Posted by 현대 데이터 분석 환경에서 다루는 데이터는 크게 정형 데이터(Structured Data)와 비정형 데이터(Unstructured Data)로 나뉜다.
이 두 가지는 저장 방식, 구조, 처리 기술, 분석 전략에 있어 매우 큰 차이를 보이기 때문에,
데이터 사이언스, 머신러닝, 비즈니스 인사이트 도출을 위해서는 각각의 특성을 명확히 이해할 필요가 있다.
정형 데이터(Structured Data)
정형 데이터(Structured Data) 란?
정형 데이터는 구조화된 데이터라고도 말한다.
표준화된 형식이고, 구조가 잘 정의되어 있으며, 데이터 모델을 준수하고, 지속적인 순서를 따르고, 인간과 프로그램이 쉽게 액세스할 수 있는 데이터를 의미한다.
행(Row)과 열(Column)의 형태로 정리되어 있으며, 데이터베이스나 스프레드시트에서 쉽게 저장, 조회, 분석이 가능하다.
주요 특징
- 미리 정의된 스키마(데이터 구조)를 따름
- 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 주로 관리
- 쿼리 언어(SQL 등)를 통해 손쉽게 접근 가능
예시
- 날짜, 시간, 이름, 주소, 성별, 구매 이력
- 신용카드 번호, 주문 내역, 센서 수치 등
정형 데이터의 장점
| 장점 | 설명 |
|---|---|
 쉬운 분석 | SQL, 엑셀, BI 툴 등으로 간편하게 분석 가능 |
 머신러닝에 유리 | 알고리즘에 바로 투입 가능한 형태로 가공 쉬움 |
 도구 다양성 | 오랜 역사로 인해 분석 툴과 방법론이 풍부함 |
 비즈니스 접근성 | 비전문가도 손쉽게 접근 가능한 구조 |
정형 데이터의 단점
| 단점 | 설명 |
|---|---|
 유연성 부족 | 스키마가 고정되어 있어 새로운 형식 수용이 어려움 |
 제한된 저장 옵션 | 주로 데이터 웨어하우스나 관계형 DB에 저장되어 확장성에 한계 |
 변경 어려움 | 구조를 바꾸면 전체 데이터를 재구성해야 할 수도 있음 |
비정형 데이터(Unstructured Data)
비정형 데이터(Unstructured Data) 란?
비정형 데이터는 비구조화 데이터라도고 말하며, 미리 정의된 데이터 모델이 없거나 미리 정의된 방식으로 정리되지 않은 정보를 말한다.
형식이 일정하지 않고, 텍스트 중심이지만 이미지, 음성, 영상, 로그 등 다양한 형태를 포함한다.
비정형 정보는 일반적으로 텍스트 중심으로 되어 있으나, 날짜, 숫자, 사실과 같은 데이터도 포함할 수 있다. 정형 데이터에 비해 변칙과 모호함이 발생하므로 전통적인 프로그램을 사용하여 이해하는 것을 불가능하게 만든다.
비정형 데이터, 비구조화된 데이터는 기존의 데이터 도구 및 방법으로는 처리 및 분석할 수 없다. 구조화 되지 않은 데이터에는 사전에 정의된 데이터 모델이 없으므로 비관계형(NoSQL) 데이터베이스에서 가장 잘 관리된다. 또는 데이터 레이크(Data Lake)를 사용하여 데이터를 원시 형식으로 보존하는 것이 가능하다.
주요 특징
- 고정된 스키마가 없음
- 데이터의 길이, 형식이 일정하지 않음
- 대부분 NoSQL DB, 파일 시스템, 데이터 레이크에 저장
예시
- 이메일, PDF, 워드 파일, SNS 게시물
- 고객 리뷰, 콜센터 녹취 파일, 의료 이미지, CCTV 영상
- IoT 로그, 시스템 로그, 뉴스 기사, 유튜브 자막
비정형 데이터의 장점
| 장점 | 설명 |
|---|---|
 유연한 형식 | 다양한 종류의 데이터를 별도 구조 없이 저장 가능 |
 빠른 수집 | 사전 정의 없이 수집 가능, 실시간 저장에도 적합 |
 데이터 레이크 활용 | 원시 데이터를 저렴하게 장기 보관 가능, 확장성 뛰어남 |
 정보의 깊이 | 텍스트, 이미지 등에서 풍부한 맥락 정보 추출 가능 (NLP, CV 활용) |
비정형 데이터의 단점
| 단점 | 설명 |
|---|---|
 전문 지식 필요 | 텍스트 마이닝, 자연어처리, 이미지 처리 등 고급 분석 역량 필요 |
| 전용 도구 필수 | Elasticsearch, Hadoop, Spark, OpenCV 등 특수 기술 스택 요구 |
 전처리 복잡 | 정형화된 형태로 변환하는 데 시간이 많이 걸림 |
정형 데이터 vs 비정형 데이터 비교
| 구분 | 정형 데이터 | 비정형 데이터 |
|---|---|---|
| 구조 | 고정된 스키마 | 비정형, 유연한 구조 |
| 저장 위치 | 관계형 DB, 엑셀 | NoSQL, 데이터 레이크, 클라우드 |
| 예시 | 이름, 주소, 구매일 | 이메일, 영상, 리뷰, 센서 로그 |
| 분석 도구 | SQL, Excel, BI 툴 | NLP, CV, 빅데이터 프레임워크 |
| 접근성 | 높음 (누구나 사용 가능) | 낮음 (전문가 중심) |
| 확장성 | 상대적으로 낮음 | 매우 높음 |
비즈니스 활용 전략
- 정형 데이터는 재무, 운영, 마케팅 성과 관리에 유리
→ KPI 추적, 대시보드, 리포트 분석 등에 적합 - 비정형 데이터는 고객 인사이트, 예측 분석, 자동화에 효과적
→ 리뷰 분석, 감정 분석, 이미지 분류, 챗봇 응답 개선 등에 활용 가능
데이터 사이언스를 위한 핵심 정리
| 꼭 기억하! |
|---|
| 정형 데이터는 ‘표 형식’으로 쉽게 정리되며 분석 툴 접근이 쉬움 |
| 비정형 데이터는 ‘형식 없는 자연스러운 데이터’로 더 많은 인사이트를 담고 있음 |
| 분석 목적에 따라 두 데이터를 적절히 조합해야 가장 강력한 인사이트를 도출할 수 있음 |
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