정형데이터란

인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 기술이 발전함에 따라,

데이터를 어떻게 다루고 처리하는지가 중요해졌습니다.

데이터는 다양한 형태로 존재하며, 이를 분석하고 예측 모델을 만드는

데 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다.

이때 데이터를 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 바로

정형데이터(Structured Data)와 비정형데이터(Unstructured Data)입니다.

이번 글에서는 정형데이터의 정의와 그 사용 일례를 다루어 보겠습니다.

데이터

목 차

1. 정형데이터의 정의

2. 정형데이터의 사용 일례

 

1. 정형데이터의 정의

정형데이터(Structured Data)는 말 그대로 구조화된 데이터를

의미합니다. 이 데이터는 표, 데이터베이스, 스프레드시트와 같은

고정된 형식에 맞추어 저장되며, 각 데이터는 일정한 규칙과

형식에 따라 구성되어 있습니다. 즉, 정형데이터는 명확한 필드와

값을 가지며, 이를 쉽게 검색, 정렬, 분석할 수 있습니다.

정형데이터의 주요 특징 중 하나는 관계형

데이터베이스(Relational Database)와 같은 체계적인 시스템에

저장된다는 점입니다.

이러한 데이터는 행(row)과 열(column)의 형태로 정렬되어 있으며,

각 필드에는 특정한 유형의 데이터가 저장됩니다. 예를 들어,

고객의 이름, 나이, 성별, 구매 내역 등을 데이터베이스에 정형화된

방식으로 저장할 수 있습니다.

에, 기업의 의사결정 및 운영 효율성을 높이는 데 매우 유용합니다.

 

2. 정형데이터의 사용 일례

정형데이터는 다양한 산업과 비즈니스 영역에서 광범위하게

사용됩니다. 그 활용성 덕분에 정형데이터는 고객 관리, 재고 관리,

금융 서비스 등 여러 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

다음은 정형데이터가 어떻게 실생활에서 사용되는지에 대한

구체적인 사례입니다.

마케팅 전략을 세우는 데 큰 도움이 됩니다.

2-1. 재고 관리 시스템

재고 관리 시스템 또한 정형데이터의 훌륭한 활용 사례입니다. 특히

대형 소매업체나 유통업체에서는 방대한 제품 정보를 관리하고,

이를 효율적으로 처리하기 위해 정형화된 데이터 시스템을 사용합니다.

★ 사례: 한 대형 슈퍼마켓 체인에서는 모든 상품의 정보가 재고

관리 시스템에 저장됩니다. 상품명, 바코드, 가격, 재고 수량 등이

각각의 필드에 맞추어 저장되며, 이 데이터를 바탕으로 재고를

실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 상품의

재고가 부족할 때 자동으로 알림이 전송되어 추가 주문을 준비할

수 있습니다. 또한, 정형데이터를 활용해 과거의 판매 데이터를

분석하고, 시즌별로 판매가 많은 상품을 미리 준비할 수 있습니다.

재고 관리 시스템은 공급망의 원활한 운영을 보장하고, 불필요한

재고 관리 비용을 절감하는 데 기여합니다. 이러한 시스템은

정형데이터의 체계적 활용 덕분에 실시간 데이터 분석 및 빠른

의사 결정을 가능하게합니다.