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 데이터는 미리 정의된 구조가 없으며 다음과 같은 소스에서 흔히 볼 수 있습니다:
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.
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 일반적으로 Hadoop 또는 NoSQL과 같은 비관계형 데이터베이스에 저장되며 OpenText™ IDOL™ 과 같은 비정형 데이터 분석 프로그램에 의해 처리됩니다. 이러한 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다.
비정형 데이터의 일반적인 저장 형식은 다음과 같습니다:
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:
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:
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:
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:
OpenText 비정형 데이터 분석 플랫폼은 조직이 이러한 유형의 정보를 분석하는 데 도움이 됩니다. OpenText IDOL 비정형 데이터를 수집, 처리, 분석하는 도구와 기술이 포함되어 있습니다.
IDOL 의 주요 기능은 다음과 같습니다:
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.
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이미지 분류 및 분석 - 다음에서 지원 IDOL
AI 오디오 분류 분석 기반 IDOL
문서 마이닝 및 분석 분야의 리더와 함께 서면 또는 음성 언어에서 인사이트를 추출하세요.
자연어 처리 및 AI를 통한 검색 IDOL
오픈 소스 인텔리전스(OSINT) 분석 - 다음을 기반으로 합니다. IDOL