비정형데이터란

인공지능(AI)과 머신러닝의 발전에 따라 데이터를 다루는 방식이 점점

더 중요해지고 있습니다. 데이터는 그 형태에 따라

정형데이터(Structured Data)와 비정형데이터(Unstructured Data)로

나뉘며, 비정형데이터는 그 복잡성과 다양한 형식으로 인해 특별한

도전 과제를 안겨줍니다.

오늘은 비정형데이터의 정의와 그 실생활에서의 사용 사례에 대해

알아보겠습니다.

비정형 데이터

목 차

1. 비정형데이터의 정의

2. 비정형데이터의 사용 일례

 

1. 비정형데이터의 정의

비정형데이터(Unstructured Data)는 정해진 형식이나 구조가 없는

데이터를 말합니다.

이는 일정한 필드나 열, 행의 형식에 맞춰 저장되지 않고, 그 자체로

복잡한 형태를 띠고 있기 때문에 기존의 데이터베이스에서는

효율적으로 저장하거나 관리하기 어렵습니다. 비정형데이터는

텍스트, 이미지, 동영상, 음성 파일 등 다양한 형식으로 존재하며,

이러한 데이터를 분석하려면 고급 분석 기술과 도구가 필요합니다.

비정형데이터는 데이터베이스나 스프레드시트와 같은 고정된

형식이 없어, 데이터를 검색하고 분류하는 데 시간이 많이 걸리거나,

추가적인 처리 과정이 필요합니다.

대표적인 예로 이메일, 소셜 미디어 게시물, 센서 데이터, 영상 및

음성 데이터 등이 있으며, 이러한 데이터들은 특정 규칙이나 패턴이

없이 자유로운 형식으로 제공됩니다.

 

1.1 비정형데이터의 주요 특징

⦁ 고정된 구조가 없음: 각 데이터는 고정된 행이나 열로

구분되지 않고 자유로운 형식으로 저장됩니다.

⦁ 대량 데이터: 비정형데이터는 그 자체로 방대한 양을 가지고

있으며, 매일 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다.

⦁ 다양한 소스: 비정형데이터는 웹 페이지, 소셜 미디어,

스마트 기기 등 다양한 소스에서 생성됩니다.

 

2. 비정형데이터의 사용 일례

비정형데이터는 그 형식의 다양성 덕분에 여러 분야에서 유용하게

사용됩니다.

이러한 데이터를 적절히 활용하면 비즈니스 인사이트를 얻고,

효율적인 의사결정을 내릴 수 있으며, 더 나아가 예측 모델을

개선하는 데 기여할 수 있습니다. 다음은 비정형데이터의 사용

일례입니다.

2.1. 음성 인식 시스템

음성 인식 시스템도 비정형데이터의 대표적인 활용 사례 중

하나입니다. 음성 데이터는 그 자체로 정형화되지 않은 자연어

데이터로, 이를 분석하고 이해하는 것은 복잡한 과정입니다.

그러나 현대의 음성 인식 기술은 이러한 비정형 음성 데이터를

처리하여, 텍스트로 변환하거나 특정 명령을 인식하는 데 뛰어난

성능을 발휘합니다.

⦁ 사례: 스마트폰의 음성 비서 기능인 애플의 시리(Siri)나

구글 어시스턴트(Google Assistant)는 사용자의 음성을 인식하고

이를 텍스트로 변환한 후, 해당 명령에 따라 작업을 수행합니다.

예를 들어, 사용자가 "오늘 날씨는 어때?"라고 물으면, 시스템은

음성 데이터를 분석하여 날씨 정보를 제공합니다. 이러한 과정에서

음성 데이터는 고정된 형식이 아닌 자연어로 입력되지만, AI는

이를 효율적으로 처리합니다.

음성 인식 시스템은 스마트 기기, 콜센터 자동화 등 다양한 분야에서

활용되며, 비정형 음성 데이터를 빠르게 처리하는 데 기여하고

있습니다.