비정형 데이터란 무엇인가요?

비정형 데이터는 기존의 행과 열로 이루어진 데이터베이스에 존재하지 않는 정보입니다. 일반적으로 텍스트가 많지만 날짜, 숫자, 사실과 같은 데이터도 포함될 수 있습니다.

모든 규모의 조직은 중요한 비즈니스 의사 결정, 재무 예측 결정, 고객과의 소통을 위해 비정형 데이터에 의존하지만 데이터 과학자는 비정형 데이터를 성공적으로 추출하고 정리해야 이를 활용할 수 있습니다.

올바른 도구를 갖추면 데이터 과학자는 비정형 데이터를 쉽게 추론, 분석, 사용하여 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

비정형 데이터의 의미는 무엇인가요?

비정형 데이터는 미리 정의된 구조가 없으며 다음과 같은 소스에서 흔히 볼 수 있습니다:

• 이메일
• PDF
• 이미지
• 오디오 파일
• 비디오 파일
• 소셜 미디어 게시물

비정형 데이터는 정형 데이터와 같은 정리가 되어 있지는 않지만, 이를 분석하여 트렌드와 인사이트를 찾을 수 있습니다. 이를 위해 기업은 대량의 비정형 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 OpenText™ IDOL 비정형 데이터 분석과 같은 빅데이터 기술에 투자해야 합니다.

비정형 데이터와 정형 데이터 비교

구조화된 데이터는 미리 정의된 방식으로 구성된 정보입니다. 여기에는 행과 열이 있는 테이블에 배열된 데이터가 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 일반적으로 관계형 데이터베이스에 저장됩니다. 정형 데이터는 대개 액세스, 관리 및 분석하기가 더 쉽습니다.

비정형 데이터에는 미리 정의된 데이터 모델이나 구조가 없습니다. 일반적인 비정형 데이터의 예로는 고객 정보, 제품 카탈로그, 재무 기록 등이 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 미리 정의된 방식으로 구성되어 있지 않기 때문에 기존의 방법으로는 처리 및 분석하기가 더 어렵습니다.

비정형 데이터는 어떻게 저장되나요?

비정형 데이터는 일반적으로 Hadoop 또는 NoSQL과 같은 비관계형 데이터베이스에 저장되며 OpenText™ IDOL™과 같은 비정형 데이터 분석 프로그램으로 처리됩니다. 이러한 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다.

비정형 데이터의 일반적인 저장 형식은 다음과 같습니다:

• 텍스트 파일(PDF 및 이메일)
• 이미지 파일(JPEG 및 PNG)
• 오디오 파일(MP3 및 WAV)
• 동영상 파일 (MPEG 및 AVI)

비정형 데이터의 장점은 무엇인가요?

비정형 데이터로 작업하면 많은 이점이 있습니다. 데이터 과학자는 비정형 데이터를 사용하여 고객 서비스를 개선하고, 마케팅 캠페인을 타겟팅하고, 지능적인 비즈니스 의사 결정을 내립니다.

비정형 데이터의 가장 일반적인 이점은 다음과 같습니다:

• 고객 서비스 개선: 기업은 소셜 미디어 게시물과 온라인 리뷰에서 고객의 감정을 분석하여 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
• 타겟 마케팅 캠페인: 마케팅 팀은 비정형 데이터를 사용하여 고객의 요구와 욕구를 파악할 수 있습니다. 이 정보는 타겟팅 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 더 나은 비즈니스 의사 결정: 비정형 데이터를 통해 기업은 다른 방법으로는 파악하기 어려운 트렌드와 인사이트를 발견할 수 있습니다. 이러한 정보는 궁극적으로 이해관계자가 정확한 판단을 내리고 회사를 개선하는 데 도움이 됩니다.

구문 분석 후 비정형 데이터로 기업이 할 수 있는 일은 무엇일까요?

일부 기업들은 텍스트 분석과 자연어 처리(NLP)를 통해 비정형 데이터를 성공적으로 구문 분석했습니다. 이러한 기술을 통해 조직은 대량의 비정형 데이터를 샅샅이 뒤져 원하는 정보를 찾아낼 수 있습니다. 또한, 비정형 데이터를 구문 분석하면 다음과 같은 몇 가지 주요 이점이 있습니다:

• 무제한 사용: 비정형 데이터는 미리 정의되어 있지 않으므로 소유자가 무제한으로 사용할 수 있습니다.
• 다양한 포맷: 사용자는 비정형 데이터를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다.
• 경제적인 스토리지 비용: 기업에는 정형화된 정보보다 비정형화된 원시 데이터가 더 많습니다. 비정형 데이터를 저장하는 것은 편리하고 비용 효율적입니다.
• 파일 추출: 1,500개 이상의 파일 형식 지원, 독립형 파일 형식 감지, 콘텐츠 암호 해독, 텍스트 추출, 하위 파일 처리, 비네이티브 렌더링, 구조화된 내보내기 솔루션으로 문서 파일 리더 및 파일 추출을 통해 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻으세요.
• AI 디지털 어시스턴트: 데이터가 분석되면 다양한 소스에서 자연어 대화를 가져와 질문에 대한 일치도가 높은 답변을 제공합니다. 사이트 방문자는 사람과 같은 자동화된 자연어 디지털 어시스턴트와 채팅할 수 있습니다.
• AI 비디오 감시 및 분석: 수천 대의 CCTV 카메라를 실시간 또는 소급하여 자동으로 모니터링하세요. 비디오에 태그를 지정하고, 알림을 보내고, 검토하고, 이해 관계자에게 배포하세요. 얼굴 인식, 이벤트 분석, 번호판 인식 등이 포함됩니다.
• OpenText™ IDOL™ 자연어 질문 답변 및 챗봇: 다양한 소스에 액세스하여 일치도가 높은 답변을 찾고 자연어 형식으로 응답합니다. AI와 머신러닝을 통해 고객에게 인간적인 대화형 채팅 경험을 제공합니다.

비정형 데이터의 과제는 무엇인가요?

비정형 데이터로 작업하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 유형의 정보는 미리 정의된 방식으로 정리되어 있지 않기 때문에 분석하기가 더 어렵습니다.

또한 비정형 데이터는 비관계형 데이터베이스에 저장되는 경우가 많기 때문에 쿼리하기가 더 어렵습니다. 비정형 데이터의 가장 일반적인 문제는 다음과 같습니다:

• 보안 위험: 사용자가 이러한 정보를 여러 스토리지 형식과 위치에 분산시킬 수 있기 때문에 비정형 데이터의 보안은 복잡할 수 있습니다.
• 잘못된 인덱싱: 임의적인 특성으로 인해 인덱싱은 일반적으로 까다롭고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스입니다.
• 데이터 과학자의 필요성: 비정형 데이터는 일반적으로 데이터 과학자가 파싱하고 해석해야 합니다.
• 고가의 데이터 분석 장비: 고급 데이터 분석 소프트웨어는 비정형 데이터를 파싱하는 데 필요하지만, 예산이 부족한 회사에서는 감당하기 어려울 수 있습니다.
• 수많은 데이터 형식: 비정형 데이터는 특정 형식이 없기 때문에 원시 상태로 사용하기가 어렵습니다.

비정형 데이터는 어떻게 분석되나요?

비정형 데이터를 분석하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 사용자는 텍스트 마이닝 및 감성 분석과 같은 NLP 기술을 사용하여 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한 이해관계자는 머신 러닝 기능을 갖춘 도구를 통해 비정형 데이터를 분석할 수 있습니다.

비정형 데이터를 분석하는 몇 가지 표준 방법은 다음과 같습니다:

• 텍스트 마이닝: 텍스트 마이닝은 텍스트 기반 소스에서 가치 있는 정보를 추출하는 기술입니다. 예를 들어, 텍스트 마이닝은 고객 리뷰를 분석하여 패턴과 트렌드를 파악할 수 있습니다.
• 감정 분석: 이 기술은 텍스트 기반 소스에서 감정을 식별합니다. 예를 들어, 감성 분석은 소셜 미디어 게시물을 조사하여 브랜드나 제품에 대한 긍정적 또는 부정적 감성을 파악할 수 있습니다.
• 머신 러닝: 이 기술은 데이터에서 패턴과 인사이트를 찾아냅니다. 예를 들어, 머신 러닝 기능을 갖춘 도구는 고객 행동을 검사하여 트렌드를 파악할 수 있습니다.

OpenText IDOL 비정형 데이터 분석이 어떻게 도움이 되나요?

OpenText 비정형 데이터 분석 플랫폼은 조직이 이러한 유형의 정보를 분석하는 데 도움이 됩니다. OpenText IDOL 여기에는 비정형 데이터를 수집, 처리, 분석하는 도구와 기술이 포함되어 있습니다.

IDOL 의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 이미지 분석: 이 기능을 통해 기업은 이미지에서 의미를 추출할 수 있습니다. 예를 들어 이미지 분석은 사진 속 사물을 식별하거나 복잡한 이미지에서 얼굴을 찾을 수 있습니다.
• 오디오 분석: 이 기능을 통해 기업은 오디오 파일에서 의미를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 오디오 분석은 대화에서 키워드를 식별하거나 음성에서 감정을 감지할 수 있습니다.
• 리포지토리 데이터 액세스 및 커넥터: 사용자는 다양한 데이터 소스에 쉽게 연결할 수 있습니다. 여기에는 소셜 미디어, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 데이터베이스가 포함됩니다.
• 인지 검색: OpenText IDOL 은 자연어 쿼리를 사용해 정보를 찾을 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 인지 검색은 데이터 과학자가 특정 키워드나 구문이 포함된 문서를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• OEM 및 SDK용 비정형 데이터 분석 소프트웨어: 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 비정형 데이터를 활용하는 데 필요한 앱과 API를 구축하세요.

자세히 알아보기 OpenText IDOL

비정형 데이터를 놀라울 정도로 정확하고 편리하게 배포할 수 있는 최첨단 플랫폼이 필요합니다. IDOL 에 대해 자세히 알아보려면 지금 바로 라이브 데모를 요청하세요. 플랫폼에 대한 모든 질문에 답해드리고, 비정형 데이터 분석을 개선하기 위한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와드리겠습니다.