빅 데이터 종류: 어떤 데이터가 빅 데이터인가?

빅 데이터는 우리 삶에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이제는 단순한 데이터보다 더 많은 데이터를 수집하고 분석하기 때문에, 빅 데이터를 다루는 역할도 중요한 위치를 차지하게 되었습니다. 이러한 빅 데이터는 어떤 종류로 나눠질까요? 이번 블로그에서는 빅 데이터 종류와 그 작동 방식을 알아보도록 하겠습니다.

1. 구조적 데이터(Structured data)

구조적 데이터는 이미 정리되어 있는 데이터를 의미합니다. 예를 들어, 데이터베이스에서 가져오거나 스프레드시트에서 불러들이는 방식으로 구성된 데이터입니다. 구조적 데이터는 숫자나 문자로 이루어져 있으며, 각각의 데이터 요소는 분명하게 구분되어 있습니다. 이러한 데이터는 대부분 RDBMS(Relational Database Management System)에 저장되어 관리되고 분석됩니다.

2. 비구조적 데이터(Unstructured data)

비구조적 데이터는 정리되지 않은 데이터로, 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태로 나타납니다. 이러한 데이터는 특정한 규칙이 없음으로, 분석하기가 까다롭습니다. 그러나 머신러닝과 같은 기술의 발전으로, 비구조적 데이터도 분석 가능한 형태로 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리(Natural Language Processing) 기술을 이용해 비구조적인 텍스트 데이터를 분석할 수 있습니다.

3. 반정형 데이터(Semi-structured data)

반정형 데이터는 비구조적 데이터와 구조적 데이터의 중간 형태로, XML, JSON, HTML 등으로 형태를 나타내지만 데이터 요소가 정해지지 않은 데이터입니다. 이러한 데이터는 대부분의 RDBMS에서는 처리하지 못하며, NoSQL 데이터베이스에서 처리하게 됩니다. 대표적인 예시로는 Facebook에서 사용하는 Cassandra가 있습니다.

4. 데이터 마이닝(Mining data)

데이터 마이닝(Mining data)은 통계적이고 머신러닝 기술을 사용해 대규모 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다. 이러한 정보는 패턴이나 관계, 규칙 등의 형태로 나타나며, 데이터 분석을 위한 다양한 기술들이 사용됩니다. 데이터 마이닝 기술은 데이터베이스, 통계분석, 머신러닝, 인공지능(AI), 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되는 중요한 기술입니다.

결론

빅 데이터의 종류는 다양합니다. 그러나 더 많은 데이터를 수집하면 더 많은 정보를 얻을 수 있다는 것은 분명한 사실입니다. 이러한 빅 데이터가 나타는 새로운 가능성을 열어줄 수 있는 기술과 철학적 이론은 큰 관심을 받고 있습니다. 빅 데이터 분석 분야에서 더욱 진보된 기술의 등장을 기대하며, 빅 데이터와 관련된 기술적 분야에 관심을 가져보길 권해드립니다.