이해하기 쉬운 데이터 유형: 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에 대한 심층 분석

데이터는 다양한 형태와 크기로 제공됩니다. 정확한 결론을 도출하고 정보에 입각한 결정을 내리려면 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요합니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터라는 두 가지 주요 유형이 두드러집니다. 두 가지를 구별하면 분석을 크게 개선하고 프로세스를 간소화하며 도출된 통찰력의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 데이터 유형을 정확히 구별하는 것은 무엇이며 전문가가 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까?

이 가이드는 정형 데이터와 비정형 데이터의 복잡성, 고유한 특성, 그리고 이를 효과적으로 활용하기 위한 모범 사례를 포괄적으로 살펴봅니다.

구조화된 데이터란 무엇입니까?

구조화된 데이터의 가장 잘 알려진 특성 중 하나는 일관된 스키마입니다. 간단히 말해서 데이터베이스 테이블의 고정 필드이든 Excel 파일의 열이든 설정된 청사진을 따릅니다. 예를 들면 이름, 날짜, 고객 세부 정보, 거래 기록, 판매 수치 등이 있습니다.

구조화된 데이터 애플리케이션

다음은 몇 가지 매력적인 애플리케이션입니다.

• 시장 세분화 : 구조화된 데이터는 인구통계, 심리통계, 구매 패턴과 같은 다양한 매개변수를 기반으로 시장을 세분화하는 데 도움이 됩니다. 일단 세분화되면 마케팅 담당자는 맞춤형 캠페인을 통해 특정 그룹을 타겟팅하여 효율성과 ROI를 향상시킬 수 있습니다.
• 성과 추적 : 마케팅은 단순히 캠페인을 시작하는 것이 아니라 캠페인의 영향을 이해하는 것입니다. 구조화된 데이터는 전환율, 클릭률, 고객 생애 가치와 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 추적하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 담당자는 이러한 지표를 평가하여 최적의 결과를 위한 전략을 개선할 수 있습니다.
• 예측 분석 : 구조화된 데이터는 향후 판매, 시장 동향 또는 향후 캠페인의 잠재적 성공을 예측할 수 있는 알고리즘에 입력됩니다.
• 개인화된 마케팅 : 구조화된 데이터는 개별 고객 선호도에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 정보를 통해 개인화된 이메일 캠페인, 제품 추천, 웹페이지 콘텐츠까지 가능해집니다.

구조화된 데이터의 장점

구조화된 데이터는 명확성과 정확성으로 인해 눈에 띕니다. 데이터가 구조화된 방식으로 구성되면 분석하고 해석하기가 더 쉬워집니다. 이 조직은 다음과 같은 여러 가지 이유로 유익합니다.

• 효율성: 구조화된 데이터는 빠르게 액세스할 수 있는 방식으로 저장됩니다. 이 속도는 대규모 데이터 세트에서 특정 데이터 포인트를 검색해야 할 때 특히 유용합니다.
• 정확성: 명확한 형식을 갖춘 구조화된 데이터는 오류 가능성을 줄여줍니다. 이를 통해 다양한 플랫폼이나 시스템에서 데이터의 일관성이 유지됩니다.
• 통합: 구조화된 데이터는 다양한 도구 및 애플리케이션과 쉽게 통합될 수 있습니다. 이러한 통합 기능은 큰 번거로움 없이 데이터를 이동, 공유 또는 처리할 수 있음을 의미합니다.

구조화된 데이터의 단점

구조화된 데이터는 많은 이점을 제공하지만 다음과 같은 몇 가지 과제도 따릅니다.

• 유연성 없음: 구조화된 데이터의 주요 단점 중 하나는 유연성이 부족하다는 것입니다. 엄격한 형식을 따르기 때문에 변경이나 추가에는 시간이 많이 걸릴 수 있으며 전체 시스템을 조정해야 할 수도 있습니다.
• 복잡성: 구조화된 데이터 시스템, 특히 대규모 시스템을 설정하는 것은 복잡할 수 있습니다. 데이터 구조가 모든 요구 사항을 충족하는지 확인하려면 신중한 계획이 필요합니다.
• 데이터 유형에 대한 제한 사항: 구조화된 데이터 시스템은 특정 데이터 유형에 맞게 설계되었습니다. 처음에 계획되지 않은 새로운 유형의 데이터를 저장해야 하는 경우 구조 조정 없이 수용하기 어려울 수 있습니다.

비정형 데이터란 무엇입니까?

앞서 언급했듯이 비정형 데이터에는 다양한 정보 유형이 포함됩니다. 소셜 미디어 업데이트, YouTube와 같은 플랫폼의 비디오, 온라인으로 공유된 이미지, 음성 녹음, 심지어 시장이나 추세에 대한 예측도 이 범주에 속합니다.

구조화되지 않은 데이터 애플리케이션

구조화되지 않은 데이터를 활용하는 몇 가지 강력한 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• 소셜 미디어 분석 : X(이전 Twitter), Facebook, Instagram과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 공유되는 대부분의 콘텐츠는 구조화되어 있지 않습니다. 게시물, 댓글, 공유를 분석하면 브랜드 인지도, 새로운 트렌드, 소비자 정서에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있어 마케팅 담당자가 전략을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
• 콘텐츠 최적화: 콘텐츠는 본질적으로 구조화되어 있지 않습니다. 콘텐츠를 분석하는 도구는 마케팅 담당자에게 키워드 밀도, 관련성, 참여 지표에 대한 통찰력을 제공하여 지속적인 최적화를 가능하게 합니다.
• 감정 분석 : 마케팅 담당자는 블로그, 포럼, 소셜 미디어 등 소스의 구조화되지 않은 데이터 분석을 통해 제품, 캠페인 또는 브랜드 전체에 대한 대중의 감정을 측정할 수 있습니다. 이 실시간 피드백 메커니즘은 코스 수정 및 전략 조정에 매우 중요합니다.
• 행동 분석 : 웹 탐색 패턴, 페이지 체류 시간, 클릭 경로는 비정형 데이터 형태입니다. 분석을 통해 사용자의 여정, 문제점 및 관심 영역을 엿볼 수 있어 더 나은 웹사이트 디자인과 사용자 경험이 가능해집니다.
• 경쟁 분석 : 블로그, 비디오, 소셜 미디어 게시물, 팟캐스트 등 경쟁업체가 남긴 디지털 발자국은 본질적으로 구조화되지 않습니다. 이 데이터를 분석하면 경쟁사의 전략, 강점, 취약점 영역에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

비정형 데이터의 장점

구조화되지 않은 데이터는 고정된 형식이나 구조를 따르지 않는 정보로, 흔히 좀 더 자유로운 형태를 띠고 있습니다. 이러한 유형의 데이터에는 고유한 장점이 있습니다.

• 다양성 : 비정형 데이터는 이메일, 텍스트 문서부터 이미지, 비디오, 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 다양한 정보 유형을 포괄할 수 있습니다. 이러한 다양성은 더 넓은 스펙트럼의 통찰력을 포착합니다.
• 풍부한 통찰력 : 구조화되지 않은 데이터는 주관적이고 미묘한 정보를 포착할 수 있기 때문에 특히 인간의 행동, 선호도 및 감정과 관련하여 더 깊은 통찰력을 얻기 위한 금광인 경우가 많습니다.
• 확장성 : 데이터 스트림이 증가하고 다양해짐에 따라 비정형 데이터 스토리지는 전체 점검이나 구조 조정 없이 성장을 수용할 수 있습니다.
• 실시간 분석 : 많은 최신 도구는 구조화되지 않은 데이터를 실시간으로 조사하여 기업이 특히 소셜 미디어 모니터링이나 고객 감정 분석과 같은 분야에서 적시에 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

비정형 데이터의 단점

그러나 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 데에는 어려움이 따릅니다.

• 스토리지 문제 : 구조화되지 않은 데이터는 방대할 수 있습니다. 대용량, 특히 멀티미디어 콘텐츠를 저장하는 데에는 리소스가 많이 소모되어 비용이 증가할 수 있습니다.
• 복잡한 분석 : 구조화된 데이터와 달리 구조화되지 않은 데이터는 테이블이나 표준 데이터베이스에 딱 들어맞지 않습니다. 이러한 차이로 인해 분석이 더욱 어려워지고 전문적인 도구와 기술이 필요합니다.
• 데이터 품질 : 비정형 데이터의 다양한 특성은 그 품질도 다양할 수 있음을 의미합니다. 관련이 없거나 중복된 데이터에서 귀중한 데이터를 정렬하는 것은 노동 집약적일 수 있습니다.
• 보안 과제 : 비정형 데이터를 보호하는 것은 더욱 복잡할 수 있으며, 특히 데이터가 다양한 플랫폼에 분산되어 있고 중앙 집중식 관리 시스템이 부족한 경우 더욱 그렇습니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터: 주요 ​​차이점

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 특성과 각각의 장점과 과제는 특정 사용 사례와 비즈니스 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만 두 데이터 유형을 비교하면 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 간의 차이점을 전반적으로 이해할 수 있습니다.

중간 지점: 반구조화된 데이터

반구조화된 데이터는 잘 구성된 구조화된 데이터와 다양한 비구조화된 데이터 사이에서 고유한 위치를 찾습니다. 이름에서 알 수 있듯이 반구조화된 데이터는 완전히 구조화되지 않았습니다. 그러나 완전히 구조화되지 않은 것도 아닙니다. 두 가지 특성을 모두 갖고 있어 다양한 응용 분야에 다재다능하게 사용할 수 있습니다.

태그 및 마커

행과 열에 의존하는 구조화된 데이터와 달리 반구조화된 데이터는 태그, 마커 및 기타 요소를 사용하여 데이터 조각을 구성하고 정의합니다. 이러한 태그는 다양한 데이터 요소와 해당 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다.

공통 형식

JSON(JavaScript Object Notation) 및 XML(Extensible Markup Language)은 반구조화된 데이터에 널리 사용되는 형식입니다. 테이블을 사용하지 않지만 계층적 구조를 사용하므로 데이터 검색이 효율적입니다.

반구조화된 데이터 애플리케이션

이러한 유형의 데이터는 웹 로그, 이메일 메시지, NoSQL 데이터베이스에서 흔히 발견됩니다. 유연성이 뛰어나 구조화된 데이터의 정확성과 구조화되지 않은 다양한 데이터가 모두 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 이메일 캠페인 분석 : 이메일 자체는 구조화되지 않을 수 있지만 열람률, 클릭률, 타임스탬프 등 이메일과 관련된 메타데이터는 반구조적입니다. 이 혼합은 마케팅 담당자가 청중을 분류하고, 콘텐츠를 맞춤화하고, 참여를 극대화하기 위해 전송 시간을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
• 고객 여정 매핑 : 전자상거래 플랫폼은 클릭 스트림, 제품 조회수, 장바구니 추가와 같은 데이터를 수집하는 경우가 많습니다. 이러한 작업은 구조화된 방식으로 기록되지만 제품 설명이나 사용자 의견과 같은 관련 컨텍스트는 반구조화된 데이터에 속합니다. 이 조합은 마케팅 담당자가 고객의 온라인 여정에 대한 전체적인 보기를 생성하는 데 도움이 됩니다.
• 디지털 광고 성과 : 노출수, 클릭수, 전환수 등 디지털 광고의 성과 지표가 구조화됩니다. 그러나 광고 문구, 이미지 설명, 청중 댓글과 같은 관련 컨텍스트는 반구조적입니다. 이러한 이중 특성은 더 나은 ROI를 위해 광고 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 콘텐츠 태그 지정 및 분류 : 콘텐츠 관리 시스템(CMS)은 종종 반구조화된 데이터를 처리합니다. 콘텐츠(기사, 블로그)는 구조화되지 않은 반면, 이와 관련된 태그, 카테고리 및 메타데이터는 반구조적이므로 마케터가 콘텐츠를 검색하고 구성하고 추천하는 데 도움이 됩니다.

반구조화된 데이터의 장점

반구조화된 데이터는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 사이의 격차를 해소하여 다양한 시나리오에서 고유한 이점을 제공합니다.

• 유연성 : 구조화된 데이터와 달리 반구조화된 데이터에는 고정된 스키마가 필요하지 않습니다. 이러한 유연성을 통해 보다 적응력이 뛰어난 데이터 구성이 가능해 예상치 못한 데이터 유형이나 새로운 데이터 유형을 쉽게 수용할 수 있습니다.
• 가독성 : 구조화된 데이터보다 유연하지만 반구조화된 데이터는 여전히 사람이 읽을 수 있는 수준의 구성을 제공합니다. JSON 및 XML과 같은 일반적인 형식은 유연하고 이해하기 쉽습니다.
• 통합 : 반구조화된 데이터는 종종 통합에 적합한 지점이 될 수 있습니다. 이는 많은 도구와 플랫폼에서 구문 분석하고 이해할 수 있으면서도 다양한 데이터 유형을 보유할 수 있는 유연성을 제공합니다.
• 확장성 : 미리 고정된 스키마가 필요하지 않으므로 반구조화된 데이터는 변화하는 데이터 요구 사항에 따라 더 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 쿼리 기능 : 많은 최신 데이터베이스와 분석 도구는 반구조화된 데이터를 쿼리할 수 있으므로 전체 데이터 변환 없이도 다양한 애플리케이션에 다목적으로 사용할 수 있습니다.

반구조화된 데이터의 단점

• 스토리지 문제 : 반구조화된 데이터는 고유한 유연성과 종종 전달되는 추가 메타데이터로 인해 구조화된 데이터에 비해 더 많은 저장 공간을 차지할 수 있습니다.
• 복잡성 : 반구조화된 데이터를 관리하면 유연성은 높아지지만 특히 다양한 데이터 요소 간에 일정 수준의 일관성을 유지하려고 할 때 복잡성이 발생할 수 있습니다.
• 처리 시간 : 볼륨과 복잡성에 따라 반구조화된 데이터를 구문 분석하고 분석하는 데는 구조화된 데이터보다 시간이 더 많이 소요될 수 있습니다.
• 불일치 위험 : 장점인 유연성 자체가 양날의 검이 될 수도 있습니다. 엄격한 구조가 없으면 다양한 데이터 요소가 표현되는 방식에 일관성이 없을 수 있습니다.
• 보안 : 반구조화된 형식 내에서 다양한 데이터 유형을 보호하려면 구조화된 데이터베이스보다 더 발전된 보안 프로토콜이 필요할 수 있습니다.

원시 입력에서 정제된 통찰력까지: 올인원 분석 접근 방식

정형, 비정형, 반정형 데이터를 관리하고 분석하는 것은 매우 힘든 작업이 될 수 있습니다. 마케팅 담당자에게 필요한 것은 이러한 다양한 데이터를 원활하게 처리하고 그로부터 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 솔루션입니다.

Improvado는 데이터 수집 및 변환부터 시각화 및 통찰력 발견에 이르기까지 마케팅 보고 주기의 모든 단계를 간소화하는 엔드투엔드 마케팅 분석 솔루션입니다.

Improvado는 데이터 유형에 구애받지 않습니다. CRM 시스템의 구조화된 데이터, 소셜 미디어 네트워크의 구조화되지 않은 데이터, 이메일 마케팅 플랫폼의 반구조화된 데이터 등 Improvado는 이를 동등하게 능숙하게 수집, 처리 및 분석할 수 있습니다.

단순히 모든 데이터 유형을 수용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. Improvado는 데이터를 분석 가능한 형식으로 변환하고 이를 모델링하여 패턴, 추세 및 이상 현상을 식별하는 고급 분석 기능을 갖추고 있습니다.

Improvado를 사용하면 마케팅 담당자와 마케팅 분석가는 더 이상 다양한 데이터 유형에 대해 서로 다른 플랫폼 간에 번거롭게 저글링할 필요가 없습니다. 플랫폼은 필요한 모든 데이터를 중앙 집중화하고 추가 검색 및 적용을 용이하게 합니다.