구조화된 데이터는 행과 열에 깔끔하게 들어맞습니다. 이름, 날짜, 금액, 범주 등이 그 예입니다. 각 필드는 정의된 데이터 유형을 가지고 있으며, 모든 레코드는 동일한 형식을 따릅니다. 이러한 구조는 스키마에 의해 미리 정의됩니다. 관계형 데이터베이스, 스프레드시트, CSV 파일 모두 구조화된 데이터를 저장합니다. 이러한 엄격함이 바로 구조화의 핵심입니다. 구조가 예측 가능하기 때문에 쿼리 속도가 빠르고 결과의 일관성이 유지됩니다. 테이블을 조인하고, 값을 집계하고, 행을 필터링할 때 데이터가 예상대로 작동할 것이라는 확신을 가질 수 있습니다.

정형화된 데이터는 전통적인 비즈니스 시스템을 지배합니다. 거래, 재고, 고객 기록, 재무 장부 모두 정형화되어 있습니다. 스키마는 일관성을 보장합니다. 날짜 필드에는 텍스트가 포함될 수 없고, 숫자 필드에는 문자열이 포함될 수 없습니다. 이러한 스키마 덕분에 오류를 조기에 발견할 수 있습니다. 또한 데이터 분석을 용이하게 합니다. SQL은 정형화된 데이터를 위해 설계되었으며, 비즈니스 인텔리전스 도구도 정형화된 데이터를 전제로 합니다. 머신 러닝 모델 역시 정형화된 데이터를 선호하는 경우가 많습니다. 하지만 정형화된 데이터의 한계는 유연성입니다. 데이터를 저장하기 전에 스키마를 알아야 합니다. 데이터 형태가 변경되면 스키마도 변경해야 합니다. 이러한 변경 작업은 시스템 운영에 차질을 초래합니다. 반정형 및 비정형 데이터는 쿼리 시점에 구조를 파악함으로써 이러한 문제를 피할 수 있지만, 유연성을 희생하는 대신 복잡성이 증가합니다. 정형화된 데이터는 다루기는 쉽지만 변경하기는 어렵습니다. 대부분의 조직은 정형화된 데이터를 기반으로 운영됩니다. 회계 시스템, CRM, ERP 모두 정형화된 데이터를 저장합니다. 정형화된 데이터는 특별히 흥미롭지는 않지만, 시스템의 기반이 됩니다.

구조화된 데이터의 특징

• 스키마 정의 방식 — 구조가 사전에 알려져 있음
• 표 형식 — 행과 열
• 유형 지정됨 — 각 필드에는 데이터 유형이 있습니다.
• 쿼리 가능 — SQL 및 유사 언어
• 일관성 — 모든 레코드에 동일한 형식 적용

구조화된 데이터는 예측 가능합니다. 바로 그 예측 가능성이 데이터를 유용하게 만들지만, 동시에 경직되게 만들기도 합니다.