반정형 데이터란 무엇인가요?
반정형 데이터는 기존 방식으로 캡처되거나 형식이 지정되지 않은 데이터를 말합니다. 고정된 스키마가 없기 때문에 관계형 데이터베이스나 다른 형태의 데이터 테이블과 관련된 표 구조를 따르지 않습니다. 그러나 데이터는 완전히 원시적이거나 구조화되지 않은 것이 아니며 태그 및 메타데이터와 같은 일부 구조적 요소를 포함하고 있습니다. 이러한 요소는 레코드와 필드의 계층 구조를 설정하여 분석하기 쉽게 만들어 줍니다.
반정형 데이터는 정형 데이터보다 작업하기가 더 어려울 수 있지만, 유연성과 적응성이 뛰어나 데이터 분석 및 관리에 유용한 도구가 됩니다.
이 페이지에서 다룹니다:
정형, 비정형, 반정형 데이터의 차이점은 무엇인가요?
다음 비교를 통해 반정형 데이터가 비정형 및 정형 데이터와 다른 점을 설명합니다.
반정형 데이터와 비정형 데이터 비교
비정형 데이터 는 미리 정의된 형식이나 스키마가 없는 정보이므로 기존의 관계형 데이터베이스에 저장할 수 없습니다. 반정형 데이터는 데이터 내에 레코드와 필드의 조직적 계층 구조를 부여하는 태그 및 메타데이터와 같은 몇 가지 구조적 요소가 있다는 점에서 비정형 데이터와 다릅니다.
반정형 데이터와 정형 데이터 비교
반정형 데이터와 정형 데이터는 스키마와 데이터 구조라는 두 가지 주요 특성으로 구분됩니다.
정형 데이터와 달리 반정형 데이터는 사전 스키마 정의가 필요하지 않으므로 데이터 진화에 더 유연하게 대처할 수 있습니다. 또한 구조화된 데이터는 평면 테이블에 있는 반면, 반정형 데이터는 중첩된 데이터 계층을 포함하는 구조를 지원합니다. 중첩된 구조는 반정형 데이터를 IoT 장치에서 수신한 데이터로 작업하기에 이상적인 형식으로 만듭니다.
반정형 데이터의 특성
- 데이터 모델을 따르지 않지만 일부 구조가 있습니다.
- 저장하기 전에 고정된 스키마가 필요하지 않으므로 저장할 수 있는 데이터의 구조와 종류를 보다 유연하게 결정할 수 있습니다.
- 여기에는 데이터를 그룹화하고 계층 구조로 구성하는 데 사용되는 메타데이터가 포함되어 있습니다.
- 관계형 데이터베이스의 행과 열 형태로 저장할 수 없습니다.
반정형 데이터 예제
조직에서 소셜 미디어, IoT 디바이스 등 다양한 소스에서 더 많은 데이터를 수집하고 처리함에 따라 반정형 데이터가 점점 더 보편화되고 있습니다. 반정형 데이터의 예는 다음과 같습니다:
XML 문서: 가장 널리 사용되는 반정형 데이터 형식 중 하나입니다. XML은 사용자가 데이터를 계층적으로 저장하는 데 필요한 태그와 속성을 정의할 수 있는 다재다능하고 사용하기 쉬운 마크업 언어입니다.
JSON: JSON은 IoT 디바이스, 웹 브라우저, 스마트폰에서 반정형 데이터를 수집한 다음 일괄적으로 정리하여 데이터 플랫폼.
HTML 코드, 그래프 및 표, 이메일 는 객체 지향 데이터베이스에서 흔히 볼 수 있는 반정형 데이터의 다른 예입니다.
반정형 데이터의 장점과 과제
유연성은 반정형 데이터의 가장 큰 강점이지만, 구조화된 데이터에서는 찾아볼 수 없는 몇 가지 문제가 발생하기도 합니다. 가장 중요한 장점과 과제는 다음과 같습니다:
혜택
- 구조화된 데이터에 비해 유연하고 간편하게 확장 가능
- 진화하는 데이터 원본에 적응 가능
- 자체 설명 특성은 데이터의 맥락과 의미가 데이터에 포함되도록 하여 이해와 해석을 돕습니다.
- 반정형 데이터는 사람이 쉽게 검사할 수 있고 효율적인 계산 처리가 가능하여 웹 서비스에서 데이터 분석에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
도전 과제
- 고정 스키마가 없으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 확장성 문제
- 인사이트를 쿼리하고 추출하는 것은 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있으며, 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 전문화된 도구와 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다.
- 유연성이 떨어지면 데이터 표현에 불일치가 발생하여 구조의 변화나 누락된 요소로 인해 집계 및 분석이 어려워질 수 있습니다.
반정형 데이터 분석 기법
다음 기술을 사용하여 반정형 데이터를 분석할 수 있습니다:
- 그래프 기반 모델링
- 확장 가능한 마크업 언어(XML)
- 탐색적 데이터 분석
- 패턴 인식
- 텍스트 분석
- 감정 분석
- 이상 징후 탐지
반정형 데이터 도구
다양한 도구를 사용하여 반정형 데이터를 저장, 처리, 분석할 수 있습니다. 예를 들어
- Couchbase 및 MongoDB™와 같은 NoSQL 데이터베이스는 반정형 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
- XML 및 그래프 기반 모델링을 사용하여 속성을 정의하고, 정보를 교환하고, 계층적 순서로 데이터를 인덱싱할 수 있습니다.
결론
비관계형 데이터베이스또는 NoSQL 데이터베이스는 반정형 또는 비정형 데이터를 처리할 수 있는 기능으로 인해 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 다양한 데이터 모델을 사용하여 다양한 데이터 유형과 구조를 수용하므로 진화할 수 있는 크고 복잡한 데이터 집합을 처리하는 데 적합합니다.
Couchbase는 키-값 및 문서 데이터 모델을 모두 지원하는 분산 데이터베이스입니다. 높은 확장성, 성능 및 가용성을 위해 설계되었으며 자동 샤딩, 인메모리 캐싱 및 전체 텍스트 검색과 같은 기능을 지원합니다. 카우치베이스는 매우 적합합니다. 대용량 데이터 세트와 높은 쓰기 처리량을 처리할 수 있어 이커머스, 게임, 소셜 미디어 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
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