구조화된 데이터 구조화된 데이터란?
구조화된 데이터란?
구조화된 데이터는 사람과 시스템이 모두 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 표준 형식으로 정리된 정보입니다. 일반적으로 서로 다른 데이터 필드 간의 관계를 정의하는 잘 정의된 스키마를 사용하여 구성됩니다. 또한 매우 체계적으로 정리되어 있기에 다양한 도구와 기술을 사용하여 쉽게 검색, 쿼리, 분석할 수 있습니다. 구조화된 데이터의 예를 들자면 이름, 주소, 전화번호, 이메일 주소와 같은 고객 정보가 있습니다.
- 구조화된 데이터의 예
- 구조화된 데이터와 관련한 AI 기회
- HPE가 구조화된 데이터를 지원하는 방법
구조화된 데이터의 예
- 관계형 데이터베이스와 스프레드시트는 데이터를 행과 열의 구조로 보관합니다. 이를 저장, 접근, 분석하는 것은 간단합니다. 고객, 재무 및 인사 데이터는 이름, 거래 금액, 직무 설명 등의 필드에 보관됩니다. 이러한 배치는 데이터 쿼리와 분석을 간소화합니다.
- 의료 분야에서는 구조화된 데이터가 환자 정보, 의료 기록, 약물 등을 기록하는 데 사용됩니다. 소매 및 전자 상거래 기업은 이를 사용하여 재고, 판매 거래, 제품 세부 사항을 추적합니다. 데이터베이스에는 제품 ID, 이름, 가격, 재고 수준, 공급업체 정보도 포함될 수 있습니다. 웹 분석은 이러한 구조화된 데이터를 사용하여 웹 사이트 방문, 이탈률, 전환율, 세션 기간을 추적합니다.
- IoT(사물 인터넷)에서 센서는 온도, 습도, 위치 좌표, 타임스탬프를 체계적으로 수집합니다. SQL은 데이터베이스에서 이 데이터를 쿼리하고 분석합니다. 기업은 구조화된 데이터를 활용하여 쉽게 보고서를 작성하고 분석을 실행하며 데이터 기반의 선택을 내릴 수 있습니다.
구조화된 데이터와 관련한 AI 기회
구조화된 데이터 분석, 관리, 활용을 개선하기 위한 AI 기회는 다음과 같습니다.
- 예측 분석: 회귀 및 분류 기계 학습 모델은 구조화된 데이터를 사용하여 고객 구매 패턴, 재고 수요, 재무 결과를 예측할 수 있습니다.
- 데이터 정리 및 품질 개선: AI는 구조화된 데이터에서 실수, 불일치, 누락된 값을 자동으로 찾아서 수정하여 데이터 품질과 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
- 데이터 처리 자동화: 기계 학습과 로봇 공정 자동화는 다양한 소스에서 수집된 데이터 입력, 분류, 통합을 자동화하여 시간을 절약하고 운영 효율성을 높여줍니다.
- 인사이트 및 패턴 인식 개선: AI는 구조화된 데이터를 클러스터링하고 분류하여 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내어 조직이 데이터 중심의 선택을 하고 운영을 간소화하며 새로운 가능성을 찾는 데 도움이 됩니다.
- 맞춤 설정 및 조언: AI는 사용자 선호도 및 행동과 같은 구조화된 데이터를 활용하여 전자 상거래 제품 제안과 스트리밍 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다.
- 사기 감지 및 위험 관리: AI는 구조화된 데이터를 실시간으로 분석하여 금융 사기와 보험 청구 이상을 탐지하고 예방할 수 있습니다.
HPE가 구조화된 데이터를 지원하는 방법
HPE는 다음을 포함하여 구조화된 데이터를 위한 다양한 제품과 서비스를 제공합니다.
- HPE Alletra Storage MP B10000: 최신 스토리지 솔루션으로, 업계 최초의 분산형 스케일아웃 블록 스토리지 아키텍처로 간소화된 클라우드 환경과 효율적인 확장성을 제공하며 100% 데이터 가용성이 보장됩니다.
- Data Services Cloud Console을 갖춘 HPE AIOps: 구조화된 데이터를 관리하고 최적화하기 위한 AI 기반 예측 분석을 포함하는 통합 관리 컨트롤 플레인입니다. 이 솔루션은 기업이 잠재적인 문제를 사전에 식별하고 해결함으로써 데이터 스토리지 시스템의 안정성, 성능, 효율성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
- HPE GreenLake: 하이브리드 클라우드 환경을 지원하고 온프레미스 및 클라우드 기반 시스템 전반에서 데이터 관리 간소화에 도움이 되는 구조화된 데이터의 저장 및 관리를 위한 유연한 클라우드 서비스입니다. 또한 HPE는 HPE GreenLake Flex를 통해 고객이 사용한 만큼만 비용을 지불하는 Storage-as-a-Service를 제공합니다.
구조화된 데이터 대 구조화되지 않은 데이터 비교
기능 | 구조화된 데이터 | 구조화되지 않은 데이터 |
|---|---|---|
| 정의 | 정리된 정보가 미리 정의된 형식으로 저장됨(예: 표) | 미리 정의된 형식이나 구조가 없는 정보 |
| 스키마 | 고정된 스키마(예: 행/열이 있는 데이터베이스 테이블)를 따름 | 고정된 스키마 없음, 데이터는 기본 형식으로 저장됨 |
| 스토리지 | 관계형 데이터베이스(예: SQL 데이터베이스)에 저장 | 데이터 레이크, NoSQL 데이터베이스 또는 파일 시스템에 저장 |
| 검색 가능성 | SQL과 같은 쿼리 언어를 사용하여 쉽게 검색 가능 | 분석하려면 AI, NLP 또는 검색 엔진과 같은 고급 도구 필요 |
| 예 | 이름, 날짜, 주소, 금융 거래 | 이메일, 비디오, 이미지, 소셜 미디어 게시물, 오디오 파일 |
| 사용 사례 | 보고, 분석, 비즈니스 운영, 트랜잭션 시스템 | 감정 분석, 이미지 인식, 빅 데이터 분석 |
| 분석 복잡성 | 단순하고 직관적임 | 복잡함, 전문적인 도구와 기술 필요 |
