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반구조화된 데이터 예제와 함께 반구조화된 데이터에 대해 알아야 할 모든 것

타임 스탬프 : 15 년 2022 월 8 일 25:XNUMX AM

반구조화된 데이터 예제와 함께 반구조화된 데이터에 대해 알아야 할 모든 것

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데이터는 일반적으로 깔끔하고 조직적인 방식으로 스프레드시트나 데이터베이스에 저장되었습니다. 클라우드, 모바일 앱, 웹페이지, IoT 기기의 등장 이후 데이터는 다양해졌습니다. 이러한 데이터는 효과적으로 마이닝될 때 기업에 매우 효과적인 것으로 입증될 수 있습니다.

빅데이터는 방대한 양의 방대한 데이터로 구성됩니다. 빅 데이터에는 정형, 반정형, 비정형 데이터의 세 가지 유형이 있습니다.

반구조화된 데이터는 딱딱하거나 고정된 테이블 구조를 따르지 않고 기존의 데이터 모델에 저장되지 않는 종류의 데이터를 말합니다. 반정형 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터의 중간에 있습니다.

구조화된 데이터는 정량화할 수 있으며 인간과 기계 모두가 이해할 수 있습니다. 반면 비정형 데이터는 컴퓨터가 이해할 수 없는 비숫자 데이터로 구성됩니다.

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반구조화된 데이터란 무엇입니까?

부분 구조화된 데이터라고도 하는 반구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스에서 찾을 수 없습니다. 그러나 데이터는 메타데이터, 의미론적 요소 및 이를 분석할 수 있는 조직적 속성의 존재로 인해 일부 구조를 가지고 있습니다.

메타데이터는 데이터 생성, 시간, 파일 크기, 길이, 보낸 사람/받는 사람 데이터 등과 같은 모든 정보를 포함하는 파일의 작은 부분입니다. 반구조화된 데이터는 메타데이터로 검색하거나 분석할 수 있습니다.

반구조화된 데이터의 특징은 무엇입니까?

반구조화된 데이터의 주요 특징은 다음과 같습니다.

데이터베이스

데이터는 데이터베이스 모델에 저장되지 않지만 여전히 일부 구조를 가지고 있습니다. 반구조화된 데이터는 데이터베이스에 행과 열로 저장할 수 없습니다.

메타 데이터

데이터는 태그 및 요소(메타데이터)별로 그룹화됩니다. 반정형 데이터는 메타데이터가 충분하지 않아 관리가 어렵습니다. 데이터에 메타데이터가 충분하지 않아 자동화가 어렵습니다.

그룹화

엔티티는 동일한 그룹 내에서 속성과 속성이 다를 수 있습니다. 그러나 속성은 크기와 유형에 따라 다를 수 있습니다.

데이터의 유사한 엔터티는 함께 그룹화됩니다.

계층

반정형 데이터는 계층 구조가 없어 컴퓨터 프로그램에서 사용하기 어렵습니다.

반구조화된 데이터의 출처는 무엇입니까?

반구조화된 데이터의 일부 소스는 다음과 같습니다.

언어

XML(확장 가능한 마크업 언어)

XML은 데이터를 계층적 형식으로 정렬하는 데 사용됩니다. XML은 World Wide Web Consortium에서 만든 마크업 언어이며 오픈 소스 소프트웨어로 제공됩니다. 그것은 인간과 기계 모두가 데이터를 읽을 수 있도록 합니다.

XML을 사용하면 애플리케이션과 일치하는 사용자 정의 자체 설명 태그 또는 언어를 만들 수 있습니다. XML의 일부 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

XML은 대규모 웹사이트용 HTML 문서 생성을 단순화하는 데 도움이 됩니다. XML은 웹사이트와 시스템 간에 정보를 교환하는 데 도움이 됩니다.

XML의 가장 좋은 점은 모든 유형의 데이터를 XML을 통해 표현할 수 있다는 것입니다.

HTML 코드(Hypertext Markup Language)

마크업 언어 또는 HTML은 XML과 유사한 표준 마크업 언어입니다. 그러나 데이터만 전송하는 XML에 비해 웹 브라우저에 데이터를 표시합니다.

HTML은 프로그래머가 웹 페이지를 만들고 HTML 요소의 도움으로 화면에 이미지나 텍스트를 표시하는 데 사용됩니다.

이미지 내의 데이터는 비정형입니다. 웹 브라우저는 먼저 웹 서버에서 HTML 문서를 수신한 다음 표시 가능한 웹 페이지로 변환합니다. HTML은 데이터를 정의 및 구성하고 사용자가 읽을 수 있도록 도와줍니다.

SGML(표준 일반화 마크업 언어)

SGML은 GML(Generalized Markup Languages)에서 파생된 마크업 언어를 정의하기 위한 국제 표준입니다. SGML은 1986년 ISO(International Organization for Standards)에서 개발했습니다. SGML은 기본적으로 사용자가 표준화된 형식으로 작업할 수 있도록 합니다. HTML은 SGML의 응용 프로그램입니다.

CSV(쉼표로 구분된 값)

쉼표로 구분된 값 또는 CSV는 쉼표로 구분된 데이터를 포함하는 텍스트 파일입니다. CSV는 Excel과 같은 스프레드시트 프로그램에서 사용됩니다. CSV의 각 새 행은 새 데이터베이스 행을 나타내며 각 행에는 쉼표로 구분된 하나 이상의 값이 포함됩니다.

CSV는 XLSX 파일에 있는 데이터를 이러한 형식을 지원하지 않는 다른 프로그램으로 전송하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 전송할 수 있습니다. XLSX 데이터를 CSV 파일로 만든 다음 온라인 소프트웨어에 업로드합니다. 연락처를 CSV 파일로 가져온 다음 다른 이메일 플랫폼에서 열 수도 있습니다. CSV는 Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, 메모장 등과 같은 많은 플랫폼에서 지원됩니다.

JSON(자바스크립트 객체 표기법)

JSON은 데이터 교환 및 언어 독립적인 오픈 소스 텍스트 형식입니다. JSON은 JavaScript에서 파생되었으며 사람이 읽기 쉽습니다. 기계나 컴퓨터는 이를 쉽게 구문 분석하고 생성할 수 있습니다. JSON은 구문적으로 코드와 동일하므로 C++, C#, JavaScript, Perl, Python 등과 같은 언어 계열에 속하는 언어에 익숙합니다.

이메일

아 브로

Avro는 Avro Apache가 Apache Hadoop 프로젝트를 위해 만든 데이터 직렬화 네트워크입니다. Avro는 JSON 형식을 사용하여 데이터를 이진 형식으로 구성하고 직렬화합니다. Avro는 두 가지 유형의 스키마를 사용하여 데이터를 구조화합니다.

하나는 Avro IDL로 알려진 사람의 편집을 위해 만들어졌고 다른 하나는 JSON을 기반으로 한 기계 편집을 위해 만들어졌습니다. AVRO는 JSON을 사용하여 데이터 유형 및 프로토콜을 정의하고 데이터를 압축 바이너리 형식으로 직렬화합니다.

ORC(최적화된 행 열 형식)

Optimized Row Columnar(ORC) 파일 형식은 Hive 데이터를 효율적으로 저장하는 데 사용됩니다. 다른 Hive 파일 형식보다 고급이며 Hive가 데이터를 읽거나, 저장하거나, 전송할 때 성능을 향상시킵니다.

TCP/IP 패킷

TCP(Transmission Control Protocol)는 컴퓨터 프로그램과 소프트웨어가 네트워크를 통해 메시지를 주고받을 수 있도록 하는 통신 표준입니다. 패킷을 전송하고 메시지와 데이터의 부드럽고 안정적인 전달을 보장하도록 특별히 설계되었습니다.

압축 파일

마크업 언어

웹 페이지

나무 마루로

다양한 소스의 데이터 통합

반구조화된 데이터 사용의 여러 장점과 단점은 무엇입니까?

반구조화된 데이터의 장점과 단점은 다음과 같습니다.

장점

고정 스키마

반정형 데이터는 경직된 데이터베이스에 국한되지 않습니다.

유연성

스키마를 변경할 수 있으므로 데이터가 매우 유연합니다.

기능

반구조화된 데이터는 SQL을 사용할 수 없는 사용자를 지원합니다.

구조적 측면

반구조화된 데이터는 구조화된 데이터로 볼 수 있습니다.

편의성

반구조화된 데이터는 소스의 이질성을 쉽게 다룰 수 있습니다.

진화

반구조화는 더 많은 속성이 추가됨에 따라 시간이 지남에 따라 발전할 수 있습니다.

단점

구조 없음

반구조화는 구조가 부족하여 데이터를 저장하기 어렵습니다.

비효율적인 해석

데이터에는 스키마가 없으므로 데이터 간의 관계를 해석하기가 어렵습니다.

비효율적인 쿼리

반구조화된 데이터의 쿼리는 구조화된 데이터에 비해 효율성이 떨어집니다.

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반구조화된 데이터를 저장할 때 직면하는 문제는 무엇입니까?

반구조화된 데이터를 저장할 때 직면하는 문제는 다음과 같습니다.

  • 반정형 데이터는 비합리적인 구조를 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 해석하기 어려워집니다.
  • 스키마와 데이터는 서로 의존도가 높기 때문에 쿼리가 변경되면 스키마도 변경됩니다.
  • 스키마와 데이터의 차이점은 알아차리기가 매우 어려워 데이터의 구조를 설계하기가 어렵습니다.
  • 반구조화된 데이터는 저장하기 어렵습니다. 따라서 저장 비용이 매우 높습니다.
  • 반정형 데이터는 대용량으로 생성되므로 강력하고 효과적인 소프트웨어가 필요합니다.

반구조화된 데이터를 저장하기 위한 솔루션은 무엇입니까?

어려움에 대한 몇 가지 그럴듯한 해결책은 다음과 같습니다.

  • 반구조화된 데이터는 이를 위해 특별히 생성된 DBMS에 저장할 수 있습니다.
  • 반구조화된 데이터는 XML로 렌더링할 수 있습니다. XML을 사용하면 사용자가 속성, 태그 및 요소를 변경하고 데이터를 계층적 형식으로 저장할 수 있습니다.
  • 반구조화된 데이터를 저장하는 또 다른 방법은 OEM(Object Exchange Model)을 사용하는 것입니다.
  • RDBMS는 반구조화된 데이터를 관계형 스키마에 매핑하여 저장하는 데 도움이 됩니다.

반구조화된 데이터에서 정보를 추출하는 방법은 무엇입니까?

반정형 데이터는 적절한 구조가 없기 때문에 데이터 인덱싱이 복잡합니다. 따라서 다음과 같이 데이터를 추출할 수 있습니다.

  • OEM과 같은 그래프 기반 모델을 사용하여 데이터를 인덱싱합니다.
  • OEM은 그래프 기반 모델에서 데이터를 저장하고 인덱싱하는 데 도움이 되는 데이터 모델링 기술을 사용합니다. 또한 모델에서 데이터를 찾는 것이 상대적으로 쉽습니다.
  • XML은 데이터를 인덱싱할 수 있는 계층적 형식으로 저장합니다.
  • 다양한 마이닝 도구를 사용하여 데이터를 인덱싱할 수도 있습니다.

구조화된 데이터와 반구조화된 데이터의 차이점 - XNUMX - 다른 사람

구조화된 데이터와 반구조화된 데이터 간의 몇 가지 주요 차이점은 다음과 같습니다.

1. 기술

구조적 데이터는 관계형 데이터베이스 테이블을 기반으로 하는 반면 반구조적 데이터는 XML/RDF(Resource Description Framework)를 기반으로 합니다.

2. 트랜잭션 관리

구조화된 데이터는 성숙한 트랜잭션과 여러 동시성 기술로 구성됩니다. 반구조화된 데이터는 성숙한 데이터를 포함하지 않지만 DBMS에서 파생됩니다.

3. 버전 관리

구조화된 데이터에서 행과 테이블에 대한 버전 관리가 가능합니다. 그래프와 테이블에 대한 버전 관리는 반구조화된 데이터에서 가능합니다.

4. 유연성

구조화된 데이터는 엄격한 스키마를 가지며 이에 의존합니다. 반구조화된 데이터는 덜 종속적인 스키마를 가지며 매우 유연합니다.

5. 확장 성

구조화된 데이터를 확장하는 것은 매우 복잡합니다. 반구조화된 데이터를 확장하는 것은 쉽습니다.

6. 견고 함

구조화된 데이터는 매우 강력하지만 반구조화된 데이터는 그다지 강력하지 않습니다.

7. 쿼리

구조화된 데이터를 사용하면 쿼리를 복잡하게 결합할 수 있습니다. 반구조화된 데이터는 익명 모드의 쿼리로 구성됩니다.

8. 조직

구조화된 데이터는 쉽게 정리할 수 있지만 반구조화된 데이터는 구조가 부족하여 정리하기 어렵습니다.

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반구조화된 데이터의 예

반구조화된 데이터의 일부 최고 수준의 예는 다음과 같습니다.

이미지/동영상

휴대폰으로 사진을 찍으면 타임스탬프, 날짜, 갤러리 정보별로 이미지가 저장됩니다. 그런 다음 이미지의 이름을 바꾸거나 이미지를 별도의 그룹으로 분류할 수 있습니다.

이메일

이메일은 보낸 사람, 받는 사람, 제목 및 날짜에 대한 구조화된 정보로 구성되며 자동으로 받은 편지함, 스팸함 또는 보낼 편지함으로 분류됩니다. 이메일 내의 데이터는 구조화되지 않았으며 키워드를 통해 검색할 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼

Facebook은 데이터를 그룹, 페이지 또는 마켓플레이스로 구성하지만 댓글, 콘텐츠 및 좋아요는 반구조적입니다. 마찬가지로 Twitter의 트윗과 Instagram, Pinterest 및 YouTube의 이미지/동영상은 반구조화된 데이터입니다.

기계 생성 반정형 데이터

날씨 업데이트, 예보, 교통 상황, 위성 이미지 및 비디오 영상과 같은 감각 데이터는 반구조화된 데이터의 예입니다.

전자 데이터 교환 (EDI)

EDI는 송장이나 구매 주문서와 같은 문서를 통해 이전에 전송된 비즈니스 문서의 전자 전송입니다. EDI는 ANSI, EDIFACT, TRADACOMS 및 ebXML과 같은 여러 표준 형식을 사용합니다. 기업에서 EDI를 사용하려면 표준 형식을 사용해야 합니다.

EDI는 효율적인 전송과 비용 효율적인 솔루션을 가능하게 합니다. EDI 내의 데이터는 비정형입니다.

NoSQL 데이터베이스

NoSQL(구조화된 쿼리 언어 뿐만 아니라)은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 저장하는 데 사용되는 비관계형 데이터베이스를 나타냅니다. NoSQL은 확장성이 높고 비정형 데이터를 검색하기 쉽기 때문에 비정형 데이터에 이상적입니다.

반구조화된 데이터의 가장 좋은 예는 무엇입니까?

반구조화된 데이터 이메일의 가장 좋은 예. 고객에게 전달되는 비즈니스 이메일은 알고리즘에 의해 인식되는 시간, 날짜, 제품 세부 정보, 파일 크기 등과 같은 특정 세부 정보로 구성됩니다. 그러나 제품 이름 및 사양 변경과 같은 특정 세부 사항은 알고리즘에서 인식하지 못할 수 있습니다.

반구조화된 데이터를 분석하는 방법?

기계 학습 기술이 등장하기 전에는 반구조화된 데이터를 분석하는 것은 사람들이 수동으로 데이터를 검색하고 정렬해야 했기 때문에 약간 복잡했습니다. AI 기반 머신 러닝 기술은 반구조화된 데이터를 몇 초 안에 효과적으로 분해하고 분석할 수 있습니다.

반정형 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 다양한 기술이 있습니다. 예를 들어, 주제 분석은 수천 개의 문서, 이메일, 소셜 미디어 게시물 등을 효율적으로 스캔하고 읽고 이를 주제, 날짜 또는 주제별로 분류하는 기계 학습 기술입니다.

또 다른 기술인 감정 분석을 사용하면 문서를 스캔하고 긍정적, 부정적 또는 중립적 의견 극성에 대해 문서를 분석할 수 있습니다.

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Excel은 반구조화된 데이터입니까?

Excel은 알고리즘에서 인식하는 행과 열의 미리 정의된 셀에서 데이터가 정렬되기 때문에 구조화된 데이터 플랫폼입니다. 구조화된 데이터는 데이터 모델에 따라 달라지므로 Excel은 구조화된 플랫폼입니다.

비정형 데이터의 예는 무엇입니까?

비정형 데이터는 구조적 순서를 따르지 않고 행과 열로 정렬되지 않는 데이터 유형입니다. 비정형 데이터의 예로는 비디오, 오디오 파일, 이미지 또는 소셜 미디어 게시물이 있습니다.

CSV는 구조화입니까 아니면 반 구조화입니까?

CSV는 계층적 테이블을 포함하는 반구조화된 텍스트 파일이며 구조화된 데이터와 동일한 수준의 구성이 없습니다.

누가 반구조화된 데이터를 사용합니까?

많은 기업에서 반정형 데이터를 다양한 목적으로 사용합니다. 예를 들어, 레스토랑 비즈니스는 고객에게 온라인 리뷰를 요청할 수 있습니다. 리뷰 내 콘텐츠는 비정형 데이터인 반면 리뷰를 게시하는 고객 수는 정형 데이터입니다. 수치 데이터와 콘텐츠를 결합하면 기업에 반구조화된 데이터가 제공되며, 이를 통해 심층 지식을 얻을 수 있습니다.

반구조화된 데이터를 어디에 저장할 것인가?

반구조화된 데이터는 다음을 통해 저장할 수 있습니다.

데이터베이스 관리 시스템

DBMS는 데이터를 분석, 저장, 전송 및 수정하는 데 도움이 됩니다. 반구조화된 데이터를 관리하도록 설계된 특별한 DBMS 소프트웨어가 있습니다.

관계형 데이터베이스 관리 시스템

RDBMS는 데이터를 테이블 형식으로 저장하는 DBMS의 한 유형입니다.

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PDF는 반구조화된 데이터 유형입니까?

PDF는 이미지와 같은 반구조화된 데이터의 일종입니다. 그 안의 내용은 구조화되지 않을 수 있지만 pdf는 이미지이기 때문에 pdf 파일을 반구조화하는 날짜, 타임스탬프 또는 사용자 이름과 같은 구조화된 정보를 포함합니다.

소셜 미디어 플랫폼은 구조적입니까 아니면 비구조적입니까?

소셜 미디어 플랫폼은 사용자가 업로드한 게시물과 사진/동영상으로 구성되어 있어 컴퓨터가 해독하기 어렵습니다. 소셜 미디어 플랫폼은 각 사용자의 개별 게시물에 메타데이터를 할당합니다. 여기에는 컴퓨터에서 읽을 수 있는 게시물에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

구조화된 데이터란 무엇입니까?

구조화된 데이터는 미리 정의된 형식을 갖고 조직 구조를 따르는 빅 데이터 유형입니다. 구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스 및 스프레드시트의 행과 열에 맞는 양적 데이터입니다. 예를 들어 신용 카드 번호, 날짜, 주소, 지리적 위치 등

구조화된 데이터는 기계에서 쉽게 읽고 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용하는 사람들이 빠르게 이해할 수 있습니다. 구조화된 데이터를 관리하는 데 사용되는 언어는

구조적 쿼리 언어 또는 SQL. SQL은 1970년대에 IBM에 의해 개발되었으며 데이터베이스 내의 데이터 관계를 처리하는 데 유용합니다.

구조화된 데이터의 장점

구조화된 데이터의 몇 가지 최고의 장점은 다음과 같습니다.

쉬운 가독성

구조화된 데이터의 가장 큰 장점은 기계와 알고리즘이 쉽게 인식할 수 있다는 것입니다. 구조화된 데이터의 조직적 특성으로 인해 쿼리를 더 쉽게 분석하고 관리할 수 있습니다.

효과적인 사용

구조화된 데이터는 비즈니스에서 쉽게 이해하고 사용할 수 있습니다. 데이터의 다양한 관계에 대한 심층적인 이해와 지식이 필요하지 않습니다.

추가 도구

구조화된 데이터는 수년 동안 사용되었기 때문에 구조화된 데이터를 분석하고 액세스할 수 있는 다양한 플랫폼과 도구가 사실상 많이 있습니다.

구조화된 데이터의 단점

구조화된 데이터의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.

낮은 유연성

구조화된 데이터는 미리 정의되고 조직화된 형식을 가지고 있기 때문에 데이터를 다양한 경우에 사용하기 어려워지고 유연성이 제한됩니다.

제한된 스토리지

구조화된 데이터는 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 데이터가 변경되면 모든 구조화된 데이터가 업데이트됩니다. 이를 수정하려면 시간, 비용 및 자원이 필요합니다.

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비정형 데이터란 무엇입니까?

비정형 데이터는 구조적 패턴을 따르지 않거나 조직이 없는 질적 빅 데이터 유형입니다. 비정형 데이터를 관리하고 분석하는 것은 기존의 기계 학습 방법으로 약간 어렵습니다.

예를 들어 오디오 파일, 활동, 소셜 미디어 게시물 및 위성 이미지 등이 비정형 데이터 유형입니다. 비정형 데이터는 비관계형 검색 쿼리 언어인 NoSQL Database에서 관리합니다.

비정형 데이터의 장점

비정형 데이터의 장점은 다음과 같습니다.

빠른 축적

비정형 데이터는 정형 또는 반정형 데이터에 비해 쉽게 수집 및 관리할 수 있습니다.

데이터 레이크 스토리지

비정형 데이터를 클라우드 데이터 레이크에 저장할 수 있어 대용량 저장 옵션이 가능합니다. 클라우드 데이터 레이크는 사용당 지불 방식을 제공하므로 비용 효율적입니다.

비정형 데이터의 단점

비정형 데이터의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.

전문성 필요

비정형 데이터의 가장 큰 단점은 일반 비즈니스 사용자가 비정형 데이터를 이해하거나 분석할 수 없다는 것입니다. 비정형 데이터는 정해진 패턴을 따르지 않기 때문입니다. 전문 데이터 과학자는 비정형 데이터를 관리할 수 있습니다.

전문 도구

비정형 데이터에는 전문 지식 외에도 비정형 데이터를 위해 특별히 설계된 특수 도구가 필요합니다. 이러한 도구는 다양성이 제한되어 있으므로 사용자가 고려해야 할 옵션이 제한적입니다.

정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점

용법

구조화된 데이터는 비즈니스 소유자가 관리할 수 있습니다. 비정형 데이터는 데이터 과학자가 관리합니다.

개요

구조화된 데이터에는 기록 중 스키마가 있습니다. 구조화되지 않은 데이터에는 읽기 시 스키마가 있습니다.

스토리지

구조화되거나 정량화된 데이터는 일반적으로 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 비정형 데이터는 클라우드 데이터 레이크에 저장됩니다.

형성

구조화된 데이터에는 미리 정의된 형식이 있습니다. 구조화되지 않은 데이터에는 기본 형식이 있습니다.

데이터 타입

구조화된 데이터에는 선택한 데이터 유형이 있습니다. 비정형 데이터에는 복합 유형이 많이 있습니다.

부량

구조화된 데이터는 숫자와 값으로 구성된 양적 데이터입니다. 비정형 데이터는 센서, 오디오 및 비디오를 포함하는 질적 데이터입니다.

지원하는 언어

구조화된 데이터는 기계 학습에 사용됩니다. 비정형 데이터는 데이터 마이닝 및 자연어 처리에 사용됩니다.

지우면 좋을거같음 . SM

정형 데이터는 웹 서버, 로그, 온라인 양식 등에서 가져옵니다. 비정형 데이터는 이메일, 메시지 또는 워드 문서에서 가져옵니다.

저장 공간

구조화된 데이터는 저장 공간이 덜 필요합니다. 비정형 데이터에는 더 많은 저장 공간이 필요합니다.

확장성

구조화된 데이터는 확장성이 뛰어납니다. 비정형 데이터는 확장성이 떨어집니다.

결론

반구조화된 데이터는 이해하려고 하면 비즈니스에 많은 이점이 있습니다. 구조와 조직이 부족할 수 있지만 귀중한 고객 피드백과 통찰력을 제공합니다. 기업은 반구조화된 데이터를 사용하여 고객의 리뷰, 참여 및 온라인 행동을 추적할 수 있습니다.

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