구조화된 데이터와 비구조화된 데이터: 차이가 파싱의 필요성을 창출하다

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터란?

디지털 정보 시대에 데이터는 언제든지 생성되며, 기업은 데이터의 분석과 처리를 통해 가치를 창출합니다. 따라서 데이터 수집 및 기록, 데이터 처리 및 분석은 비즈니스 운영에서 두 가지 중요한 작업이 되었습니다. 데이터 수집 과정에서 비구조화된 데이터에 더 자주 직면하게 되며, 이러한 데이터의 출처와 형태는 다양하고 단순히 분류하거나 검색하기 어렵습니다. 효과적인 데이터 수집은 조직이 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 효율적으로 변환하는 데 필수적입니다. 데이터 처리 과정에서는 구조화된 데이터가 더 많이 등장하는데, 이는 명확한 구조를 가지고 있으며, 잘 정의된 정보를 포함하고 있어 쉽게 조직하고 검색하며 분석할 수 있습니다. 따라서 비구조화된 데이터를 구조화된 데이터로 변환하는 것은 기업이 데이터의 가치를 활용하는 데 중요한 단계입니다.

구조화된 데이터

구조화된 데이터는 미리 정의된 데이터 모델이나 스키마에 맞는 데이터입니다. 이는 재무 운영, 판매 및 마케팅 수치, 과학적 모델링과 같은 이산적이고 수치적인 데이터를 처리하는 데 특히 유용합니다.

구조화된 데이터는 일반적으로 정량적이며 쉽게 검색할 수 있도록 조직됩니다. 여기에는 이름, 주소, 신용 카드 번호, 전화번호, 별점, 은행 정보 및 관계형 데이터베이스에서 SQL을 사용하여 쉽게 쿼리할 수 있는 기타 데이터와 같은 일반적인 유형이 포함됩니다.

실제 애플리케이션에서의 구조화된 데이터 예로는 비행기 예약 시의 비행 및 예약 데이터, Salesforce와 같은 CRM 시스템에서의 고객 행동 및 선호도가 있습니다. 이는 이산적이고 짧은 비연속적인 수치 및 텍스트 값의 관련 컬렉션에 가장 적합하며, 재고 관리, CRM 시스템 및 ERP 시스템에 사용됩니다.

구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스, 그래프 데이터베이스, 공간 데이터베이스, OLAP 큐브 등에 저장됩니다. 그 가장 큰 이점은 조직, 정리, 검색 및 분석이 더 용이하다는 점이지만, 모든 데이터가 정해진 데이터 모델에 맞아야 한다는 주요 도전 과제가 있습니다.

비구조화된 데이터

비구조화된 데이터는 속성을 구별할 수 있는 기본 모델이 없는 데이터입니다. 이는 데이터가 구조화된 데이터 형식에 맞지 않을 때 사용되며, 예를 들어 비디오 모니터링, 회사 문서 및 소셜 미디어 게시물이 있습니다.

비구조화된 데이터의 예로는 이메일, 이미지, 비디오 파일, 오디오 파일, 소셜 미디어 게시물, PDF 등 다양한 형식이 포함됩니다. 데이터의 약 80-90%가 비구조화되어 있으며, 이는 기업이 이를 활용할 수 있다면 경쟁 우위를 가질 수 있는 큰 잠재력을 의미합니다.

실제 애플리케이션에서의 비구조화된 데이터 예로는 고객 질문에 답변하고 정보를 제공하기 위해 텍스트 분석을 수행하는 챗봇과 투자 결정을 위한 주식 시장 변화를 예측하는 데 사용되는 데이터가 있습니다. 비구조화된 데이터는 속성이 변하거나 알 수 없는 데이터, 객체 또는 파일의 관련 컬렉션에 가장 적합하며, 프레젠테이션 또는 워드 프로세싱 소프트웨어 및 미디어 보기 또는 편집 도구와 함께 사용됩니다. 비구조화된 보조 서비스 데이터, 예를 들어 소셜 미디어 게시물 및 고객 피드백은 구조화된 형식으로 변환될 때 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

비구조화된 데이터는 일반적으로 데이터 레이크, NoSQL 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 애플리케이션에 저장됩니다. 비구조화된 데이터의 가장 큰 이점은 쉽게 구조화된 데이터로 형성할 수 없는 데이터를 분석할 수 있다는 점이지만, 주요 도전 과제는 분석하기 어려울 수 있다는 점입니다. 비구조화된 데이터의 주요 분석 기술은 맥락과 사용되는 도구에 따라 다릅니다.

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 차이

구조화된 데이터의 장점과 비구조화된 데이터의 단점

구조화된 데이터는 쉽게 검색할 수 있고 머신 러닝 알고리즘에 사용될 수 있는 장점을 제공하여 기업과 조직이 데이터를 해석하는 데 접근할 수 있도록 합니다. 또한 비구조화된 데이터보다 구조화된 데이터를 분석하기 위한 도구가 더 많이 제공됩니다. 반면, 비구조화된 데이터는 데이터 과학자가 데이터를 준비하고 분석하는 데 전문성이 필요하므로 조직 내 다른 직원들이 접근하는 데 제한이 있을 수 있습니다. 또한 비구조화된 데이터를 처리하기 위해 특별한 도구가 필요하여 접근성을 더욱 떨어뜨립니다.

구조화된 데이터 분석 vs. 비구조화된 데이터 분석

구조화된 데이터 분석은 데이터가 엄격하게 형식화되어 있어 특정 데이터 항목을 검색하고 찾기 위해 프로그래밍 논리를 사용할 수 있으며, 항목을 생성, 삭제 또는 편집하는 데 더 간단합니다. 이는 구조화된 데이터의 데이터 관리 및 분석 자동화를 더 효율적으로 만듭니다. 반면, 비구조화된 데이터 분석은 미리 정의된 속성이 없기 때문에 검색하고 조직하기 더 어렵습니다. 비구조화된 데이터 분석은 종종 사전 처리, 조작 및 분석을 위해 복잡한 알고리즘이 필요하며, 분석 과정에서 더 큰 도전 과제가 됩니다. 비구조화된 보조 서비스 데이터의 분석은 의미 있는 정보를 추출하기 위해 고급 파싱 기술이 필요합니다.

구조화된 데이터 관리 vs. 비구조화된 데이터 관리

구조화된 데이터 관리는 일반적으로 조직적이고 예측 가능한 특성 덕분에 더 효율적입니다. 컴퓨터, 데이터 구조 및 프로그래밍 언어는 구조화된 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있어 사용 시 최소한의 도전 과제가 발생합니다. 반면, 비구조화된 데이터 관리는 두 가지 주요 도전 과제를 제시합니다: 저장, 비구조화된 데이터 관리는 일반적으로 구조화된 데이터 관리보다 더 큰 처리를 직면하고 있으며, 분석, 비구조화된 데이터 관리는 구조화된 데이터 관리 분석만큼 간단하지 않습니다. 비구조화된 데이터를 이해하고 관리하기 위해 컴퓨터 시스템은 먼저 이를 이해할 수 있는 구성 요소로 분해해야 하며, 이는 더 복잡한 과정입니다.

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 차이 요약

구조화된 데이터는 정의되고 검색 가능하며, 날짜, 전화번호 및 제품 SKU와 같은 데이터를 포함합니다. 이는 비구조화된 데이터보다 조직, 정리, 검색 및 분석이 더 용이합니다. 비구조화된 데이터는 사진, 비디오, 팟캐스트, 소셜 미디어 게시물 및 이메일과 같이 분류하거나 검색하기 더 어려운 모든 것을 포함합니다. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 차이를 설명하는 한 문장: 세계의 대부분 데이터는 비구조화되어 있지만, 구조화된 데이터의 관리 및 분석 용이성은 데이터를 깔끔하게 조직하고 빠르게 접근할 수 있는 애플리케이션에서 상당한 우위를 제공합니다.

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 예

구조화된 데이터 예시

• 날짜와 시간: 날짜와 시간은 특정 형식을 따르므로 기계가 이를 읽고 분석하기 쉽습니다. 예를 들어, 날짜는 YYYY-MM-DD 형식으로 구조화될 수 있으며, 시간은 HH:MM:SS 형식으로 구조화될 수 있습니다.

• 고객 이름 및 연락처 정보: 서비스를 등록하거나 온라인에서 제품을 구매할 때, 이름, 이메일 주소, 전화번호 및 기타 연락처 정보가 수집되어 구조화된 방식으로 저장됩니다.

• 재무 거래: 신용 카드 거래, 은행 입금 및 송금과 같은 재무 거래는 모두 구조화된 데이터의 예입니다. 각 거래는 일련 번호, 거래 날짜, 금액 및 관련 당사자의 형태로 특정 정보를 포함합니다.

• 주식 정보: 주식 가격, 거래량 및 시가 총액과 같은 주식 정보는 또 다른 구조화된 데이터의 예입니다. 이 정보는 체계적으로 조직되고 실시간으로 업데이트됩니다.

• 지리적 위치: GPS 좌표 및 IP 주소와 같은 지리적 위치 데이터는 내비게이션 시스템에서 위치 기반 마케팅 캠페인에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다.

비구조화된 데이터 예시

• 이메일: 이메일은 비즈니스 또는 개인 용도로 매일 사용하는 가장 인기 있는 비구조화된 데이터 예 중 하나입니다.

• 텍스트 파일: 비구조화된 데이터의 예로는 워드 프로세싱 파일, 스프레드시트, PDF 파일, 보고서 및 프레젠테이션이 포함됩니다.

• 웹사이트: YouTube, Instagram 및 Flickr와 같은 웹사이트의 콘텐츠는 비구조화된 데이터의 예로 간주됩니다.

• 소셜 미디어: Facebook, Twitter 및 LinkedIn과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 생성된 데이터는 비구조화된 데이터의 예입니다.

• 미디어: 디지털 이미지, 오디오 녹음 및 비디오는 비구조화된 데이터의 예로 간주될 수 있는 비텍스트 데이터의 방대한 양을 나타냅니다.

구조화된 데이터 분석 기술

• SQL 쿼리: 구조화된 데이터는 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용하여 효율적으로 쿼리할 수 있으며, 이는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터의 빠른 검색 및 조작을 가능하게 합니다.

• 데이터 웨어하우징: 구조화된 데이터는 여러 출처의 데이터를 통합하고 복잡한 쿼리 및 분석을 지원하는 데이터 웨어하우스에 저장될 수 있습니다.

• 머신 러닝 알고리즘: 알고리즘은 구조화된 데이터를 쉽게 처리하여 패턴을 식별하고 예측할 수 있습니다.

구조화된 데이터는 이해하고 조작하기 쉬워 다양한 사용자에게 접근할 수 있습니다. 구조화된 데이터는 효율적인 저장, 검색 및 분석을 가능하게 하여 의사 결정 프로세스를 가속화합니다. 구조화된 데이터 시스템은 대량의 데이터를 처리할 수 있도록 확장 가능하여 데이터가 증가함에 따라 성능이 유지됩니다.

비구조화된 데이터 분석 기술

• 자연어 처리(NLP): NLP 기술은 텍스트 데이터를 분석하여 대량의 비구조화된 텍스트에서 의미 있는 정보와 통찰력을 추출하는 데 사용됩니다.

• 머신 러닝: 머신 러닝 알고리즘은 이미지나 오디오 파일과 같은 비구조화된 데이터에서 패턴을 인식하도록 훈련될 수 있습니다.

• 데이터 레이크: 비구조화된 데이터는 데이터 레이크에 저장될 수 있으며, 이는 분석이 필요할 때까지 원시 데이터를 원래 형식으로 저장할 수 있게 합니다.

비구조화된 데이터 분석 기술의 예에서 비구조화된 데이터를 분석하는 것은 더 복잡하며 전문화된 도구와 기술이 필요합니다. 비구조화된 데이터 처리는 종종 상당한 컴퓨팅 자원과 저장 용량이 필요합니다. 비구조화된 데이터는 불일치, 오류 또는 관련 없는 정보를 포함할 수 있어 데이터 품질을 보장하는 데 어려움이 있습니다. 데이터 수집을 간소화하면 조직이 대량의 데이터를 관리하고 분석하는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

비구조화된 데이터를 구조화된 데이터로 변환해야 하는 필요성의 예

• 고객 피드백 분석: 고객 리뷰와 피드백을 비구조화된 텍스트에서 구조화된 데이터로 변환하면 기업이 감정 분석을 수행하고 고객 만족도에서의 트렌드를 식별할 수 있습니다.

• 의료 기록: 의사의 메모 및 영상 보고서와 같은 비구조화된 의료 기록을 구조화하면 전자 건강 기록(EHR) 시스템과의 통합이 개선되고 환자 치료가 향상됩니다.

• 규정 준수 및 보고: 데이터 수집 과정은 다양한 출처에서 데이터를 추출, 로드 및 변환하여 분석에 적합한 형식으로 만드는 과정을 포함합니다. 조직은 규제 요구 사항을 준수하고 정확한 보고를 용이하게 하기 위해 비구조화된 데이터를 구조화된 형식으로 변환해야 할 수 있습니다.

• 시장 조사: 설문조사 및 포커스 그룹에서 수집된 비구조화된 데이터를 구조화된 데이터로 변환하면 시장 트렌드와 소비자 행동을 분석하는 데 도움이 됩니다.

AnyParser가 비구조화된 데이터를 구조화된 데이터로 파싱하는 방법

CambioML에서 개발한 AnyParser는 PDF, 이미지 및 차트와 같은 다양한 비구조화된 데이터 소스에서 정보를 추출하고 이를 구조화된 형식으로 변환하는 강력한 문서 파싱 도구입니다. 이 도구는 고급 비전 언어 모델(VLM)을 활용하여 데이터 추출에서 높은 정확성과 효율성을 달성합니다.

주요 기능

• 정확성: 원본 레이아웃과 형식을 유지하면서 텍스트, 숫자 및 기호를 정확하게 추출합니다.

• 개인정보 보호: 사용자 개인정보와 민감한 정보를 보호하기 위해 데이터를 로컬에서 처리합니다.

• 구성 가능성: 사용자가 사용자 정의 추출 규칙 및 출력 형식을 정의할 수 있습니다.

• 다중 소스 지원: PDF, 이미지 및 차트와 같은 다양한 비구조화된 데이터 소스에서 추출을 지원합니다.

• 구조화된 출력: 추출된 정보를 Markdown, CSV 또는 JSON과 같은 구조화된 형식으로 변환합니다.

AnyParser를 사용하여 비구조화된 데이터를 파싱하는 단계

1. 문서 업로드: AnyParser의 웹 인터페이스에 비구조화된 데이터 파일(예: PDF, 이미지)을 업로드하여 시작합니다. 파일을 드래그 앤 드롭하거나 스크린샷을 붙여넣어 빠르게 처리할 수 있습니다.

2. 추출 옵션 선택: 추출할 데이터 유형을 선택합니다. 예를 들어, PDF에서 테이블을 추출해야 하는 경우 '테이블만' 옵션을 선택합니다.

3. 문서 처리: AnyParser의 API 엔진이 문서를 처리하여 필요한 정보를 정확하게 감지하고 추출합니다. 이 도구는 관련 데이터 포인트를 식별하고 이를 구조화된 형식으로 변환하기 위해 고급 VLM 기술을 사용합니다.

4. 미리보기 및 확인: AnyParser의 미리보기 기능을 사용하여 추출된 데이터를 검토합니다. 초기 추출 결과와 원본 문서를 비교하여 정확성을 확인합니다.

5. 다운로드 또는 내보내기: 추출 결과에 만족하면 구조화된 데이터 파일(예: CSV, Excel)을 다운로드하거나 Google Sheets와 같은 플랫폼으로 직접 내보낼 수 있습니다.

AnyParser 사용의 이점

• 효율성 및 정확성: 데이터 추출 작업을 자동화하여 수작업을 줄이고 오류를 최소화합니다.

• 데이터 보안: 민감한 정보가 로컬에서 처리되도록 하여 데이터 개인정보 보호 기준을 준수합니다.

• 유연한 사용자 정의: 사용자가 특정 요구에 맞게 추출 매개변수 및 출력 형식을 조정할 수 있습니다.

• 향상된 분석 집중: 데이터 추출을 간소화하여 전문가가 더 높은 가치의 분석에 집중할 수 있도록 합니다.

애플리케이션

• AI 엔지니어: PDF에서 텍스트 및 레이아웃 정보를 추출하여 AI 모델을 개발하고 훈련합니다.

• 재무 분석가: PDF 테이블에서 수치 데이터를 추출하여 정확한 재무 분석을 수행합니다.

• 데이터 과학자: 대량의 비구조화된 문서를 처리하여 통찰력과 트렌드를 발견합니다.

• 기업: 계약서 및 보고서와 같은 다양한 문서의 처리 및 분석을 자동화하여 운영 효율성을 개선합니다.

AnyParser를 활용하면 사용자는 복잡한 비구조화된 데이터를 구조화된 편집 가능한 파일로 변환하여 데이터 분석 및 관리의 향상을 위해 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있습니다.

결론

디지털 시대에 비구조화된 데이터를 구조화된 형식으로 변환하는 것은 기업이 통찰력을 얻고 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적입니다. AnyParser는 비구조화된 보조 서비스 데이터를 파싱하는 데 활용될 수 있으며, 이를 비즈니스 인텔리전스 시스템에 통합하기 쉽게 만듭니다. 이 과정을 간소화함으로써 조직은 데이터의 전체 잠재력을 효율적으로 활용하여 더 나은 의사 결정 및 전략적 계획을 추진할 수 있습니다.