구조화되지 않은 데이터 구조화되지 않은 데이터란?
데이터 스토리지의 맥락에서 구조화되지 않은 데이터는 형식과 내용 면에서 매우 다양한 정보를 의미합니다. 여기에는 파일 및 개체 데이터가 포함되며 AI(인공지능)에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 유형의 데이터는 미리 정의된 데이터 모델에 깔끔하게 들어맞지 않기 때문에 저장, 검색, 분석이 어렵습니다. 구조화되지 않은 데이터는 종종 정성적이며 이메일, 소셜 미디어 게시물, 기사, 사진, 그래픽, 녹음, 팟캐스트, 영화, 로그, IoT(사물 인터넷) 스트림 등 다양한 형식으로 제공되며 기본 형식으로 저장되는 경우가 많습니다. 이는 전 세계 데이터의 상당 부분을 차지하며, 의미 있는 인사이트를 얻으려면 NLP(자연어 처리), 이미지 인식, AI 기반 분석과 같은 고급 도구가 필요합니다.
- 구조화되지 않은 데이터의 예
- 구조화되지 않은 데이터와 관련한 AI 기회
- HPE가 구조화되지 않은 데이터를 지원하는 방법
구조화되지 않은 데이터의 예
형식이나 조직적 프레임워크가 없는 정보는 일반적인 데이터베이스에서 저장하고 처리하기가 어렵습니다. 이러한 다각적인 데이터는 다양한 출처와 형태에서 생성됩니다.
이메일, 소셜 미디어 게시물, 블로그 기사, 고객 리뷰, 채팅 로그, PDF, Word 및 Excel 파일: 이러한 데이터는 유용한 인사이트를 제공할 수 있지만 검토하려면 NLP 기술이 필요합니다.
멀티미디어: 사진, YouTube 동영상, 팟캐스트, 음성 녹음이 포함됩니다. 이미지 인식, 비디오 분석, 음성-텍스트 변환 등에서 이러한 형식을 사용하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다.
센서 및 IoT 장치: 피트니스 추적기, 스마트 홈 온도 및 활동 센서, 산업 장비 기계 기록 등이 그 예입니다. 이러한 데이터는 일반적으로 실시간 처리와 복잡한 분석이 필요합니다.
인터넷: HTML 페이지, 클릭스트림 탐색 패턴, 웹 스크래핑 데이터가 포함됩니다. 이러한 소스를 사용하면 사용자 행동을 모니터링하고 웹사이트를 최적화하며 시장에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
연락 센터 기록, 개방형 설문 조사 답변, 법적 문서: 이러한 데이터는 고객 서비스, 시장 조사, 법률 분석에 필수적이지만, 분석하려면 복잡한 알고리즘이 필요합니다.
구조화되지 않은 데이터와 관련한 AI 기회
AI는 전 세계 데이터의 약 80%를 차지하는 구조화되지 않은 데이터를 이해하는 데 큰 가능성을 제공합니다. 또한 표준 데이터베이스에 맞지 않는 텍스트, 사진, 오디오 및 비디오 데이터에서 인사이트를 찾아낼 수 있습니다.
NLP(자연어 처리)는 문서, 소셜 미디어, 소비자 피드백을 분석하여 감정을 파악하고 자료를 요약하며 필수 요소를 식별할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 챗봇, 가상 비서, 콘텐츠 분류가 가능해져 회사 내 커뮤니케이션과 워크플로가 개선됩니다.
AI는 감시, 의료 영상, 콘텐츠 제어를 위한 얼굴 인식, 사물 식별, 비디오 요약을 가능하게 합니다. 동일한 기술을 사용하면 말한 내용을 텍스트로 변환하여 자동 필사 및 음성 인식이 가능하고, 감정적 인사이트를 위해 음성 톤을 분석할 수도 있습니다.
AI는 개념 간의 연결을 구성하고 구조화되지 않은 자료에서 메타데이터를 추출하여 지식 그래프를 만드는 데도 매우 능숙합니다. 이러한 전략을 사용하면 검색 가능성이 높아지고 의미 검색 엔진에서 더 정확하고 상황에 맞는 결과를 얻을 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터는 사용자 선호도, 리뷰, 멀티미디어 업로드를 기반으로 맞춤화된 추천을 제공하는 데 사용됩니다.
AI는 의료 사진과 임상 논문에서 정보를 추출하여 환자의 진단과 치료에 도움을 줍니다. 고객 지원 분석 소프트웨어는 채팅 기록을 조사하여 피드백 추세를 파악하고 서비스를 개선합니다. 예측 분석은 AI 기술을 활용하여 사기 감지 및 시장 분석 결정에 도움이 되는 추세와 이상 징후를 파악합니다. AI는 텍스트 및 시각적 편향을 감지하고 규정 위반 사항이 있는지 통신 데이터를 모니터링하여 컴플라이언스와 윤리를 개선합니다. 이러한 응용은 표준과 공정성을 증진하여 AI가 의미 있는 인사이트를 얻는 데 도움이 되며 이를 통해 기업은 실행 가능한 계획을 도출하고 혁신을 추진할 수 있습니다.
HPE가 구조화되지 않은 데이터를 지원하는 방법
HPE는 구조화되지 않은 데이터를 위해 다음과 같이 다양한 제품과 서비스를 제공합니다.
- HPE Alletra Storage MP X10000: 확장성, 뛰어난 성능, 간편한 관리로 구조화되지 않은 데이터의 힘을 최대한 활용하여 혁신을 주도하고 수익 창출 시간을 단축하는 빠른 개체 데이터 스토리지 솔루션입니다.
- HPE GreenLake for File Storage: AI 및 기타 데이터 집약적 워크로드를 가속화하는 파일 데이터 스토리지 솔루션으로, AI 규모에서 엔터프라이즈 성능, 단순성, 향상된 효율성을 모두 제공합니다. 또한 파일 데이터의 저장 및 관리를 위한 엔드 투 엔드 HPE GreenLake 환경을 제공합니다.
- HPE Ezmeral: 구조화되지 않은 데이터의 처리 및 분석을 위한 통합 플랫폼으로, 데이터 레이크 아키텍처, 고급 분석, 기계 학습 워크플로를 지원하여 텍스트, 이미지, 비디오 데이터 등 다양한 소스에서 실행 가능한 인사이트를 쉽게 추출할 수 있습니다.
- HPE GreenLake: HPE GreenLake는 서비스형 모델을 통해 구조화되지 않은 데이터를 관리하기 위한 확장 가능하고 클라우드와 유사한 솔루션을 제공합니다. 여기에는 저장, 분석, AI 기반 처리 서비스가 포함되어 기업이 데이터를 유연하고 비용 효율적으로 처리하는 방법을 제공합니다.
- 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 StoreOnce: HPE StoreOnce는 효율적인 백업, 복구, 중복 제거 기능을 통해 구조화되지 않은 데이터에 대한 포괄적인 데이터 보호를 제공합니다. 내장된 암호화 및 접근 제어 기능은 민감한 정보의 보안과 무결성을 보장합니다.
- AI 에코시스템과의 HPE 파트너십: HPE는 Apache Hadoop, TensorFlow, Spark와 같은 선도적인 AI 프레임워크와 협력하여 플랫폼을 강화하고 있습니다. 이러한 파트너십을 통해 기업은 이미지 인식, 자연어 처리, 고객 인사이트 등 애플리케이션을 위한 고급 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
HPE의 제품 라인업과 파트너십은 구조화되지 않은 데이터의 저장, 관리, 분석, 보호를 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하여 기업이 데이터의 가치를 극대화하도록 지원합니다.
구조화되지 않은 데이터 대 구조화된 데이터 비교
기능 | 구조화되지 않은 데이터 | 구조화된 데이터 |
|---|---|---|
| 형식 | 미리 정의된 형식이나 조직 구조가 없음 | 미리 정의된 스키마(예: 데이터베이스의 행과 열)로 구성됨 |
| 스토리지 | 데이터 레이크, NoSQL 데이터베이스 또는 파일이나 개체 스토리지 시스템에 저장 | 관계형 데이터베이스(예: SQL)에 저장 |
| 예 | - 소셜 미디어 게시물 - 이미지, 비디오, 오디오 파일 - 이메일 내용 | - CRM의 고객 데이터(이름, 나이, 이메일) - Excel의 재고 데이터 |
| 쿼리 | 분석을 위해 파일 또는 개체 스토리지 시스템과 AI, NLP, 기계 학습과 같은 특수 도구 필요 | SQL이나 유사한 도구를 사용하여 쉽게 쿼리 가능 |
| 볼륨 | 일반적으로 크기가 더 크고 파일 및/또는 개체 수가 빠르게 증가 | 일반적으로 더 작고 관리하기 쉬움 |
| 분석 | AI 및 기계 학습을 포함한 고급 분석 기술 필요 | 기존 BI 툴로 쉽게 분석 가능 |
| 응용 분야 | 감정 분석, 이미지 인식, 비디오 분석, 추세 예측 | 재무 보고, 재고 관리, 운영 데이터베이스 |
| 유연성 | 높은 유연성: 다양하고 진화하는 데이터 형식 처리 가능 | 유연성 부족: 스키마 변경에 상당한 조정 필요 |
| 데이터 소스 | 소셜 미디어 플랫폼, IoT 장치, 이메일, 멀티미디어 콘텐츠 | 트랜잭션 시스템, 구조화된 설문 조사 |
