읽는 시간: 5분 | 게시일: 2025년 10월 8일
정형 데이터 정형 데이터란?
정형 데이터는 사람과 시스템이 모두 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 표준 형식으로 정리된 정보입니다. 일반적으로 서로 다른 데이터 필드 간의 관계를 정의하는 잘 정의된 스키마를 사용하여 구성됩니다. 또한 매우 체계적으로 정리되어 있기에 다양한 도구와 기술을 사용하여 쉽게 검색, 쿼리, 분석할 수 있습니다. 정형 데이터의 예를 들자면 이름, 주소, 전화번호, 이메일 주소와 같은 고객 정보가 있습니다.
정형 데이터의 예
- 관계형 데이터베이스와 스프레드시트는 정형 데이터를 행과 열의 구조로 보관합니다. 이를 저장, 접근, 분석하는 것은 간단합니다. 고객, 재무 및 인사 데이터는 이름, 거래 금액, 직무 설명 등의 필드에 보관됩니다. 이러한 배치는 데이터 쿼리와 분석을 간소화합니다.
- 의료 분야에서는 정형 데이터가 환자 정보, 의료 기록, 약물 등을 기록하는 데 사용됩니다. 소매 및 전자 상거래 기업은 이를 사용하여 재고, 판매 거래, 제품 세부 사항을 추적합니다. 데이터베이스에는 제품 ID, 이름, 가격, 재고 수준, 공급업체 정보도 포함될 수 있습니다. 웹 분석은 이러한 정형 데이터를 사용하여 웹 사이트 방문, 이탈률, 전환율, 세션 기간을 추적합니다.
- IoT(사물 인터넷)에서 센서는 온도, 습도, 위치 좌표, 타임스탬프를 체계적으로 수집합니다. SQL은 데이터베이스에서 이 데이터를 쿼리하고 분석합니다. 기업은 정형 데이터를 활용하여 쉽게 보고서를 작성하고 분석을 실행하며 데이터 기반의 선택을 내릴 수 있습니다.
정형 데이터와 관련한 AI 기회
정형 데이터 분석, 관리, 활용을 개선하기 위한 AI 기회는 다음과 같습니다.
- 예측 분석: 회귀 및 분류 기계 학습 모델은 정형 데이터를 사용하여 고객 구매 패턴, 재고 수요, 재무 결과를 예측할 수 있습니다.
- 데이터 정리 및 품질 개선: AI가 정형 데이터에서 실수, 불일치, 누락된 값을 자동으로 찾아서 수정하여 데이터 품질과 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
- 데이터 처리 자동화: 기계 학습과 로봇 공정 자동화가 다양한 소스에서 수집된 데이터 입력, 분류, 통합을 자동화합니다. 엄청난 양의 데이터를 처리하는 기업은 분석 개선, 시간 절약, 운영 효율성 향상 효과를 얻을 수 있습니다.
- 인사이트 및 패턴 인식 개선: AI가 정형 데이터를 클러스터링하고 분류하여 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내어 조직이 데이터 중심의 선택을 하고 운영을 간소화하며 새로운 가능성을 찾는 데 도움이 됩니다.
- 맞춤 설정 및 조언: AI가 사용자 선호도 및 행동과 같은 정형 데이터를 활용하여 전자 상거래 제품 제안과 스트리밍 콘텐츠를 개인화함으로써 소매 기업이 효율성을 극대화하고 타겟 마케팅 기회를 식별할 수 있습니다.
- 사기 감지 및 위험 관리: AI가 정형 데이터를 실시간으로 분석하여 금융 사기와 보험 청구 이상을 탐지하고 예방할 수 있으며, 이는 금융 기관과 의료 서비스 제공자에 큰 도움이 됩니다.
HPE가 정형 데이터를 지원하는 방법
HPE는 다음과 같이 정형 데이터를 위한 다양한 제품과 서비스로 경쟁업체보다 우수한 이점을 제공합니다.
- HPE Alletra Storage MP B10000: 최신 스토리지 솔루션입니다.
- 업계 최초의 분리형 스케일 아웃 블록 및 파일 스토리지 시스템으로, 성능과 용량의 독립적인 확장이 가능하여 TCO 40% 절감, 전력 소비 45% 감소, 클라우드 경험 간소화, 효율적인 확장, 100% 데이터 가용성을 보장하며 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 업계 최고 수준의 SLA를 표준 기능으로 제공합니다.
- 사이버 복원력 보장을 통해 실시간 AI 기반 랜섬웨어 탐지 및 복구 기능을 지원하며 데이터 손실과 가동 중지 시간을 획기적으로 줄여줍니다.
- 변화하는 워크로드에 맞춰 무료 컨트롤러 교체를 통해 최대 30%의 비용 절감 효과를 제공하며 중단 없이 데이터를 그대로 유지하는 업그레이드가 가능하므로 기존 스토리지를 다시 구매할 필요가 없습니다.
- 지능형 셀프 서비스 프로비저닝을 통해 운영 시간을 99% 단축하고, 일관된 단일 클라우드 콘솔에서 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드 전반의 워크로드를 관리하고 보호할 수 있습니다.
- DSCC(Data Services Cloud Console)를 갖춘 HPE AIOps: 스토리지 운영을 관리하고 최적화하기 위한 AI 기반 예측 분석을 포함하는 통합 관리 컨트롤 플레인입니다. 이 솔루션은 기업이 잠재적인 문제를 사전에 식별하고 해결함으로써 데이터 스토리지 시스템의 안정성, 성능, 효율성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한 HPE AIOps는 스택 간 분석을 제공하며, 경쟁사의 제한적인 분석 기능과 맞춤형 관리 인터페이스보다 우수한 성능을 지원합니다.
- HPE GreenLake: 블록, 파일, 개체, 프라이빗 클라우드를 포함한 가장 포괄적인 스토리지 서비스 제품군을 제공하는 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 위한 강력한 오케스트레이션 및 관리 레이어로, 중앙 집중식의 직관적인 컨트롤 플레인을 제공합니다. 그리고 온프레미스, 코로케이션, 퍼블릭 클라우드 등 모든 환경에서 통합된 프로비저닝, 모니터링, 비용 최적화 및 보안 구현을 지원하여 운영을 간소화하고 복잡성을 줄입니다. 또한 HPE는 HPE GreenLake Flex를 통해 고객이 사용한 만큼만 비용을 지불하는 Storage-as-a-Service를 제공합니다.
HPE Alletra Storage MP B10000 발표 내용 블로그를 확인하고 HPE의 최신 스토리지 개선 사항을 자세히 알아보십시오.
정형 데이터 대 비정형 데이터 비교
기능 | 정형 데이터 | 비정형 데이터 |
|---|---|---|
| 정의 | 정리된 정보가 미리 정의된 형식으로 저장됨(예: 표) | 미리 정의된 형식이나 구조가 없는 정보 |
| 스키마 | 고정된 스키마(예: 행/열이 있는 데이터베이스 테이블)를 따름 | 고정된 스키마 없음, 데이터는 기본 형식으로 저장됨 |
| 스토리지 | 관계형 데이터베이스(예: SQL 데이터베이스)에 저장 | 데이터 레이크, NoSQL 데이터베이스 또는 파일 시스템에 저장 |
| 검색 가능성 | SQL과 같은 쿼리 언어를 사용하여 쉽게 검색 가능 | 분석하려면 AI, NLP 또는 검색 엔진과 같은 고급 도구 필요 |
| 예 | 이름, 날짜, 주소, 금융 거래 | 이메일, 비디오, 이미지, 소셜 미디어 게시물, 오디오 파일 |
| 사용 사례 | 보고, 분석, 비즈니스 운영, 트랜잭션 시스템 | 감정 분석, 이미지 인식, 빅 데이터 분석 |
| 분석 복잡성 | 단순하고 직관적임 | 복잡함, 전문적인 도구와 기술 필요 |
정형 데이터 관련 FAQ
정형 데이터의 일반적인 저장 위치
일반적으로 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 스프레드시트에 저장되며, SQL이나 기타 정형 쿼리 툴을 사용하여 쿼리할 수 있습니다.
정형 데이터가 중요한 이유
정확성과 일관성이 요구되는 비즈니스 인텔리전스, 컴플라이언스, 운영 체제에 필수적인 빠른 검색과 보고 및 분석을 지원합니다.
정형 데이터를 가장 많이 활용하는 산업 분야
금융, 의료, 소매, 정부, 물류 등은 모두 거래, 컴플라이언스, 고객 관리, 성과 추적을 위해 정형 데이터에 크게 의존합니다.
정형 데이터의 관리에 사용하는 툴
정형 데이터를 관리하기 위한 기본 툴은 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템), 데이터 웨어하우스, SQL, ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인입니다.
정형 데이터의 한계
동영상, 오디오, 자유형 텍스트 등 복잡하거나 정형화되지 않은 정보를 쉽게 수집할 수 없어 비정형 데이터 또는 반정형 데이터보다 범위가 제한적입니다.
정형 데이터와 비정형 데이터의 결합 가능 여부
가능합니다. 많은 조직에서 정형 데이터와 비정형 데이터를 데이터 레이크나 최신 분석 플랫폼에 통합하여 비즈니스 및 고객 활동에 대해 더욱 포괄적인 관점을 확보합니다.