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- 데이터 종류
- 정형 데이터(Structured Data)
- 반정형 데이터(Semi-Structured Data)
- 비정형 데이터(Unstructured Data)
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데이터 과학 Data Science
데이터 정의 Definition of Data
데이터 구조와 종류 Data Structure and Type
데이터는 어떤 구조를 가지고 어떤 종류로 구분되는지 살펴보자.
이수안 컴퓨터 연구소 (SuanLab)\r
www.suanlab.com
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[Data]데이터의 특징과 종류, 수집
데이터를 형태에 따라 분류해 보면 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 나눌 수 있다. 정형 데이터. -특징. 정형 데이터(Structured Data)는 …
Source: spidyweb.tistory.com
Date Published: 3/6/2021
View: 9167
데이터의 종류 – 정명훈의 블로그
티스토리 · 데이터의 종류 · 데이터의 종류에는 어떤 것들이 있을까? · 스키마 (schema) · 정형 데이터 (Structured Data) · 반정형 데이터 (Semi-Structured …
Source: audgnssweet.tistory.com
Date Published: 8/27/2022
View: 8520
데이터 종류 Data type – datadata.link
형식에 따라 구분되는 데이터 종류는 정형데이터와 비정형데이터가 있습니다. 정형데이터(structured data)는 미리 정의된 형식이 있는 데이터를 의미 …
Source: www.datadata.link
Date Published: 6/25/2021
View: 1922
데이터의 종류 – velog
데이터의 종류 · 정형 데이터(Structured data) · 비정형 데이터(Unstructured data) · 반정형 데이터(Semi-structured data) · TDD · CI/CD …
Source: velog.io
Date Published: 1/29/2022
View: 878
3. 빅데이터 종류와 유형 – 이끼의 생각
빅데이터를 처리할 때 데이터 집합의 크기와 데이터의 종류에 따라 각각의 특징을 갖을 수 있습니다. 정형 데이터는 쉬운 예로 DBMS에서 주로 사용하는 …
Source: ikkison.tistory.com
Date Published: 1/26/2022
View: 3778
데이터사이언스 – (1) 데이터의 요소 – 개발블로그
티스토리 · 연속형 (continuous). 일정 범위 안의 어떤 실수값이든 가능한 형태의 데이터이다. · 이산형 (discrete) · 범주형 (categorical) · 이진 (binary).
Source: jyoondev.tistory.com
Date Published: 11/6/2021
View: 7115
[Database] Data 의 종류 : Structured, Unstructured, Semi …
Data 의 종류에는 정형(Structured), 반정형(Semi-structured), 비정형(Unstructured) 이 있다. Structured data 정형데이터. 주로 관계형 데이터로 불림.
Source: buildgoodhabit.tistory.com
Date Published: 1/19/2021
View: 5013
빅데이터의 분류 – 네이버 블로그
정형 데이터(Structured Data)는 고정된 필드에 저장된 데이터를 말하며 관계형 데이터베이스(RDB, Related Database) 와 스프레드시트 등을 예로 들수 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 2/14/2021
View: 8855
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주제에 대한 기사 평가 데이터 의 종류
- Author: 이수안컴퓨터연구소
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- Date Published: 2020. 10. 29.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=1Nm4_vriYuM
정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터
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데이터 종류
일반적으로 데이터는 형태에 따라 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 분류할 수 있다.
정형 데이터(Structured Data)
정형 데이터는 구조화된 데이터, 즉 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터다. 표 안에서 행과 열에 의해 지정된 각 칸에 데이터를 저장하는 엑셀의 스프레드 시트, 관계 데이터베이스의 테이블이 대표적인 예시이다.
반정형 데이터(Semi-Structured Data)
반정형 데이터는 구조에 따라 저장된 데이터지만 정형 데이터와 달리 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 함께 존재한다. 그렇기 때문에 데이터 내용에 대한 설명인 구조를 파악하는 파싱 과정이 필요하고, 보통 파일 형태로 저장된다. 반정형 데이터의 예시로 웹에서 데이터를 교환하기 위해 작성하는 HTML, XML, JSON 문서나 웹 로그, 센서 데이터 등이 있다.
비정형 데이터(Unstructured Data)
비정형 데이터는 정해진 구조가 없이 저장된 데이터다. 소셜 데이터의 텍스트, 이미지, 영상, 워드나 PDF 문서와 같은 멀티미디어 데이터가 대표적인 예다. SNS 이용률이 크게 높아지면서 실시간으로 많은 양의 비정형 데이터가 생산되고 있다.
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[Data]데이터의 특징과 종류, 수집
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일반적인 데이터의 특징
구분 정성적 데이터 정량적 데이터 형태 비정형 데이터 정형ㆍ반정형 데이터 특징 객체 하나에 함의된 정보를 갖고 있다. 속성이 모여 객체를 이룬다. 구성 언어, 문자 등으로 이루어짐 수치, 도형, 기호 등으로 이루어짐 저장 형태 파일, 웹 데이터베이스, 스프레드시트 소스 위치 외부 시스템(주로 소셜 데이터) 내부 시스템(주로 DBMS)
수집활동에서 데이터의 특징
구분가역적 데이터불가역적 데이터환원 가능성의존성원본 데이터와의 관계처리 과정활용 분야
구분 가역적 데이터 불가역적 데이터 환원 가능성 가능하다 불가능하다 의존성 원본 데이터에 의존적 원본 데이터에 독립적 원본 데이터와의 관계 1:1 관계 1:N 혹은 N:1 처리 과정 탐색 병합 활용 분야 데이터 웨어하우징, 로그 수집 소셜 분석, 텍스트 마이닝
데이터 수집을 위해 가장 먼저 고려해야 할 사항은 수집 대상 데이터의 종류일 것이다. 데이터 종류는 데이터가 저장ㆍ관리되는 형태와 데이터의 저장 위치, 그리고 데이터의 생산 주체에 따라 구분할 수 있다.
수집 데이터의 형태에 따른 분류
데이터를 형태에 따라 분류해 보면 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 나눌 수 있다.
정형 데이터
-특징
정형 데이터(Structured Data)는 관계형 데이터베이스 시스템의 테이블과 같이 고정된 컬럼에 저장되는 데이터와 파일, 그리고 지정된 행과 열에 의해 데이터의 속성이 구별되는 스프레드시트 형태의 데이터도 있을 수 있다. 관계형 데이터베이스 시스템의 정형 데이터를 비정형 데이터(Unstructured Data)와 비교할 때 가장 큰 차이점은 데이터의 스키마를 지원하는 것이다.
-데이터 탐색
정형 데이터의 경우, 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 데이터를 탐색하는 과정이 테이블 탐색, 컬럼 구조 탐색, 로우 탐색 순으로 정형화되어 있다.
예) SELECT COLUMN1, COLUMN2… FROM TABLE WHERE CONDITION
-형태
-정형 데이터의 예
RDBMS의 테이블들(단일 테이블 혹은 조인한 테이블 포함)
스프레드시트
반정형 데이터(Semi-Structred Data)
-특징
정형 데이터는 데이터의 스키마 정보를 관리하는 DBMS와 데이터 내용이 저장되는 데이터 저장소로 구분되지만, 반정형 데이터는 데이터 내부에 정형데이터의 스키마에 해당되는 메타데이터를 갖고 있으며. 일반적으로 파일 형태로 저장된다.
-데이터 탐색
반정형 데이터의 경우 데이터 내부에 데이터 구조에 대한 메터정보를 갖고 있기 때문에 어떤 형태를 가진 데이터인지를 파악하는 것이 필요하다. 데이터 내부에 있는 규칙성을 파악해 데이터를 파싱할 수 있는 파싱 규칙을 적용한다.
-형태
-반정형 데이터의 예
URL 형태로 존재 – HTML
오픈 API 형태로 제공 – XML, JSON
로그형태 – 웹로그, IOT에서 제공하는 센서 데이터
비정형 데이터
-특징
비정형 데이터(Unstructured-Data)는 데이터 세트가 아닌 하나의 데이터가 수집 데이터로 객체화돼 있다. 언어 분석이 가능한 텍스트 데이터나 이미지, 동영상 같은 멀티미디어 데이터가 대표적인 비정형 데이터다. 웹에 존재하는 데이터의 경우 html 형태로 존재하여 반정형 데이터로 구분할 수도 있지만, 특정한 경우 텍스트 마이닝을 통해 데이터를 수집하는 경우도 존재하므로 명확한 구분은 어렵다.
-데이터 탐색
이진 파일 형태: 동영상, 이미지(BLOB)
스크립트 파일 형태: 소셜 데이터의 텍스트(CLOB)
이진 파일 형태의 데이터일 때, 데이터를 탐색하는 방법은 데이터의 종류별로 응용소프트웨어를 이용하여 탐색한다.
예) 동영상: 동영상 플레이어 (스크립트 파일 형태일 경우 데이터를 파싱해 처리)
수집데이터의 형태와 데이터 수집과의 관계
어떤 데이터의 수집이 가능하다고 가정할 때 수집 데이터의 형태가 데이터 수집에서 어떠한 사항들과 관계가 있는지 살펴보자. 수집의 난이도, 데이터 처리 아키텍처 구성, 데이터의 잠재적 가치 측면에서 알아보자.
-수집 난이도
형태 특징 난이도 정형 데이터 내부 시스템인 경우가 대부분이라 수집이 쉽다. 파일 형태의 스프레드시트라도 내부에 형식을 가지고 있어 처리가 쉬운 편이다. 하 반정형 데이터 보통 API 형태로 제공되기 때문에 데이터 처리 기술이 요구 된다. 중 비정형 데이터 텍스트 마이닝 혹은 파일일 경우 파일을 데이터 형태로 파싱해야 하기 때문에 수집 데이터 처리가 어렵다. 상
-데이터 처리 아키텍처
형태 특징 난이도 정형 데이터 CRUD가 일어나는 일반적인 아키텍처 구조로 이루어져 있다. 하 반정형 데이터 데이터의 메타구조를 해석해 정형 데이터 형태로 바꿀 수 있는 아키텍처 구조를 수정해야 한다. 중 비정형 데이터 텍스트나 파일을 파싱해 메타구조를 갖는 데이터의 셋형태로 바꾸고 정형 데이터 형태의 구조로 만들 수 있도록 아키텍처 구조를 수정해야 한다. 상
-데이터의 잠재적 가치
형태 특징 잠재가치 정형 데이터 내부 데이터의 특성상 현실적 가치의 한계상 활용측면에서 잠재적 가치는 상대적으로 낮다. 보통 반정형 데이터 데이터의 제공자가 선별해 제공하는 데이터로 잠재적 가치는 정형 데이터 보다 높다. 높음 비정형 데이터 수집주체에 의해 데이터에 대한 분석이 선행되었기 때문에 목적론적 데이터 특징이 가장 잘 나타나는 데이터이다. 그렇기 때문에 일단 수집이 가능하면 수집주체에게는 가장 높은 잠재적 가치를 제공한다. 매우높음
수집데이터의 위치에 따른 분류
수집하려는 데이터를 저장된 위치에 따라 분류하면 동일한 시스템계에 저장되는 내부 데이터와 외부시스템에 저장된 외부 데이터로 나눌 수 있다. 이는 배치 처리에서 해당되고 실시간 처리에서는 저장되는 위치가 아니라 발생하는 위치에 따라 내부 데이터와 외부 데이터로 나눌 수 있다. 수집시 내부와 외부로 데이터를 분류하는 가장 큰 이유는 원천 시스템과 연계를 위한 인터페이스의 기술적 방법 및 정책적 차이점 때문일 것이다. 내부 데이터와 외부 데이터의 특징과 데이터의 위치에 따른 데이터 수집의 인터페이스 방법에 대해 알아보자
내부데이터
-특징
수집하는 원천 데이터의 데이터 저장소가 내부시스템에 있는 데이터를 의미한다. 단순히 물리적 데이터 저장소 외에도 내부데이터와 외부 데이터의 가장 큰 구별점은 데이터 제공자와 상호 협약에 의한 의사소통이 가능하다는 점이다. 또한 원천데이터와 수집한 데이터가 동일 시스템계에 저장돼 있으므로 원천데이터가 외부에 있는 경우와 비교했을 때 상대적으로 기술적 제약도 적은 편이다.
-인터페이스 방법
인터페이스할 데이터의 수집주기 및 방법은 데이터 제공자(또는 기관)와의 협약을 통해 제공 받는다. 또한 수집성공 여부에 대한 별도의 인터페이스를 설정해 수집 실패한 데이터에 대해 재수집이 가능하도록 구현할 수 있다.
외부데이터
-특징
수집하는 원천 데이터의 데이터 저장소가 외부 시스템에 있는 데이터를 의미한다. 일반적으로 내부 데이터와 가장 큰 구별점은 데이터 제공자와 협약된 관계가 아니면 상호 의사소통이 불가능하다는 점이다. 따라서 데이터 수집을 위해 수집주기 및 방법에 관한 분석이 필요하다.
-인터페이스 방법
외부 데이터의 인터페이스 방법은 수집할 항목을 분석해 수집 시스템을 설계하는 것이다. 협약이 되지 않은 시스템의 경우 수집 실패 시의 대안을 마련해야 한다. 가능한 데이터의 전처리 과정 없이 원본 데이터를 수집 후, 수집 시스템에서 처리를 할 수 있도록 인터페이스를 설계하는 것이 바람직하다.
수집 데이터의 위치와 데이터 수집과의 관계
수집 데이터의 위치가 데이터 수집에서 어떠한 사항들과 관계가 있는지 수집의 난이도, 데이터 처리 아키텍처 구성, 데이터의 잠재적 가치 측면에서 알아보도록 하자.
-수집난이도
위치 특징 난이도 내부 데이터의 저장소가 내부에 있으므로 해당 소스 데이터 담당자와 의사소통이 원활하기 때문에 수집난이도가 외부데이터와 비교해 낮다. 하 외부 외부 소스의 경우 해당 소스 데이터 담당자와 의사소통이 어려워 상대적으로 수집 난이도가 높다 상
-데이터처리 아키텍쳐
위치 특징 난이도 내부 대부분 정형 데이터이므로 일반적인 CRUD처리 아키텍처와 같은 구성이 가능하다. 하 외부 대부분 비정형, 반정형 데이터 형태로 일반적인 아키텍처 구성에 반정형, 비정형 데이터를 처리할 수 있는 아키텍처를 추가해야 한다. 상
-데이터의 잠재적가치
위치 특징 난이도 내부 내부 데이터의 특성과 현실적 가치의 한계상 활용 측면에서 잠재적 가치는 상대적으로 낮다. 보통 외부 데이터의 제공자가 선별해 제공하는 데이터나 수집주체에 대한 분석이 이루어진 후 수집을 하는 데이터이기 때문에 데이터의 목적론적 특징이 가장 잘 나타나는 데이터이다. 그렇기 때문에 내부 데이터와 비교할 경우 상대적으로 잠재적 가치가 높다. 높음
출처:www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=186814&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=152&boardStep=1
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데이터의 종류
훈수/저작권 관련 지적 환영합니다 – 댓글 또는 [email protected]
데이터의 종류에는 어떤 것들이 있을까?
일반적으로 알려진 데이터의 종류에는 3가지가 있습니다.
정형 데이터 반정형 데이터 비정형 데이터
오늘은 데이터 종류에 대해 공부하고 정리해보겠습니다.
스키마 (schema)
컴퓨터 과학에서 데이터베이스 스키마는
자료의 구조, 자료의 표현 방법, 자료 간의 관계를 형식 언어로 정의한 구조이다. – 위키백과
간단히 생각해서 데이터의 구조와 제약 조건에 대한 것들을 정의한 것입니다.
정형 / 반정형 / 비정형 데이터를 구분할 때 스키마라는 용어에 대한 이해가 필요합니다.
정형 데이터 (Structured Data)
이런 형태로 가져와. 이런 형태 아니면 너 안 받아준다?
스키마를 철저히 따르는 데이터를 의미합니다.
앞서 말씀드렸듯 명확한 구조와 제약조건을 지켜야 하기 때문에 데이터의 자유도가 낮습니다.
대표적으로 RDBMS에 들어가는 형태의 데이터를 의미합니다.
정형 데이터의 간단한 예시로는 주민등록번호를 생각할 수 있습니다.
주민등록번호는 생년월일, 성별 등의 자료를 종합하여 13자리 번호를 만들어 낸 것입니다.
이런 형태를 엄격하게 지켜야 하고, 12자리나 14자리 주민등록번호는 존재할 수 없습니다. 또한 없을 수도 없습니다.
반정형 데이터 (Semi-Structured Data)
명확한 스키마가 없습니다. 아예 스키마 자체가 없는 것은 아니지만 정형 데이터에 비해 데이터의 자유도가 있습니다.
다시 말해서 대체로 비슷하지만, 모든 데이터가 완전히 동일한 구조를 할 필요는 없다는 것입니다.
반정형 데이터의 대표적인 예시가 바로 json입니다.
json-> key-value 형태의 자료형입니다. 코딩을 해보신 분이라면 무조건 써보셨을 데이터 형식입니다.
예시를 하나 보겠습니다.
[ {“name”:”jeong”, “age”:25}, {“name”:”kim”, “age”:30, “email”:”[email protected]”} ]위처럼 하나의 json 배열에 json object가 두 개 들어있는데, 두 개의 형태가 조금 다릅니다.
공부를 하면서 조금 더 찾아보니 이런 반정형 데이터는 경우에 따라 정형이 될 수도, 비정형이 될 수도, 둘 다를 포함하는 경우 등 명확히 정의하기 애매한 경우가 많기 때문에 현업에서는 데이터를 주고받을 때 변경된 포맷 정도로 생각하는 경우가 많다고 합니다.
하지만 확실한 것은 json과 같은 반정형 데이터는 요즘 쓰임이 매우 넓어지고 있고 RDBMS에서도 json형식을 지원하는 움직임을 보이고 있기 때문에. 공부하고 사용할 가치가 있다는 것입니다.
비정형 데이터 (Unstructured Data)
사실상 구조가 없는 데이터를 의미합니다.
구조가 없다니? 종류를 보겠습니다.
비디오, 오디오 등의 멀티미디어 데이터, 일반 텍스트, 웹자료 등이 있습니다.
사실 이것들도 깊게 파고 들어가면 각각의 형식이 있습니다.
간단히 생각했을 때 비디오도 당연히 자료의 형식이 있겠죠?
하지만 여기서 말하는 구조란, 데이터베이스 입장에서 바라봤을 때를 의미합니다.
데이터베이스에서 봤을 때 오디오 파일은 그냥 오디오 파일일 뿐, 멜로디가 어떻고 가사가 어떻고를 따질 수가 없습니다.
그래서 요즘은 이런 비정형 데이터를 정형 데이터처럼 처리하고자 하는 기술의 개발이 이슈입니다.
예를 들어 이미지를 통한 검색, 라임을 통한 힙합 음악 검색 등의 기술들을 말하는 것입니다.
텍스트에서는 역 인덱스 기법이라던지 하는 기술들이 있는데, 이는 공부해나가면서 채워보겠습니다.
3. 빅데이터 종류와 유형
빅데이터의 규모와 다양성
빅데이터를 처리할 때 데이터 집합의 크기와 데이터의 종류에 따라 각각의 특징을 갖을 수 있습니다.
정형 데이터는 쉬운 예로 DBMS에서 주로 사용하는 SQL을 이용한 테이블, 릴레이션을 갖는 데이터셋으로 이해하면 됩니다. 이러한 데이터셋을 수십년간 사용한 방식으로 당연히 테라, 페라 단위의 데이터를 갖는 경우는 거의 없습니다.(국가기반, 전세계 규모는 예외).
데이터 규모가 작으면 이러한 전통적인 방법의 비즈니스 모델을 갖게 되지만 만약 비정형의 경우 소프트웨어 수준에서 간단한 분석, 작은 분석값들을 얻을 수 있으며 비즈니스 가치를 갖는다고 말하기는 어렵습니다.
빅데이터인 경우 처리 연산이 비례하기 되므로 전통적인 방식에서는 확장성이 떨어져 숨은 가치를 추출하기 어려워집니다. 그러나 비정형, 정형 모두 빅데이터 처리를 위한 인프라와 기술을 활용하면 가치를 얻을 기회가 많아 지겠죠.
빅데이터의 종류와 유형, 그리고 변화
빅데이터의 종류는 다음과 같습니다.
– 정형 : 고정된 필드에 저장된 데이터이다. 예) 관계형 데이터베이스, 스프레드시트 등.
– 반정형 : 고정된 필드에 저장되어 있지는 않지만, 메타데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터이다. 예) XML, HTML 텍스트, JSON 등.
– 비정형 : 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터이다. 예) 텍스트 분석이 가능한 텍스트문서, 이미지, 동영상, 음성 데이터, GPS 위치 정보 등.
이 3가지 종류들의 변화를 보겠습니다.
정형데이터는 특수한 상황, 전문적인 기술을 다루는 분야에서 사람들에 의해 생성되는데 쉽게 생각해서 데이터베이스 시스템을 다루거나, SQL을 이용하는 전문가, 개발자, 엑셀과 같은 스프레드시트를 전문적으로 다루어 DBMS를 사용하는 경우를 생각하시면 됩니다. 비정형 데이터 역시 특수한 상황에서 사용되거 데이터가 축적되죠.
그에 반면에 비정형데이터 인터넷을 이용하는 일반 사용자들에 의해 축적이되는데 스마트폰의 등장으로 SNS 글, 문서, 이미지, 영상 등 비정형 데이터들이 빠르게 늘어나고 있습니다.
전통적인 데이터와 빅데이터 특징 비교
(1) 데이터의 요소
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데이터사이언스
데이터란 현실에서 수집 가능한 모든 정보의 집합을 말한다.
기존에는 데이터(data)와 정보(information)를 나누어,
가공되기 전의 상태를 데이터, 가공후의 상태를 정보라고 지칭하였다.
하지만, 빅데이터의 영향으로 데이터 자체가 의미를 갖는 상황이 생겨났기 때문에,
최근에는 두가지를 분류해서 정의하지 않는다.
데이터의 종류
데이터분석에서 활용되는 데이터는 둘로 나뉜다.
정형데이터와 정형화되지 않은 비정형데이터이다.
정형데이터
정형화된 데이터란 우리가 흔히 알고있는 테이블로 표현 가능한 데이터이다.
대개는 한번의 정제 과정을 거쳐 테이블(데이터베이스)로 적제 되거나,
개발자나 DBA가 정의한 스키마로 저장될 수 있도록 유도된다.
비정형데이터
비정형데이터란 정형화되지 않은 모든 데이터를 가리킨다.
사물인터넷(IoT)로부터 받아진 데이터가 정제 과정을 거치지 않은상태,
혹은 이미지나 자연어(문서)와 같이 어떠한 형식으로 정의하기 힘든 데이터를 말한다.
정형데이터의 종류
정형데이터는 성질에 따라 다음과 같은 형태로 나뉠 수 있다.
연속형 (continuous)
일정 범위 안의 어떤 실수값이든 가능한 형태의 데이터이다.
실수형, 수치형 데이터라고도 한다.
범위안의 실수값이면 어떠한 값이든 가능하기 때문에, 무수히 많다.
예) 온도, 속도 등
이산형 (discrete)
정수형 값만 취할 수 있는 데이터를 말한다.
정수형, 혹은 횟수 데이터라고도 한다.
예) 주문수, 인원수 등
범주형 (categorical)
범위가 정해진 값의 데이터 중, 연속형이지 않은 데이터이다.
범주형 데이터 사이에는 보통 순서가 존재하지 않는다.
예) 서울의 행정구 (강남구, 서초구, 송파구 등)
이진 (binary)
범주형 데이터 중 두가지(0 혹은 1)로 표현 가능한 데이터이다.
참 혹은 거짓과, 0 혹은 1과 같이 표현 가능하다.
예) 완료 여부, 특정 값의 존재 여부 등
순서형 (ordinal)
범주형 데이터가 순서를 갖는 형태의 데이터이다.
각 정수형 데이터가 일정한 순위를 갖게 된다.
예) 평점(1, 2, 3, 4, 5), 랭킹(1위 ~ 10위) 등
정형데이터의 요소
정형데이터를 표현하는 방법은 여러가지가 있다.
특히 통계나 데이터 분야에서 여러 다른 용어가 혼재되어 있는데,
이는 다음과 같이 정리해 볼 수 있다
.
테이블 (table)
테이블 구조로 행(row)과 열(column)이 갖추어진 구조를 말한다.
여러 프로그래밍 언어에서는 데이터 프레임 (data frame) 이라고도 한다.
피쳐 (feature)
테이블의 하나의 열(column)을 뜻한다.
특성, 속성, (예측)변수라는 용어로 쓰이기도 한다.
각 피쳐는 위에서 이야기한 정형데이터의 종류 중 하나에 해당한다.
레코드 (record)
테이블의 하나의 행(row)을 뜻한다.
보통 프로그램에서 ORM에 해당하는 하나의 객체(object)를 뜻하기도 한다.
기록, 관측, 샘플, 데이터포인트 등의 용어로도 쓰인다.
결과 (outcome)
레코드를 통해 이끌어낼 수 있는 값을 뜻한다.
종속변수, 응답, 출력 등의 용어로도 쓰인다.
분석의 결과로서는 예측, 실제 결과로서는 목표로 나뉠 수 있다.
예측 (prediction)
분석으로서 이끌어낸의 결과값을 뜻한다.
일반적으로는 하나의 레코드는 하나의 예측값을 낸다.
하나의 시퀀스(레코드의 집합)가 하나의 예측값을 내는 경우도 존재한다.
예측값은 목표(target)과 대조되어 머신러닝 모델 학습에 사용된다.
목표 (target)
레코드의 실제 결과값을 뜻한다.
레이블(label), 종속변수 등의 용어로도 사용된다.
목표값은 예측(prediction)값과 대조되어 모델 학습에 사용된다.
비정형데이터의 예
위에서 다룬 정형데이터와는 다른 비정형 데이터의 종류를 알아본다.
시퀀스 (sequence)
시퀀스는 정형데이터의 하나의 레코드가 의미를 갖는것이 아닌,
여러 레코드의 집합이 의미를 갖는 데이터를 말한다.
이 레코드의 집합은 각각 다른 길이를 가질 수 있다.
예를 들어 주식의 하루치 기록을 통해 상승/하락을 예측한다고 한다면,
주식의 시간단위 기록은 하나의 레코드에 해당할 수 있지만,
시간단위 레코드 하나 만으로는 목표값인 상승/하락에 영향을 줄 수 없다.
다른 예로는, 사람이 돌아다닌 gps기록을 예로 들 수 있다.
gps기록으로 다음 방문할 장소를 예측한다면,
각기 다른 길이의 gps기록의 집합이 하나의 목표값을 갖게 되는 것이다.
자연어/텍스트
텍스트 데이터는 많은 양의 문자(character)의 집합이다.
문장 또는 문서와 같이 다른 길이의 데이터의 집합이 하나의 의미를 갖게 되는 경우가 많다.
이미지/영상
이미지 역시 여러 다른 길이의 픽셀(pixel)의 집합이다.
또한 이미지의 집합으로서 영상이 될 수 있다.
그래프/네트워크
그래프는 컴퓨터 공학에서 사용되는 자료구조(data-structure)이다.
노드(node)와 엣지(edge)로 구성되어 있고, 노드는 엣지로서 관계를 맺는다.
SNS에서의 친구관계도와 같은 어떠한 추상적인 개념을 표현하는데 주로 쓰인다.
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[Database] Data 의 종류 : Structured, Unstructured, Semi-structured Data
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오늘은 Data의 종류에 대해 알아보고자 한다.
Data 의 종류에는 정형(Structured), 반정형(Semi-structured), 비정형(Unstructured) 이 있다.
Structured data 정형데이터
주로 관계형 데이터로 불림
테이블에 표기가 가능한 데이터 : 숫자, 문자
Strict schema 를 준수하는 데이터 이므로 모든 데이터에 동일한 필드 또는 속성이 있다.
공유 스키마를 사용하면 SQL(Structured Query Language) 와 같은 쿼리 언어로 이러한 유형의 데이터를 쉽게 검색 할 수 있다.
CRM system, 예약 및 재고관리와 같은 어플리케이션에 적합
모든 데이터가 동일한 format을 따름 : 스프레드 시트, CSV
일관적인 구조 떄문에 새 구조로의 진화가 어려움
Structured data, sometimes referred to as relational data, is data that adheres to a strict schema, so all of the data has the same fields or properties. The shared schema allows this type of data to be easily searched with query languages such as SQL (Structured Query Language). This capability makes this data style perfect for applications such as CRM systems, reservations, and inventory management.
Structured data is often stored in database tables with rows and columns with key columns to indicate how one row in a table relates to data in another row of another table. The below image shows data about students and classes with a relationship to grades that ties them together.
Structured data is straightforward in that it’s easy to enter, query, and analyze. All of the data follows the same format. However, forcing a consistent structure also means evolution of the data is more difficult as each record has to be updated to conform to the new structure.
Semi-structured data 반정형 데이터
정형 데이터보다 덜 조직화 되어있고, 필드가 테이블, 행, 열에 딱 맞게 저장되지 않는다. 테이블이 없다.
연산이 불가능한 데이터
정형데이터는 대용량 데이터를 쿼리할때 성능이 저하된다. 특히 OOP 데이터 구조에 적합하지 않다. ▶ 따라서 NoSQL 을 사용함.
데이터의 계층과 구조를 명확히 하는 tag 가 포함 된다 (Key-Value Pair)
비 관계형 데이터 베이스 혹은 NoSQL 이라 한다.
No SQL Data Model
1) Key – Value Databases : Key-Value 쌍에 데이터를 저장하므로 더 빨리 쿼리할 수 있다. No query Language 대신에 Simple Command 인 GET, PUT, DELETE 같은 명령어를 사용함.
2) Graph : Point to other nodes, Links of relationships : 쿼리 속도를 높일 수 있는 관계링크를 만든다.
3) Document : JSON, XML, 어떠한 구조도 원하는대로 생성가능
**[용어] Query : 데이터 베이스에 정보를 요청하는 것, 데이터베이스나 파일의 내용 중 원하는 내용을 검색하기 위하여 몇 개의 코드(code)나 키(Key)를 기초로 질의하는 것을 말함.
serialization 언어에 의해 정의됨 : 소프트 웨어 개발자의 경우 serialiazation 언어를 사용하여 메모리에 저장된 데이터를 파일에 작성하고, 다른시스템으로 전송하며, 구문 분석하고 판독한다.
다른 시스템이나 다른 인프라스트럭쳐와의 데이터 송수신이 주로 serialization 언어로 이루어 진다.
Semi-structured data is less organized than structured data, and is not stored in a relational format, as the fields do not neatly fit into tables, rows, and columns. Semi-structured data contains tags that make the organization and hierarchy of the data apparent – for example, key/value pairs. Semi-structured data is also referred to as non-relational or NoSQL data. The expression and structure of the data in this style is defined by a serialization language.
For software developers, data serialization languages are important because they can be used to write data stored in memory to a file, sent to another system, parsed and read. The sender and receiver don’t need to know details about the other system, as long as the same serialization language is used, the data can be understood by both systems.
Semi-structured Data 의 common format (Data Serialization Language)
– Human Readable
– Data Serialization Languages help you transfer data quickly and easily b/t different systems and processes
1. XML (Extensible MarkUp Language)
XML, or extensible markup language, was one of the first data languages to receive widespread support. It’s text-based, which makes it easily human and machine-readable. In addition, parsers for it can be found for almost all popular development platforms. XML allows you to express relationships and has standards for schema, transformation, and even displaying on the web.
XML expresses the shape of the data using tags. These tags come in two forms: elements such as
and _attributes that can be expressed in text like Age=”23″. Elements can have child elements to express relationships – such as the tag above which is expressing a collection of Hobby elements. XML is flexible and can express complex data easily. However it tends to be more verbose making it larger to store, process, or pass over a network. As a result, other formats have become more popular.
Parser 이용
Tag 사용 :
= element 유연하며 복잡한 데이터를 쉽게 표현이 가능,
장황해 지기 쉽다는 단점이 있다 : 네트워크를 통해 저장, 처리, 전달하는 과정에서 부하가 늘어남.
2. JSON(JavaScript Object Notation)
JSON – or JavaScript Object Notation, has a lightweight specification and relies on curly braces to indicate data structure. Compared to XML, it is less verbose and easier to read by humans. JSON is frequently used by web services to return data.
Notice that this format isn’t as formal as XML. It’s closer to a key/value pair model than a formal data expression. As you might guess from the name, JavaScript has built-in support for this format – making it very popular for web development. Like XML, other languages have parsers you can use to work with this data format. The downside to JSON is that it tends to be more programmer-oriented making it harder for non-technical people to read and modify.
XML 보다 간단한 사양, {} 를 사용해서 데이터 구조를 표시
사용자가 더 읽기 쉬움
웹서비스에서 데이터 반환에 많이 사용함.
XML 보다는 형식적이지 않음
Key-Value 모델에 가까움
단점 : 프로그래머 중심적이라 기술자가 아닌경우 읽고 수정하기가 어려움
3. YAML(YAML Ain’t Markup Language)
YAML – or YAML Ain’t Markup Language, is a relatively new data language that’s growing quickly in popularity in part due to its human-friendliness. The data structure is defined by line separation and indentation, and reduces the dependency on structural characters like parentheses, commas and brackets.
This format is more readable than JSON and is often used for configuration files that need to be written by people but parsed by programs. However, YAML is the newest of these data formats and doesn’t have as much support in programming languages as JSON and XML.
사람이 읽기쉽고 상대적으로 최근에 나온 언어,
데이터구조는 indent 와 한줄뜨우기로 정의 됨 : 괄호를 쓰지 않음
Json 에 비해 Human readable
프로그래밍 언어를 많이 지원하지는 않음.
unstructured data
형태가 없으며 연산이 불가능한 데이터
사진이나 비디오 같은 파일에서 많이 사용됨
비디오 파일자체는 전체적인 구조를 보유하며 반구조적 메타데이터와 함께 제공될 수 있지만 비디오 자체를 구성하는 데이터는 비구조적이다.
The organization of unstructured data is ambiguous. Unstructured data is often delivered in files, such as photos or videos. The video file itself may have an overall structure and come with semi-structured metadata, but the data that comprises the video itself is unstructured. Therefore, photos, videos, and other similar files are classified as unstructured data.
Examples of unstructured data include:
Media files, such as photos, videos, and audio files
Office files, such as Word documents
Text files
Log files
social data : social media data
반응형
빅데이터의 분류
빅 데이터를 형태별로 분류를 해보면 정형 데이터(Structured Data), 반정형 데이터(Semi-structured Data), 비정형 데이터(Unstructured Data) 3가지로 구분할 수 있다.
정형 데이터(Structured Data)
정형 데이터(Structured Data)는 고정된 필드에 저장된 데이터를 말하며 관계형 데이터베이스(RDB, Related Database) 와 스프레드시트 등을 예로 들수 있다. 정형 데이터의 경우는 데이터베이스를 설계한 기술자에 의해 수집되는 정보의 형태가 정해지게 된다. 한정된 정보들 속에서 고객의 정보와 상품 분석, 인기 품목에 대한 정보를 분석할 수 있다.
반정형 데이터(Semi-Structured Data)
반정형 데이터(Semi-Structured Data)는 고정된 필드에 저장된 데이터는 아니지만 XML, HTML 텍스트등 메타데이터(Meta Data) 및 스키마(Schema)를 포함하는 데이터이다.
여기서 반정형 데이터에서 중요한 위치를 차지하고 있는 HTML의 변화에 대해서 말하고자 한다. 인터넷의 확산으로 HTML 자료들이 방대해지고 있는 상황에서 정보 탐색을 위한 요구사항들이 점차 늘어나고 있다. 웹 문서를 보다 쉽게 탐색하고 정확하게 해석하여 의미있는 정보를 추출하기 위해서이다.
HTML5 이전의 웹 문서들은 표현을 위한 태그들은 있었으나 문서에 대한 의미을 담은 태그들은 존재하지 않았다. 이러한 문서는 사람이 읽기에는 적합하지만 자동으로 문서의 의미를 파악하고 분류 및 분석하기에는 힘든 구조이다.
HTML5의 경우 머리글, 바닥글, 탐색줄, 사이드바와 같은 문서의 의미를 위한 시멘틱 태그(Semantic Tag)들이 추가되었다. 이러한 태그들은 문서의 구조와 영역 그리고 범위를 명확히 함으로서 웹 페이지의 전체 또는 일 부분에 의미를 부여할 수 있게 되어 검색시 보다 정확한 정보를 추출할 수 있도록 도와준다.
비정형 데이터(Unstructured Data)
비정형 데이터(Unstructured Data)는 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터를 의미하며 페이스북과 트위터, 유튜브 영상, 이미지 파일, 음원파일, 워드 문서, PDF 문서등을 예로 들수 있다. 비정형 데이터의 경우는 페이스북, 트위터, 네이버, 다움등에서 생성되는 실시간 정보들을 통해서 더 많은 정보들을 수집하고 분석할 수 있다. 예를 들면 특정 지역의 날씨 정보, 유동 인구의 수, 이들의 판매 정보등을 수집할 수 있다. 형태가 정해지지 않는 정보속에서 분석 방향에 따라 다양한 정보를 수집할 수 있는 것이다.
빅 데이터의 85% 가량이 형태가 정해지지 않은 비정형 데이터이다. 소셜 네트워크 이용자 수의 증가로 비정형 데이터는 급속도로 확산되고 있는 추세이지만, 정형 데이터 분석을 위해서 이용되고 있는 많은 기술들이 비정형 데이터에서는 활용할 수 없다는 한계를 가지고 있다.
이러한 이유로 하둡 플랫폼을 이용하여 비정형 데이터를 수집 및 분석하여 내용을 쉽게 보여줄 수 있는 기술력 확보가 필요하다. 이를 통해 무의미하던 데이터에서 보석과 같은 값어치가 있는 정보를 추출하여 다른 경쟁 기업보다 경쟁력 우위를 확보하는 것이 무엇보다 중요다고 할수 있다.
빅데이터 분석기법
빅데이터 분석은 데이터 양이 방대하고 분석해야 할 비정형 데이터의 비중이 높아서 정확한 정보 추출을 위해서는 기술력 확보가 중요하다.
텍스트 마이닝(Text Mining)
텍스트 마이닝은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리(Natural Language Processing) 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다.
텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내는 등 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다.
컴퓨터가 인간이 사용하는 언어(자연어)를 분석하고 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용되고 있다. 주요 응용분야로 문서분류(Document Classification), 문서군집(Document Clustering), 정보추출(Information Extraction), 문서요약(Document Summarization) 등이 있다.
오피니언 마이닝(Opinion Mining)
텍스트 마이닝의 관련 분야로는 오피니언 마이닝, 혹은 평판 분석(Sentiment Analysis)이라고 불리는 기술이 있다. 오피니언 마이닝은 소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정(Positive), 부정(Nagative), 중립(Neutral)의 선호도를 판별하는 기술이다.
오피니언 마이닝은 특별 서비스 및 상품에 대한 시장규모 예측, 소비자의 반응, 입소문 분석(Viral Analysis) 등에 활용되고 있다. 정확한 오피니언 마이닝을 위해서는 전문가에 의한 선호도를 나타내는 표현/단어 자원의 축적이 필요하다.
소셜 네트워크 분석(Social network Analytics)
소셜 네트워크 분석은 수학의 그래프 이론(Graph Theory)에 뿌리를 두고 있다. 소셜 네트워크 연결구조 및 연결강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정하여, 소셜 네트워크 상에서 입소문의 중심이나 허브(Hub) 역할을 하는 사용자를 찾는데 주로 활용된다.
이렇게 소셜 네트워크 상에서 영향력이 있는 사용자를 인플루언서(Influencer)라고 부르는데, 인플루언서의 모니터링 및 관리는 마케팅 관점에서 중요하다고 할 수 있다.
클러스터 분석(Cluster Analysis)
군집분석은 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 군집(Group)을 발굴하는데 사용된다. 예를 들어 트위터 상에서 주로 사진/카메라에 대해 이야기하는 사용자군이 있을 수 있고 자동차에 관심 있는 사용자군이 있을수 있다. 이러한 관심사나 취미에 따른 사용자군을 군집분석을 통해 분류할 수 있다.
빅데이터 처리 인프라 기술
빅데이터와 같은 엄청난 규모의 데이터를 분석하기 위해서는 먼저 인프라 기술이 갖추어져야 한다. 이러한 기술력 확보를 위해서 클라우데라(Cloudera), 야후(Yahoo), 아마존(Amazon), 구글(Google) 등의 기업들은 각자의 기술을 개발, 오픈소스화에 앞장서고 있다.
하둡(Hadoop)
더그 커팅과 마이크 카파렐라에 의해 개발된 하둡(Hadoop)은 방대한 양의 정형/비정형 데이터를 분산 처리하여 빠른 시간내에 결과를 제공하는 오픈소스 기반의 데이터 관리 기술로 분산시스템에서 대량의 자료를 처리하는 자유 자바 소프트웨어 프레임워크이다.
하둡의 뿌리는 구글과 맞닿아 있다. 이는 구글이 설립 초기부터 대규모 자료를 검색하고 분석하는데 사용한 분산 파일시스템(GFS, Google File System)과 분석 처리 시스템 MapReduce에 대한 논문을 접한 더그 커팅이 이를 참고하여 구현한 것이기 때문이다.
대표적인 하둡 솔루션 업체로는 클라우데라(Cloudera)와 호튼웍스(Hotonworks)가 있다. 클라우데라는 빅데이터와 클라우드 시장의 교육 및 기술지원을 제공하고 있고 호튼웍스는 하둡의 코어기술과 아키텍처 개선을 담당하고 있다.
구글의 빅쿼리(Big Query)
구글의 ‘빅쿼리’는 빅데이터를 클라우드 상에서 신속하게 분석해주는 서비스이다. 이용자가 구글 클라우드 스토리지에 분석하고자 하는 데이터를 업로드하면 웹 브라우저를 통해 해당 데이터가 분석된다. 따라서 기업은 별도 인프라를 구축하지 않고도 데이터를 분석할 수 있다.
‘빅쿼리’는 초당 수십억 단위 행(rows) 데이터를 다룰 수 있으며, 데이터 탐색 범위를 테라바이트 규모가지 확장할 수 있다. ‘빅쿼리’ 인프라를 사용해 기업들은 자체 서버와 솔루션을 구축하지 않고도 데이터를 저장하고 이를 분석하는 프로그램 역시 ‘빅쿼리’를 통해 개발해 서비스를 운영할 수 있다.
아마존의 다이나모(Dynamo)
2007년말 아마존은 차세대 가상 분산 저장공간(Virtual Distributed Storage) 시스템인 다이나모를 공개합니다. 일단 아마존 웹 서비스(AWS, Amazon Web Service)을 통해서 자신들이 가장 잘하는 전자상거래 분야를 장악한 아마존이 웹 기반의 인프라 시스템 기술에 도전하기 시작합니다.
다이나모는 새롭게 소개된 AWS의 NoSQL 서비스입니다. 키-밸류(Key-Value) 형태로 대용량의 데이터를 저장할 수 있으며 고속의 데이터 접근도 가능합니다. RDBMS(Relational Database Management System)와 동일한 테이블(Table) 개념을 가지고 있으며 테이블은 테이블명과 각각의 row로 구성됩니다.
키워드에 대한 정보 데이터 의 종류
다음은 Bing에서 데이터 의 종류 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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