비정형 데이터란 무엇인가요?

전 세계는 하루에 250만 바이트의 놀라운 데이터를 생성하며, 그 중 최대 90%는 비정형 데이터로, 기존 데이터베이스나 스프레드시트에 쉽게 저장할 수 없습니다. 

이는 데이터에 의존하는 모든 조직(대부분의 경우)에게 상당한 도전과제를 야기합니다. 즉, 이미 과부하된 시스템에 더 이상 과부하를 가하지 않고 증가하는 데이터 양을 따라잡는 방법입니다. 비정형 데이터 관리를 통해 AI를 지원할 수 있는 AI는 이 모든 것에서 매우 중요한 역할을 합니다. 

비정형 데이터의 중요성, 영향, 도전과제 및 트렌드를 알아보세요. 

비정형 데이터란 무엇인가요?

비정형 데이터에는 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 사전 정의된 형식이나 모델이 없기 때문에 정리 및 분석이 복잡합니다.

명확하게 정의된 필드와 카테고리를 가진 데이터베이스와 스프레드시트에 깔끔하게 맞는 정형 데이터와 달리, 비정형 데이터는 특정 조직 구조가 부족합니다. 여기에는 텍스트 문서, 이메일, 소셜 미디어 게시물, 이미지, 비디오, 오디오 녹음 등이 포함될 수 있습니다.

비정형 데이터는 현대적 데이터라고 부르는 것으로, 항상 흐름, 지리적 분산, 멀티모달 및 예측 불가능함을 의미합니다. 

비정형 데이터는 일반적으로 파일 과는 달리 원본 형태로 오브젝트로 저장됩니다. 

비정형 데이터 분석의 장점

지금까지 가장 일반적인 데이터 유형이었던 것 외에도, 앞에서 언급한 바와 같이 비정형 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있는 것은 다음과 같은 여러 가지 이유로 중요합니다.

인사이트

비정형 데이터에는 비즈니스 의사 결정을 추진하고, 전략을 알리며, 운영 효율성을 개선할 수 있는 귀중한 인사이트와 숨겨진 패턴이 포함되어 있습니다. 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하면 트렌드를 파악하고, 고객의 선호도를 파악하며, 신흥 시장의 기회를 정확히 파악할 수 있습니다.

경쟁 우위

비정형 데이터를 효과적으로 활용하는 기업은 의심의 여지 없이 경쟁력을 확보합니다. 이는 고객의 정서, 제품 리뷰 및 소셜 미디어 상호 작용을 분석함으로써 대상 고객을 더 잘 이해하고, 고객의 요구에 맞게 제품과 서비스를 맞춤화할 수 있기 때문입니다.

혁신성

비정형 데이터는 자연어 처리(NLP), 이미지 인식 및 머신러닝 알고리즘과 같은 고급 기술을 개발하기 위한 원재료를 제공하여 혁신을 가속화합니다. 이러한 기술은 비정형 데이터의 자동화된 분석 및 해석을 가능하게 하여 헬스케어, 금융 및 마케팅을 포함한 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다.

비정형 데이터의 실제 사용 

비정형 데이터는 다양한 산업 및 부문의 비즈니스에 여러 가지 방식으로 큰 영향을 미칩니다. 몇 가지 부문에 미치는 영향을 살펴보겠습니다. 

헬스케어

의료 기록, 임상 기록 및 영상 결과와 같은 비정형 데이터는 의료 분야에서 매우 중요합니다. 이러한 데이터를 분석하면 환자 결과 개선, 보다 정확한 진단 및 개인화된 치료 계획을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 서비스 제공자는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 비정형 임상 노트에서 인사이트를 추출하여 추세를 파악하고, 질병 진행을 예측하며, 환자 치료를 향상시킵니다.

금융

금융기관은 거래 기록, 이메일, 뉴스 기사 및 소셜 미디어 피드 등 방대한 양의 비정형 데이터를 처리합니다. 이 데이터를 분석하면 사기 행위를 감지하고, 시장 동향을 평가하며, 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 헤지펀드와 트레이딩 회사는 뉴스 기사와 소셜 미디어 게시물의 정서 분석을 활용하여 시장 정서를 측정하고 그에 따라 트레이딩 전략을 조정합니다.

리테일

고객 리뷰, 소셜 미디어 언급 및 제품 이미지의 비정형 데이터는 소매업체에 소비자 선호도, 구매 행동 및 트렌드에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 소매업체는 이러한 데이터를 분석하여 가격 전략을 최적화하고 마케팅 캠페인을 개인화하며 전반적인 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다. Amazon 및 Walmart와 같은 기업은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객 리뷰를 분석하고, 선호도와 구매 이력에 따라 사용자에게 제품을 추천합니다.

비정형 데이터 문제

비정형 데이터 관리 및 분석의 과제는 다음과 같습니다.

볼륨 및 다양성

비정형 데이터는 다양한 형식과 여러 소스에서 제공되므로 효과적으로 관리 및 분석하기가 어렵습니다. 기업들은 비정형 데이터를 처리하기 위해 구축된 퓨어스토리지 ® 플래시블레이드(FlashBlade)®, 방대한 양의 다양한 비정형 데이터를 처리하기 위한 분석 인프라와 같은 강력한 데이터 스토리지에 투자해야 합니다.

복잡성

비정형 데이터에는 종종 노이즈, 불일치 및 모호함이 포함되어 있어 의미 있는 인사이트를 추출하기가 어렵습니다. 기업들은 분석을 위해 비정형 데이터를 정리, 정규화 및 구조화하기 위해 고급 데이터 전처리 기술과 머신러닝 알고리즘이 필요합니다.

데이터 프라이버시 및 보안

비정형 데이터에는 종종 개인 식별자나 독점 비즈니스 데이터와 같은 민감한 정보가 포함됩니다. 무단 액세스, 침해 및 규제 미준수로부터 데이터 프라이버시와 보안을 보장하는 것은 필수적입니다.

편견과 공정성

비정형 데이터 분석은 데이터에 존재하는 편견을 무심코 영구화하여 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 이유로, 공정성과 형평성을 보장하기 위해 데이터 수집, 전처리 및 알고리즘적 의사 결정의 편향을 해결하는 것이 매우 중요합니다.

데이터 품질 및 정확성

비정형 데이터는 본질적으로 노이즈가 많으며 오류, 불일치 또는 오해의 소지가 있는 정보를 포함할 수 있습니다. 데이터 품질과 정확성을 보장하는 것은 신뢰할 수 있는 인사이트를 확보하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 이를 위해서는 데이터의 부정확성을 식별하고 수정하기 위한 신중한 데이터 정리, 검증 및 검증 프로세스가 필요합니다.

규제 준수

GDPR, CCPA 및 HIPAA와 같은 데이터 프라이버시 및 보호 규정에 대한 관심이 높아짐에 따라 조직은 비정형 데이터를 수집, 저장 및 처리할 때 엄격한 규정 준수 요건을 준수해야 합니다. 이러한 규정을 준수하지 않으면 막대한 벌금, 평판 손상 및 법적 결과를 초래할 수 있습니다.

비정형 데이터 관리를 위한 전략

비정형 데이터를 효과적으로 관리하려면 데이터 분류, 조직, 스토리지, 거버넌스, 보안 및 규정 준수를 아우르는 포괄적이고 통합된 접근 방식이 필요합니다. 

비정형 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 전략은 다음과 같습니다.

1. 데이터 분류 및 조직

비정형 데이터에 기술 메타데이터 태그를 첨부하여 콘텐츠 유형, 소스, 생성 날짜 및 관련성과 같은 속성을 기반으로 분류 및 분류합니다. 또한 NLP 및 머신러닝과 같은 자동화된 툴과 알고리즘을 사용하여 비정형 데이터의 콘텐츠를 분석하고 분류를 위한 관련 정보를 추출할 수 있습니다. 또 다른 모범 사례는 분류 체계와 온톨로지를 개발하여 다양한 유형의 비정형 데이터 간의 계층 구조와 관계를 정의하여 탐색과 검색을 보다 쉽게 하는 것입니다.

2. 데이터 스토리지 

강력하고 유연하며 통합된 데이터 스토리지 시스템을 갖추는 것은 비정형 데이터를 관리하고 최대한 활용하는 핵심입니다. 이를 위한 가장 좋은 방법은 통합 오브젝트와 파일 스토리지를 수행할 수 있는 시스템을 사용하는 것입니다. 퓨어스토리지는 단순성, 확장성 및 성능을 제공하는 아키텍처와 네이티브 고속 파일 및 고속 오브젝트 스토리지를 통합하는 통합 고속 파일 및 오브젝트 스토리지를 제공합니다. 또한 계층형 스토리지 아키텍처와 같은 것을 사용하여 스토리지 효율성과 비용 효율성을 최적화할 수 있습니다.

3. 데이터 거버넌스 

데이터 거버넌스 정책과 절차를 수립하여 생성, 저장, 액세스 및 폐기를 포함한 비정형 데이터를 수명주기 동안 관리하기 위한 역할, 책임 및 프로세스를 정의하는 것이 매우 중요합니다. 또한 사용자 역할, 권한 및 데이터 민감도 수준에 따라 민감한 비정형 데이터에 대한 액세스를 제한하기 위해 세분화된 액세스 제어 및 인증 메커니즘을 구현해야 합니다. 마지막으로, 강력한 암호화 알고리즘과 프로토콜을 사용하여 저장 및 전송 중인 비정형 저장 데이터 암호화하여 무단 액세스, 데이터 침해 및 차단으로부터 보호합니다.

비정형 데이터 분석의 새로운 트렌드

비정형 데이터 분석의 중요한 추세는 다음과 같습니다.

고급 NLP 및 딥러닝 

NLP와 딥러닝 기술이 지속적으로 발전함에 따라, 비정형 텍스트 데이터를 이해하고 처리하기 위한 보다 정교한 알고리즘을 기대할 수 있습니다. 여기에는 향상된 언어 이해, 정서 분석 및 컨텍스트 인식 처리가 포함됩니다.

멀티모달 데이터 분석

이미지, 비디오 및 오디오와 같은 멀티미디어 콘텐츠의 확산으로 인해 멀티모달 데이터 분석 추세가 증가하고 있습니다. 여기에는 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 NLP의 기술을 통합하여 비정형 데이터를 분석하고 인사이트를 얻는 것이 포함됩니다. 

엣지 컴퓨팅 및 IoT

엣지 컴퓨팅과 사물인터넷(IoT)은 이제 네트워크 엣지에서 방대한 양의 비정형 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 실시간으로 분석하면 디바이스 처리 및 의사 결정을 위한 경량 알고리즘과 모델을 구축할 수 있는 새로운 도전과 기회가 생깁니다.

설명 가능한 AI

비정형 데이터 분석에 AI 시스템이 점점 더 보편화됨에 따라, 이러한 시스템의 결정에 대해 투명하고 해석 가능한 설명을 제공하는 설명 가능한 AI 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이는 신뢰와 책임감이 중요한 헬스케어 및 금융과 같은 애플리케이션에 특히 중요합니다.

비정형 데이터 스토리지 및 분석을 위한 최고의 데이터 플랫폼

기업이 비정형 데이터를 분석하고 사용할수록 고객이 필요로 하고 원하는 것을 더 잘 제공할 수 있습니다. 두 링크 간의 연결은 부인할 수 없습니다. 

그러나 기술적으로, IT 업계는 비정형 데이터를 완전히 활용하는 측면에서 여전히 성장 단계에 있습니다. 

퓨어스토리지와 같은 데이터 플랫폼이 바로 여기에 있습니다. 

퓨어스토리지는 성능 저하 없이 비용과 복잡성을 줄이는 데 중점을 두고, 비정형 데이터 분석과 같은 점점 더 까다로운 IT 문제를 해결합니다. 

퓨어스토리지와 같은 데이터 플랫폼은 비정형 데이터를 최대한 활용하는 데 어떤 도움이 될까요?

퓨어스토리지는 효율성, 단순성 및 성능을 제공하는 혁신적인 아키텍처를 갖춘 통합 스케일-아웃 데이터 플랫폼을 제공합니다. 플래시블레이드(FlashBlade)는 고성능 파일 및 오브젝트 워크로드를 위해 복잡성 없이 최첨단 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 

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