 빠르게 인사이트를 추출합니다.
• 비기술 사용자가 액세스 가능: 비즈니스 분석가는 익숙한 툴을 사용하여 데이터를 직접 처리할 수 있습니다.
• 성숙한 툴링 에코시스템: 수십 년 간의 개발 과정에서 신뢰할 수 있고 전투 테스트를 거친 솔루션이 탄생했습니다.

주요 제한 사항:

• 유연한 스키마: 데이터 구조를 바꾸려면 상당한 노력과 계획이 필요합니다.
• 단일 목적 설계: 하나의 활용 사례에 맞게 구성된 데이터는 다른 활용 사례에 잘 적응하지 못합니다.
• 스토리지 제약: 데이터 웨어하우스는 신중한 선행 설계와 지속적인 유지보수를 요구합니다.
• 높은 수정 비용: 기존 데이터를 재구성하려면 상당한 시간과 리소스가 필요합니다.

비정형 데이터

비정형 데이터는 이미지, 비디오, 문서, 센서 판독, 소셜 미디어 게시물 등 네이티브 형식으로 존재합니다. 이러한 유연성은 구조화된 접근 방식과는 다른 장점과 도전을 야기합니다.

주요 장점:

• 형식 유연성: 사전 정의된 구조로 강제로 이동하지 않고 데이터를 그대로 저장
• 다목적 유틸리티: 동일한 데이터 세트는 구조 조정 없이 다양한 분석 요구 사항을 충족합니다.
• 빠른 수집: 스키마 설계 또는 검증 없이 데이터 수집 속도 저하
• 대규모 확장성: 데이터 레이크는 기존 웨어하우스보다 기하급수적인 성장을 더 효율적으로 처리합니다.

주요 제한 사항:

• 복잡한 분석 요건: 인사이트를 도출하려면 전문 기술과 도구가 필요합니다.
• 데이터 사이언스 전문 지식이 필요합니다. 팀은 다양한 데이터 유형의 정리, 준비 및 해석에 대한 교육을 받아야 합니다.
• 관계 매핑 과제: 데이터 세트 간의 연결을 이해하려면 신중한 분석이 필요합니다.
• 진화하는 툴링: 비정형 데이터 툴은 빠르게 개선되지만, 정형 데이터 솔루션의 성숙도에는 도달하지 못했습니다.

올바른 접근 방식 선택

대부분의 조직은 정형 데이터와 비정형 데이터 중 하나를 선택하지 않으며, 둘 다 필요합니다. 데이터 유형이 특정 비즈니스 목표를 달성하는 의사결정 센터:

다음과 같은 경우 정형 데이터를 사용합니다.

• 트랜잭션 시스템(CRM, ERP, 재무 데이터베이스) 실행
• 표준화된 보고서 및 대시보드 생성
• 일관된 데이터 검증 및 무결성 요구
• 명확하게 정의되고 반복 가능한 프로세스 작업

비정형 데이터 사용:

• AI 및 머신러닝 모델 트레이닝 Machine Learning
• 미디어 파일, 문서 또는 센서 데이터 저장
• 탐색적 분석 및 연구 지원
• 빠르게 변경되거나 정의되지 않은 데이터 유형 처리

하이브리드 접근 방식의 추세는 비즈니스 현실을 반영합니다. 정형 데이터는 여전히 핵심 운영을 뒷받침하며, 비정형 데이터는 조직들이 새로운 통찰력, 혁신 및 경쟁 차별화를 찾는 곳이 되고 있습니다.

비정형 데이터 관리가 더 어려운 이유

비정형 데이터는 비정형이기 때문에 정밀하게 관리하기가 어렵습니다. 이는 우리가 이미 언급한 많은 문제들로 이어집니다. 정리, 분석, 처리, 저장 및 검색이 더 어렵습니다. 고정 또는 사전 정의된 형식의 부족과 데이터를 캡슐화하는 다양한 데이터 유형으로 인해 정형 데이터보다 데이터를 쿼리하거나 검색하는 것이 어렵습니다.

기존 스토리지 시스템은 확장을 위해 시스템에 디스크나 스토리지 노드를 더 추가해야 하기 때문에 확장성은 비정형 데이터에서도 문제가 될 수 있습니다. 이러한 스케일-아웃 모델은 무한하지 않으며 시간이 지나면서 비용이 많이 들 수 있습니다.

AI 워크로드는 고유한 도전과제를 안고 있습니다. 대규모 언어 모델을 트레이닝하려면 처리량이 높은 수십억 개의 문서에 액세스해야 합니다. AI 에이전트는 여러 저장소에서 데이터를 검색하고 액세스해야 합니다. RAG(Retrieval-augmented generation) 시스템은 빠른 검색 및 메타데이터 인덱싱에 의존합니다. 임베딩을 저장하는 벡터 데이터베이스는 기존 파일 시스템과는 다른 최적화가 필요합니다.

냉간 데이터를 저비용 스토리지로 이동시키기 위한 지능형 계층화가 없다면 예산이 크게 증가합니다. 추정치에 따르면, 저장된 데이터의 약 60%가 “저온”이며 저비용 계층으로 이동할 수 있습니다. Ransomware 문서, 이미지, 파일 공유와 같은 고부가가치 비정형 콘텐츠와 비즈니스 크리티컬 데이터베이스를 표적으로 삼기 때문에 보호가 매우 중요합니다.

비정형 데이터에는 효율적이고 비용 효율적으로 확장할 수 있는 스토리지가 필요합니다. 비정형 데이터에 대한 많은 스토리지 솔루션은 오브젝트 스토리지 솔루션인데, 오브젝트 스토리지에는 데이터 액세스 및 검색을 더 쉽게 해주는 상세한 메타데이터와 고유 ID가 포함되어 있기 때문입니다. 또한 비정형 데이터 스토리지는 다양한 데이터 유형을 허용하고 아카이브된 데이터에 대한 액세스를 간소화할 수 있는 유연성이 있어야 합니다.

비정형 데이터는 정형 데이터보다 관리 및 사용이 더 어렵지만, 추가적인 노력이 필요합니다. 비정형 데이터는 숨겨진 패턴과 통찰력으로 풍부하며, 이를 통해 오늘날의 경쟁이 치열해지는 시장에서 경쟁하고 성공할 수 있는 새롭고 혁신적인 방법을 조직에 제공할 수 있습니다.

Everpure가 비정형 데이터 관리를 지원하는 방법

현대적인 비정형 데이터 관리에는 페타바이트 볼륨으로 확장하고, AI 워크로드가 요구하는 성능을 제공하며, 엔터프라이즈에 필요한 보안을 제공하는 인프라가 필요합니다.

확장성과 성능을 위한 플래시블레이드(FlashBlade)

플래시블레이드(FlashBlade)®는 비정형 데이터 워크로드에 최적화된 빠른 통합 파일 및 오브젝트 스토리지를 제공합니다. 스케일-아웃 아키텍처는 성능 저하 없이 수 테라바이트에서 수 페타바이트로 원활하게 확장됩니다. 플래시블레이드(FlashBlade)는 NFS, SMB 및 S3을 포함한 다중 프로토콜 지원을 제공하여 기존 애플리케이션과 클라우드 네이티브 워크로드에서 동일한 데이터에 액세스할 수 있어 데이터 사일로를 제거합니다.

플래시블레이드(FlashBlade)는 수십억 개의 파일을 처리하는 분석 워크로드에 매우 중요한 밀리초 미만의 레이턴시와 완전히 구성된 멀티섀시 배포를 통해 최대 75GB/s를 제공하여 수요에 따라 선형으로 확장됩니다. 네이티브 S3 API 호환성은 AI 프레임워크 및 데이터 분석 플랫폼과의 원활한 통합을 지원합니다.

AI 활용에 최적화된 인프라

AI 이니셔티브가 확장됨에 따라 FlashBlade//EXA™는 대규모 언어 모델 교육에 필요한 최고의 처리량과 메타데이터 성능을 제공합니다. 벡터 데이터베이스 지원은 RAG 시스템 및 AI 에이전트가 필요로 하는 낮은 레이턴시의 액세스 패턴을 제공하는 기본 기능입니다. PyTorch, TensorFlow, Ray 및 NVIDIA AI Enterprise와의 통합은 데이터 과학자들이 스토리지 구성이 아닌 모델 개발에 집중할 수 있음을 의미합니다.

보안 및 사이버 복원성

SafeMode™ 스냅샷은 Ransomware가 암호화하거나 삭제할 수 없는 변경 불가능한 백업을 제공하여 사이버 공격으로부터 신속하게 복구할 수 있도록 합니다. 기업들은 지능형 데이터 절감을 통해 수많은 복구 지점을 유지합니다. REST면 상태의 암호화는 AES-256 알고리즘을 사용하고 전송은 비행 중 암호화를 사용합니다.

간소화된 관리

퓨어1(Pure1)®은 통합 인터페이스에서 모든 Everpure 어레이에 AI기반 관리를 제공합니다. 예측 분석은 몇 개월 전에 용량을 예측해야 합니다. Evergreen//One™ 구독 모델은 스토리지를 소비 기반 서비스로 전환합니다. 내장된 데이터 절감 기능은 일반적으로 용량을 3:1 이상 효과적으로 세 배로 늘리는 동시에 이전 아키텍처에 비해 TCO를 절감합니다.

결론

비정형 데이터 관리는 IT 인프라 문제에서 전략적 비즈니스 필수 요소로 진화했습니다. 비정형 데이터는 엔터프라이즈 정보의 90%를 차지하며 AI는 전례 없는 액세스를 요구하기 때문에 기업들은 이러한 중요한 워크로드를 확장, 성능 및 보호할 수 있는 현대적인 인프라가 필요합니다.

플래시블레이드(FlashBlade) 및 FlashBlade//EXA는 대규모, AI 워크로드 최적화, 사이버 위협 보호 및 지능형 자동화를 위해 특별히 설계된 인프라를 제공합니다. Everpure의 고급 데이터 보호 및 AI 지원 기능과 결합하면 비정형 데이터를 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.