최신 데이터 스택을 사용한 비정형 데이터

세계 데이터의 대부분은 비정형이며, 인간은 기계보다 이런 유형의 정보를 처리하는 데 훨씬 더 능숙하지만, 우리는 이를 대규모로 수행할 수 없습니다. AI 시대의 도래는 기계가 비정형 데이터를 처리하는 방법을 배우는 데 훨씬 더 능숙해짐에 따라 이러한 이분법을 바꾸고 있습니다. 디지털 시대의 시작 이래로 기계는 구조화된 데이터를 관리하는 능력이 더 뛰어나지만, ML, 혁신적인 LLM 모델, 생성 AI를 통해 비정형 데이터는 인간과 기계가 협력하여 세상을 이해하는 데 훨씬 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

기업은 비정형 데이터를 캡처하고 저장하는 데 매우 능숙해졌습니다. Gartner에 따르면 기업 데이터의 80%-90%가 비정형입니다. 비정형 데이터의 양은 또한 정형 데이터보다 상당히 빠르게 증가하고 있습니다. 이 데이터에서 비즈니스 가치를 창출하는 것은 새로운 기회입니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터

구조화된 데이터는 잘 정리되고 정의된 데이터입니다. 일반적으로 열과 행으로 구성되며 각각의 의미를 정의하는 스키마가 있습니다. 또한 일반적으로 매우 질적이고 분석하기 쉽습니다.

비정형 데이터는 우리가 매일 사용하는 데이터와 더 비슷합니다. 비정형적이고 훨씬 더 질적이며 일반적으로 기본 형식으로 저장됩니다. 비정형 데이터의 예로는 다음이 있습니다.

• 문자 메시지
• 소셜 미디어에 게시
• 이미지
• PDF 문서

반구조화된 데이터는 구조나 태그가 추가된 비구조화된 데이터로, 구성 및 분석이 더 쉽습니다. 이 데이터는 어느 정도 구조화되어 있지만 전통적인 관계형 데이터베이스와 동일한 구조를 따르지 않습니다. 플랫 CSV 파일, XML이나 HTML과 같은 마크업 언어를 사용하여 만든 파일, JSON 파일은 반구조화된 데이터의 일반적인 예입니다.

비정형 데이터 과제

구조화되지 않은 데이터는 검색, 필터링, 정렬 또는 기타 조작이 불가능합니다. 구조화되지 않은 데이터를 찾고 액세스하는 것도 어렵습니다. 이로 인해 대규모로 가치 있는 의사 결정에 사용하기 어렵습니다.

전 세계적으로 운영되는 연결된 디지털 기기는 기하급수적으로 증가하는 비정형 데이터의 끝없는 흐름을 만들고 있습니다. 문자 메시지, 소셜 미디어 게시물, 센서 데이터, 로그 파일과 같은 데이터는 매일 생성되는 3억 2,800만 테라바이트의 데이터에 기여합니다. PDF, 오디오, 비디오 파일과 같은 Richer 비정형 데이터도 더 나은 의사 결정과 더 나은 성능의 모델을 지원하기 위해 분석할 수 있는 비정형 데이터의 홍수에 추가되고 있습니다.

기업들은 저장 비용이 감소함에 따라 비정형 데이터를 점점 더 많이 저장하고 있으며, 그 결과 사용 가능한 데이터 풀이 훨씬 더 커졌습니다. 하지만 이 데이터의 엄청난 양 때문에 가치를 찾는 것이 훨씬 더 어려워졌습니다. 이러한 과제로 인해 귀중한 데이터가 사용되지 않고, 비즈니스 성과를 개선할 기회가 놓쳐집니다.

비정형 데이터의 가치

리더가 비정형 데이터에서 가치를 창출하여 운영을 개선할 수 있는 방법은 무한하고 정량화할 수 없습니다. 예를 들어, 비정형 데이터는 고객 행동과 시장 동향에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 특정 고객 세그먼트가 만든 소셜 미디어 게시물을 분석하면 마케터가 브랜드를 어떻게 보는지 또는 고객이 어떤 주제에 관심이 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 유형의 분석은 제품 관리자가 일찍 동향을 파악하고 신제품에 대한 기회를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

외부 커뮤니케이션에 대한 정교한 분석은 고객이 어떻게 느끼는지 측정할 수 있습니다. 감정 분석은 이메일이나 고객 서비스 담당자와의 참여를 분석하여 고객이 귀사와 긍정적인 경험을 하고 있는지, 부정적인 경험을 하고 있는지 측정할 수 있습니다.

이러한 기술은 또한 내부 이메일과 커뮤니케이션에서 감정을 추적하여 직원의 사고방식을 이해할 수 있습니다. 이 정보는 번아웃과 사기 저하, 생산성 저하를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 감정 분석에서 부정적인 추세가 감지되면 관리자는 팀에 휴식을 줄 수 있습니다. 직원이 고용주가 자신을 돌보고 휴식이 필요할 때 이해한다고 느낄 때 성장을 촉진하는 더 강력한 기업 문화가 등장합니다.

다양한 커뮤니케이션을 빠르게 분석하는 것도 사기를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 소셜 미디어 게시물, 이메일, 고객 서비스 통화 기록을 분석하여 정교한 모델은 사기성 데이터를 식별할 수 있습니다. 이 데이터에 대한 AI 분석은 조작을 표시할 수 있는 커뮤니케이션 간의 불일치를 발견할 수 있습니다.

문서를 분석하는 컴퓨터의 능력은 상당한 생산성 향상을 제공할 수 있습니다. 법률 문서 데이터베이스를 분석함으로써 조직은 소송에 대한 노출을 효율적으로 측정할 수 있습니다. 규제 문서에서 재무 데이터를 저장, 검색 및 분석하면 재무 분석가가 많은 시간을 절약하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

레거시 시스템에서 비즈니스 문서를 처리하는 것도 비정형 데이터 처리를 사용하여 간소화할 수 있습니다. 기술은 항상 발전하고 있지만 모든 회사가 따라잡는 것은 아니지만, 더 진보된 회사는 여전히 기술을 사용해야 합니다. 문서 기반 유지 관리 기록, 송장 또는 기타 중요한 서류를 처리하고 저장할 수 있는 시스템은 생산성을 높이고 추세를 분석할 수 있습니다.

솔루션

비정형 데이터를 관리하고 처리하는 핵심은 비정형 데이터를 중심으로 구조를 구축하여 반정형 데이터로 변환하는 것입니다. 태그 지정 전략은 비정형 데이터를 더 쉽게 발견하고 관리할 수 있도록 진화하고 있습니다. 원시 형태로 전 세계의 방대한 양의 비정형 데이터를 효율적으로 검색하는 것은 여전히 진화 중이지만, 데이터에 대한 메타데이터나 데이터를 검색하는 것은 훨씬 더 확립되어 있습니다.

강력한 메타데이터 전략 및 관리 플랫폼을 사용하면 SQL 쿼리를 사용하여 비정형 데이터를 찾고 액세스할 수 있습니다. SQL 스크립트는 문서 ID, 타임스탬프, 작성자 및 문서 범주와 같은 기본 메타데이터를 참조하여 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이는 유용하지만 비정형 데이터의 내용이나 의미에 대해 많은 것을 알려주지는 않습니다. 비정형 데이터의 내용에서 더 많은 통찰력을 추출하려면 메타데이터를 풍부하게 해야 합니다. 데이터 태그 지정은 이를 수행하는 한 가지 방법입니다.

데이터는 수동으로 태그 지정하거나 자동화된 프로세스를 만들어 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 순수한 수동 방식은 오류가 발생하기 쉽고 느리며 확장성이 좋지 않습니다. 일반적으로 데이터 관리자는 수동 태그 지정 프로세스를 이끌고 일련의 데이터 태그 지정 표준을 수립하고 유지 관리하여 이미 어려운 위치에 엄청난 부담을 줍니다.

수동 태그 지정 제한은 AI 지원 태그 지정으로 프로세스를 간소화할 수 있는 기회를 만들어냅니다. 이 접근 방식으로 태그는 수동으로 승인되지만 AI 보조자는 데이터를 태그 지정하거나 분류하는 방법을 제안하여 작업 시간을 크게 단축합니다. 예를 들어 AI 봇이 사회 보장 번호나 주소를 인식하는 동안 데이터 관리자가 데이터를 분류하고 봇이 이 데이터를 민감한 정보로 분류해야 한다고 제안하는 경우가 있습니다.

데이터 태그 자동화

더 많은 데이터 태그 프로세스를 자동화하려면 더욱 정교한 ML 기술이 필요합니다. 더욱 진보된 AI 기술이 발전함에 따라 시장에는 여러 가지 접근 방식이 등장했습니다. 이러한 기술은 기계가 비정형 데이터의 내용을 이해하여 액세스하고 분석할 수 있도록 돕습니다. 이러한 접근 방식은 광학 문자 인식(OCR), 자연어 처리(NLP), 지도 학습 및 비지도 학습과 같은 기본 기술을 기반으로 합니다.

광학 문자 인식

OCR 기술은 문서나 이미지 내의 문자를 인식하여 기계가 타이핑된 문서, PDF, 이미지 또는 손으로 쓴 문서에서 문자나 단어를 식별할 수 있도록 합니다. 이 기술은 성숙했지만 기계가 인간 언어를 이해하는 능력의 기반을 제공합니다. 기계가 문자를 식별할 수 있게 되면 이 텍스트를 의미로 바꾸어 콘텐츠에 올바르게 태그를 지정할 수 있습니다. 그런 다음 자연어 처리 기술을 사용하여 구조화되지 않은 데이터에서 의미를 추출할 수 있습니다.

자연어 처리

NLP 모델은 인간 언어를 처리할 수 있는 AI 기술을 기반으로 합니다. 머신 러닝과 계산 언어학은 기계가 우리의 의사소통을 이해하여 문서, 오디오 파일 및 기타 의사소통을 태그하고 구성할 수 있도록 합니다. 수년에 걸쳐 자연어 처리가 발전하여 점점 더 정교한 ML 및 AI 기술을 통합했습니다. 간단한 프레임워크는 구조화되지 않은 데이터의 의미를 이해할 수 있는 딥 러닝 비지도 AI 모델로 발전했습니다.

계산 언어학은 NLP 기술의 핵심입니다. 컴퓨터가 인간 언어를 이해할 수 있는 프레임워크를 제공하기 때문입니다. 단어가 배열된 방식에 따라 기계가 의미를 이해하도록 돕는 구문 분석이 한 가지 예입니다. 컴퓨터가 인간 언어의 톤을 이해하도록 돕는 감정 분석이 또 다른 예입니다. 이러한 기술은 비교적 성숙했으며 구조화되지 않은 데이터에서 더 많은 의미를 포착할 수 있는 보다 정교한 딥 러닝 모델의 기반을 제공합니다.

지도 학습

명명된 엔터티 인식(NER)은 NLP 모델을 훈련하는 데 있어 핵심적인 작업입니다. 이 프로세스에는 텍스트에서 미리 정의된 엔터티를 식별하고 이를 특정 범주로 분류하는 것이 포함됩니다. 의학 용어, 이름, 조직 또는 위치가 일반적인 범주입니다. 모델을 훈련하기 위해 인간은 특정 범주와 다양한 엔터티를 분류하는 규칙을 만듭니다.

텍스트 분류는 텍스트에 미리 정의된 특정 범주를 지정하는 것입니다. 예를 들어 특정 단어는 긍정적이거나 부정적으로 분류될 수 있습니다. 지원 티켓 사용 사례에서 고객 커뮤니케이션의 단어는 피드백, 불만 또는 질문으로 분류되어 상호 작용의 특성에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 콘텐츠는 머신 러닝 모델, 인간이 정의한 규칙 또는 두 가지의 조합을 사용하여 분류할 수 있습니다. 규칙 기반 접근 방식을 사용하면 규칙이 텍스트가 분류되는 방식을 정의합니다. 예를 들어 문서에서 사용된 키워드의 빈도를 정의하는 논리는 분류 방식을 지시합니다. ML 기반 접근 방식은 머신 러닝 모델을 사용하여 텍스트의 패턴을 인식하고 콘텐츠를 자동으로 분류합니다. 두 기술을 결합하면 더욱 정확한 태그 지정이 가능해지고 AI는 결국 도움 없이 텍스트에 레이블을 지정하는 법을 배울 수 있습니다.

비지도 학습 기술 및 벡터

인간의 도움 없이 텍스트의 의미를 이해할 수 있는 AI 학습 기술이 등장했습니다. 또한 이 의미를 숫자로 변환하여 구조화된 데이터를 분석하는 데 사용되는 기존 데이터 쿼리 도구로 검색할 수 있는 기술도 시장에 출시되고 있습니다.

토픽 모델링은 비지도 AI 모델이 텍스트 본문에서 단어 그룹이나 클러스터를 식별할 수 있는 또 다른 NLP 기술입니다. 이 모델은 특정 유형의 문서에서 특정 단어가 공통적이라는 것을 학습할 수 있습니다. 토픽 모델링의 한 가지 예는 계약서나 송장에서 공통적인 단어를 식별하고 그에 따라 레이블을 지정하는 것입니다.

종속성 그래프는 AI 모델이 텍스트의 의미를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 단어 간의 관계를 식별합니다. 여기에는 문장의 단어 간의 문법적 관계, 예를 들어 동사가 명사와 어떻게 관련이 있는지가 포함됩니다. 언어에서 이러한 유형의 연관성은 단어 간의 관계를 벡터로 표현할 수 있는 벡터 분석의 기초를 제공합니다.

벡터는 모든 것을 작동하게 합니다.

벡터 임베딩은 단어, 문장 및 기타 비정형 데이터를 머신 러닝 모델과 쿼리 엔진이 이해할 수 있는 숫자로 변환하는 기술입니다. 이를 통해 ML은 텍스트를 분석하고 콘텐츠를 적절하게 분류할 수 있습니다.

데이터베이스에 벡터를 임베드하면 분석가는 문서, 텍스트 또는 데이터를 의미와 맥락에 따라 끌어오는 복잡한 SQL 쿼리를 만들 수도 있습니다. 이를 통해 구조화된 소스와 구조화되지 않은 소스에서 모두 데이터를 끌어오는 강력하고 복잡한 쿼리를 사용할 수 있습니다. 또한 의미 검색도 가능합니다.

모든 비정형 데이터 저장소에서 벡터 데이터를 검색하는 것은 번거롭고 비효율적일 수 있습니다. 잘 구성된 메타데이터는 검색해야 하는 데이터 볼륨을 좁혀서 의미 검색을 지원할 수 있습니다. 메타데이터는 데이터를 필터링하여 자산을 검색하는 데 필요한 리소스를 줄일 수 있습니다.

강력한 메타데이터 관리 전략은 비정형 데이터에서 의미를 찾는 과정을 최적화할 수 있습니다. 메타데이터 관리를 중앙화하면 비정형 및 정형 데이터에 동일한 위치에서 액세스할 수 있습니다. 이 메타데이터는 분석가가 정형 및 비정형 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있는 중앙 데이터 카탈로그를 지원할 수도 있습니다.

데이터 제품

비정형 데이터에 레이블을 지정하거나 임베디드 벡터를 생성하면 SQL 쿼리를 사용하여 데이터에 액세스할 수 있으며, 데이터 세트를 병합하고 보강하여 더 많은 비즈니스 가치를 추가할 수 있습니다. 데이터 제품은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 패키징하여 비즈니스 리더와 분석가에게 더 많은 이점을 제공하는 훌륭한 방법입니다.

데이터 제품을 만들어 풍부한 구조화된 데이터를 더 맥락적인 비구조화된 데이터와 병합하여 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 구조화된 금융 시장 데이터와 포트폴리오 데이터를 뉴스, 재무 제표, 소셜 미디어 감정과 같은 비구조화된 콘텐츠와 병합할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 포트폴리오 가치 변동의 원동력을 분석할 수 있는 모델에 입력할 수 있습니다.

구조적 데이터와 비구조적 데이터도 인간의 행동을 예측하는 데 활용할 수 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼 전반에서 판매 데이터와 감정 분석을 결합한 데이터 제품을 구축하여 브랜드에 초점을 맞춘 소셜 플랫폼에서의 채팅이 판매에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.

의료 환경에서 구조화된 테스트 데이터를 의사의 메모와 결합하여 더 큰 맥락을 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 솔루션을 사용하면 연결, 상관 관계 및 추세를 식별하기 위해 훨씬 더 많은 수의 사례를 분석할 수도 있습니다.

보험 조정자는 대규모로 접근하고 분석하기 어려운 상당한 양의 귀중한 비정형 데이터로 작업합니다. 비정형 데이터와 정형 데이터를 결합하여 보다 정확한 예측을 지원하고 더 나은 위험 평가를 이끌어내는 데이터 제품을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 조정자 현장 보고서와 메모를 청구 금액, 사고 위치, 차량 유형과 같은 구조적 데이터와 결합하여 더 나은 위험 평가를 지원할 수 있는 추세와 패턴을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

구조화되지 않은 데이터와 감독되지 않은 AI로 작업하는 것은 까다로울 수 있으며 환각이나 나쁜 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터 제품은 데이터 거버넌스와 인간의 감독을 통합하여 더 큰 감독을 제공합니다. 데이터 제품 생산자는 데이터 계통을 평가하여 기본 NLP 모델을 더 잘 이해할 수 있고 데이터 제품 소비자는 이러한 정교한 데이터 모델을 기반으로 한 분석 결과의 품질에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.

기계는 구조화되지 않은 데이터를 더 잘 이해하여 새로운 사용 사례와 사업 기회를 창출할 것입니다. AI가 값비싼 실수를 할 위험을 줄이려면 비지도 학습 모델을 모니터링해야 합니다.