오늘날의 기업은 미리 정해진 데이터 모델을 사용하지 않아 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장할 수 없는 비정형 데이터를 활용해야 하는 과제를 안고 있다.
대부분의 기업들은 이미지, 오디오 또는 비디오 클립, 이메일, 소셜 미디어, 문서 등을 포함한 방대한 양의 비정형 데이터를 수년 동안 축적해 왔다. 하지만 이러한 풍부한 데이터에도 불구하고 기업들은 귀중한 리소스를 제대로 활용하지 못하고 방치하고 있는 경우가 많다.
이 모든 데이터에는 기업이 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리고, 프로세스와 제품을 개선하며, 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 도와주는 귀중한 인사이트가 포함되어 있다.
그러나 비정형 데이터의 양, 다양성, 속도 때문에 기업은 최적의 비즈니스 의사결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 발견하는 데 종종 어려움을 겪는다. 또한 이러한 비정형 데이터의 품질은 정형 데이터에 비해 떨어지기 때문에, 기업은 사용 가능한 데이터로 만들기 위해 데이터를 정제하고 보강해야 한다.
비정형 데이터 관리의 어려움
기업은 비정형 데이터를 관리할 때 다음과 같은 문제에 직면한다:
- 사일로에 저장된 데이터: 개별 부서나 팀은 데이터를 자체적으로 수집하여 다양한 형식과 시스템에 저장하는 경우가 많다. 하지만 기업은 직원들이 신속하게 액세스할 수 있도록 데이터를 한 곳에 중앙 집중화하는 것이 필수적이다.
- 데이터의 품질: 비정형 데이터는 정리하기 전에 정리가 필요한 경우가 대부분이다. 방대한 양의 데이터를 정리하고 준비하는 것은 기업에게 어려운 일이 될 수 있지만, 데이터를 최대한 활용하려면 반드시 필요한 단계이다.
- 데이터의 저장 비용: 비정형 데이터가 증가하면 기업은 이를 저장하기 위해 리소스를 할당해야 하며, 이는 추가적인 관리 비용으로 이어진다. 기업은 저장 공간 활용을 최적화하기 위해 데이터 압축을 고려해야 한다. 이러한 접근 방식은 비용을 절감하면서 효과적인 데이터 관리를 가능하게 한다.
기업이 비정형 데이터를 관리해야 하는 이유
기업은 비정형 데이터의 분석을 통해 고객의 소셜 미디어 행동을 면밀히 체크하고 특정 제품에 대해 이야기하는 고객의 인구 통계를 활용하는 등 보다 타겟팅된 마케팅 캠페인을 개발할 수 있다. 컨택 센터의 오디오 녹음을 분석하는 것 또한 마케팅에 유용한 관점을 제공한다.
비정형 데이터를 수집, 정리 및 분석하기 위한 효과적인 관리 전략을 구현하면 기업 생산성을 높이고 직원들이 필수 데이터에 간소화된 방식으로 액세스할 수 있게 된다. 모든 데이터를 한 곳에 저장하므로 이러한 접근 방식은 효율적인 데이터를 검색하고 활용하는 데 도움이 된다.
또한, 도구를 사용하여 실시간으로 비정형 데이터를 분석하는 기업은 중요한 문제를 신속하게 감지하고 이를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있다. 그리고 비정형 데이터를 체계적이고 정확하게 유지하는 기업은 최신 표준 및 규정을 더 잘 준수할 수 있다.
결론: 궁극적으로 기업은 비정형 데이터를 효과적으로 관리함으로써 더 많은 가치를 창출하고 이를 비즈니스 기회로 전환하는 데 활용할 수 있다.
다음은 기업이 비정형 데이터를 관리하는 데 도움이 될 만한 5가지 전략이다:
데이터 파악
비정형 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 기업은 먼저 데이터를 이해하고 다음과 같은 측면에 대한 가시성을 확보해야 한다:
- 보유하고 있는 데이터의 양
- 데이터의 소유권
- 데이터에 대한 접근 권한
- 데이터의 보관 및 최신성
- 데이터의 저장 위치
- 데이터의 정보 유형
- 데이터를 저장하는 데 드는 비용
비정형 데이터는 각 부서에서 자체적으로 오디오, 비디오, 문서, 애플리케이션, 보고서 등을 보관하는 데이터 사일로에 존재하는 경우가 많아 조직 전체에서 공유하기 어려우므로 이러한 이해는 매우 중요하다. 비정형 데이터에 대한 명확한 그림이 없으면 기업은 데이터 관리에 대해 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 없다.
데이터 정리
기업은 비정형 데이터를 정리하기 전에 우선순위를 정할 필요가 있다. 중복되거나, 신뢰할 수 없거나, 오래되었거나, 부정확한 데이터는 비정형 데이터를 분석하여 얻은 인사이트의 품질을 저하시킬 수 있다. 따라서 비정형 데이터를 최대한 활용하려면 먼저 데이터를 정리하는 것이 필요하다.
데이터 정리(데이터 클리닝이라고도 함) 및 데이터 스크러빙 도구는 기업이 오래되거나, 중복되거나, 부정확하거나, 불완전하거나, 관련성이 없는 데이터를 식별하고 제거하기 위해 꼭 필요하다. 이 프로세스는 데이터를 보다 쉽게 분류하고 평가하여 관리를 간소화하고 구조적 오류와 오타를 수정하는 데 도움이 된다.
데이터 보강
분석의 정확성을 높이기 위해 기업은 기존 데이터를 외부 타사 소스를 포함한 다른 소스의 추가 정보와 결합하여 데이터를 보강할 수 있다. 이 프로세스는 더 많은 데이터 포인트를 축적하여 집합을 확장하고 비정형 데이터의 신뢰성과 가치를 개선하여 보다 정보에 입각한 의사결정을 촉진한다. 데이터 보강은 비정형 데이터를 정리하고 구조를 개선하여 분석 목적으로 더 가치 있게 만드는 데 도움이 된다.
데이터 정리 및 카탈로그화
필요한 정보에 빠르게 검색하려면 기업은 비정형 데이터를 정리하고 카탈로그화해야 한다. 클라우드 기반 콘텐츠 관리 시스템은 비정형 데이터 파일을 정리, 카탈로그화 및 저장하는 프로세스를 자동화하여 사용자가 데이터를 쉽게 액세스하고 검색할 수 있도록 지원한다. 이는 쉽게 구현할 수 있는 솔루션이므로, 기업은 비정형 데이터를 관리할 때 이 전략을 고려해야 한다.
표준 기반 관리 도구 사용
기업이 특정 공급업체에 의존하지 않고 서로 다른 플랫폼 간에 원활한 데이터 마이그레이션을 수행하려면 표준에 기반한 데이터 관리 도구를 사용하는 것이 유리하다. 플랫폼과 도구가 끊임없이 진화하고 있다는 점을 고려하면, 비정형 데이터를 관리하는 데 표준화된 도구를 사용하는 것은 특히 중요하다.
