우리는 이전 글에서 질서정연한 백과사전 같은 ‘정형 데이터’에 대해 알아보았습니다. 하지만 현대 데이터의 도서관에는 백과사전만 있는 것이 아닙니다. 그 옆에는 온갖 주제와 형식을 가진 수천 종의 잡지들이 꽂혀있는 거대한 잡지 서가가 있습니다. 각 잡지(데이터)는 표지, 목차, 기사, 사진 등 나름의 내부 구조를 가지고 있지만, 백과사전처럼 모든 권이 동일한 틀에 맞춰져 있지는 않습니다. 이것이 바로 정형 데이터의 엄격함과 비정형 데이터의 자유로움 사이에서 유연한 다리 역할을 하는 반정형 데이터(Semi-structured Data) 의 세계입니다. 오늘날 우리가 사용하는 대부분의 웹 서비스와 애플리케이션은 바로 이 반정형 데이터를 통해 서로 소통하고 정보를 교환합니다. 이 글에서는 현대 디지털 생태계의 언어라고 할 수 있는 반정형 데이터의 본질과 특징, 그리고 프로덕트 오너와 데이터 분석가가 이 데이터를 어떻게 다루고 가치를 창출할 수 있는지에 대해 깊이 있게 탐구해 보겠습니다.
목차
- 서론: 현대 웹의 언어, 반정형 데이터
- 반정형 데이터란 무엇인가?: 유연한 구조의 힘
- 정의: 자기 서술 구조를 가진 데이터
- 반정형 데이터의 대표 주자: JSON과 XML
- 또 다른 예시들: 웹로그, 센서 데이터
- 정량적인가, 정성적인가?
- 반정형 데이터는 왜 중요한가?: 유연성과 확장성의 미학
- 변화에 민첩하게 대응하는 유연성과 확장성
- 이종 시스템 간의 데이터 교환을 위한 ‘공용어’
- 복잡하고 계층적인 데이터 표현의 용이성
- 반정형 데이터 다루기: 기술적 과제와 분석가의 역할
- 데이터 처리(파싱) 기술의 필요성
- ‘스키마 온 리드(Schema-on-Read)’ 개념의 이해
- 분석을 위한 데이터 변환
- 프로덕트 오너와 데이터 분석가를 위한 반정형 데이터 활용 전략
- API 명세 이해 및 활용
- 웹/앱 로그 데이터 분석을 통한 사용자 행동 이해
- NoSQL 데이터베이스와의 관계
- 정형 데이터와 결합하여 가치 극대화
- 결론: 반정형 데이터, 가능성의 세계를 여는 열쇠
1. 서론: 현대 웹의 언어, 반정형 데이터
우리는 정형 데이터가 미리 정해진 엄격한 규칙(스키마)을 따르는 질서의 세계임을 배웠습니다. 반면, 그 반대편에는 아무런 구조 없이 내용만 존재하는 텍스트, 이미지, 음성 파일과 같은 ‘비정형 데이터’의 자유로운 세계가 있습니다. 반정형 데이터는 바로 이 두 세계의 장점을 절묘하게 결합한 형태입니다. 데이터베이스 테이블처럼 고정된 틀에 갇혀 있지는 않지만, 데이터 자체에 그 구조를 설명하는 정보(메타데이터)를 포함하고 있어 기계가 내용을 이해하고 처리할 수 있게 합니다.
특히 수많은 서비스들이 서로 데이터를 주고받는 API(Application Programming Interface) 통신이 보편화된 오늘날, 반정형 데이터는 서비스 간의 원활한 소통을 위한 ‘공용어(Lingua Franca)’ 역할을 하고 있습니다. 프로덕트 오너와 데이터 분석가에게 반정형 데이터를 이해하는 것은, 우리 제품이 다른 서비스와 어떻게 대화하는지, 그리고 웹과 앱에서 사용자들이 남기는 무수한 행동 기록 속에 어떤 의미가 담겨 있는지를 파악하는 핵심적인 역량이 되었습니다.
2. 반정형 데이터란 무엇인가?: 유연한 구조의 힘
반정형 데이터의 핵심은 ‘자기 서술(Self-describing)’과 ‘유연성(Flexibility)’이라는 두 가지 키워드로 요약할 수 있습니다.
정의: 자기 서술 구조를 가진 데이터
반정형 데이터는 데이터 내에 데이터의 구조와 의미를 설명하는 메타데이터(Metadata) 를 포함하고 있습니다. 이는 마치 데이터가 스스로를 설명하는 ‘꼬리표(Tag)’나 ‘이름표(Key)’를 달고 있는 것과 같습니다. 이 덕분에 정형 데이터처럼 사전에 약속된 스키마가 없어도 데이터의 내용을 해석할 수 있습니다.
예를 들어, {"name": "홍길동", "age": 30, "city": "서울"} 이라는 데이터가 있다면, 우리는 name, age, city라는 키(Key)를 통해 각 값의 의미를 즉시 알 수 있습니다. 이는 정해진 열 순서에 의존하는 정형 데이터와는 다른 점입니다.
반정형 데이터의 대표 주자: JSON과 XML
반정형 데이터의 세계를 지배하는 두 가지 대표적인 형식이 바로 JSON과 XML입니다.
- JSON (JavaScript Object Notation): 이름에서 알 수 있듯이 자바스크립트의 객체 문법에서 파생된 형식으로, ‘키(Key)-값(Value)’ 쌍으로 이루어진 구조를 가집니다. 사람이 읽고 쓰기에 매우 간결하고, 기계가 파싱하고 생성하기도 용이하여 오늘날 웹 API와 모바일 앱 통신에서 사실상의 표준으로 사용되고 있습니다.
- XML (eXtensible Markup Language): 태그(
<tag>)를 사용하여 데이터의 구조를 계층적으로 표현하는 형식입니다. JSON보다 문법이 더 엄격하고 장황하지만, 데이터의 유효성을 검증하는 기능(DTD, XSD)이 강력하여 기업 환경의 시스템 간 데이터 교환이나 복잡한 문서 구조를 표현하는 데 여전히 널리 사용됩니다.
또 다른 예시들: 웹로그, 센서 데이터
- 웹 서버 로그 (Weblogs): 사용자가 웹사이트에 접속할 때마다 서버에는 접속 시간, IP 주소, 요청한 페이지, 응답 코드 등 다양한 정보가 기록됩니다. 이러한 로그는 일정한 패턴을 가지고 있지만, 각 줄의 내용이나 길이가 조금씩 다를 수 있는 전형적인 반정형 데이터입니다.
- 센서 데이터 (Sensor Data): IoT 기기의 센서에서 수집되는 데이터 역시 반정형 데이터의 형태를 띠는 경우가 많습니다. 센서 ID, 측정 시간, 온도, 습도, 위치 정보 등이 JSON이나 이와 유사한 형식으로 함께 기록됩니다.
정량적인가, 정성적인가?
사용자의 요청에는 반정형 데이터가 ‘정량적 데이터’에 해당한다고 언급되었지만, 이는 좀 더 명확한 구분이 필요합니다. ‘반정형’이라는 용어는 데이터의 구조(Structure) 를 설명하는 말이지, 그 안에 담긴 내용(Content) 의 종류를 한정하지 않습니다. 반정형 데이터는 다음과 같이 정량적 데이터와 정성적 데이터를 모두 포함할 수 있습니다.
"price": 19.99(정량적 데이터)"review_text": "이 제품 정말 마음에 들어요!"(정성적 데이터) 따라서 반정형 데이터는 정량적, 정성적 내용을 모두 담을 수 있는 유연한 그릇이라고 이해하는 것이 더 정확합니다.
3. 반정형 데이터는 왜 중요한가?: 유연성과 확장성의 미학
반정형 데이터가 현대 IT 환경의 핵심으로 자리 잡은 이유는 그 특유의 유연성과 확장성 덕분입니다.
변화에 민첩하게 대응하는 유연성과 확장성
정형 데이터의 스키마는 한 번 정해지면 변경하기가 매우 어렵습니다. 하지만 빠르게 변화하는 디지털 제품 환경에서는 새로운 기능이 추가되고 수집해야 할 데이터의 종류가 수시로 바뀝니다. 반정형 데이터는 이러한 변화에 매우 민첩하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 프로필에 ‘취미’라는 새로운 항목을 추가하고 싶을 때, JSON 형식이라면 단순히 {"hobby": "독서"} 라는 키-값 쌍을 추가하기만 하면 됩니다. 기존 데이터베이스의 테이블 구조를 변경하는 복잡한 과정이 필요 없습니다. 이러한 유연성은 애자일(Agile) 개발 환경에 매우 적합합니다.
이종 시스템 간의 데이터 교환을 위한 ‘공용어’
오늘날의 서비스는 수많은 독립적인 마이크로서비스(MSA, Microservice Architecture)들의 조합으로 이루어지거나, 다양한 외부 서비스(예: 결제, 지도, 소셜 로그인)와 데이터를 주고받습니다. 각 시스템이 서로 다른 프로그래밍 언어(Python, Java, JavaScript 등)와 데이터베이스로 만들어졌더라도, JSON이나 XML과 같은 반정형 데이터 형식을 ‘공용어’로 사용함으로써 원활하게 소통할 수 있습니다. 이는 서비스 간의 결합도를 낮추고 독립적인 개발과 배포를 가능하게 하는 API 경제의 근간이 됩니다.
복잡하고 계층적인 데이터 표현의 용이성
현실 세계의 데이터는 단순한 2차원 표로 표현하기 어려운 경우가 많습니다. 예를 들어, 하나의 블로그 게시물은 제목, 본문, 작성자 정보, 그리고 여러 개의 댓글 목록을 포함하고, 각 댓글은 다시 댓글 작성자와 내용, 작성 시간을 가집니다. 이러한 중첩되고 계층적인(Hierarchical) 구조는 관계형 데이터베이스의 여러 테이블로 나누어 저장해야 하지만, JSON이나 XML을 사용하면 하나의 데이터 객체 안에 자연스럽게 표현할 수 있습니다.
4. 반정형 데이터 다루기: 기술적 과제와 분석가의 역할
반정형 데이터는 유연한 만큼, 분석을 위해서는 추가적인 처리 과정과 기술적인 이해가 필요합니다.
데이터 처리(파싱) 기술의 필요성
반정형 데이터는 텍스트 형태의 문자열로 전달되는 경우가 많으므로, 이를 분석 가능한 구조로 변환하는 파싱(Parsing) 과정이 필수적입니다. 파싱은 JSON이나 XML 문자열을 읽어 들여 프로그래밍 언어가 이해할 수 있는 객체나 자료구조로 변환하는 것을 의미합니다. 데이터 분석가는 Python의 json 라이브러리나 xml 라이브러리 등을 사용하여 이 파싱 작업을 수행하고, 필요한 데이터를 추출하는 기술을 갖추어야 합니다.
‘스키마 온 리드(Schema-on-Read)’ 개념의 이해
정형 데이터는 데이터를 저장할 때 스키마를 검증하는 ‘스키마 온 라이트(Schema-on-Write)’ 방식을 사용합니다. 반면, 반정형 데이터를 다룰 때는 먼저 데이터를 있는 그대로 저장한 뒤, 데이터를 읽어서 분석하는 시점에 스키마를 정의하고 적용하는 ‘스키마 온 리드(Schema-on-Read)’ 방식을 사용합니다. 이는 데이터를 수집할 때는 유연성을 최대한 확보하고, 분석 목적에 따라 다양한 방식으로 데이터를 해석하고 구조화할 수 있다는 장점을 가집니다. 하지만 이는 반대로 분석가에게 데이터의 구조를 직접 파악하고 정의해야 하는 책임을 부여하기도 합니다.
분석을 위한 데이터 변환
궁극적으로 대부분의 데이터 분석이나 머신러닝 모델링은 테이블 형태의 데이터를 다루는 데 익숙합니다. 따라서 분석가는 파싱된 반정형 데이터를 BI 도구나 분석 도구에서 활용하기 좋은 2차원의 테이블(예: 파이썬 Pandas의 DataFrame) 형태로 변환하는 작업을 수행해야 합니다. 예를 들어, 중첩된 JSON 구조를 ‘평탄화(Flattening)’하여 각 키를 테이블의 열로 만드는 것은 데이터 분석가의 매우 흔한 전처리 작업 중 하나입니다.
5. 프로덕트 오너와 데이터 분석가를 위한 반정형 데이터 활용 전략
반정형 데이터는 디지털 제품을 만들고 분석하는 사람들에게 보물창고와 같습니다.
API 명세 이해 및 활용
프로덕트 오너와 데이터 분석가는 내부 서비스나 외부 서드파티 서비스의 API 문서를 읽고 어떤 데이터를 주고받을 수 있는지 이해할 수 있어야 합니다. 이는 새로운 기능을 기획하거나, 외부 데이터를 활용한 분석을 설계할 때 필수적인 역량입니다. API를 통해 전달되는 데이터는 대부분 JSON 형식이므로, 그 구조를 파악하는 능력은 매우 중요합니다.
웹/앱 로그 데이터 분석을 통한 사용자 행동 이해
사용자가 우리 제품에서 수행하는 모든 클릭, 스크롤, 페이지 뷰, 검색 행위는 반정형 형태의 로그 데이터로 기록될 수 있습니다. 이 로그 데이터를 분석하면, 사용자들이 어떤 경로로 서비스를 탐색하는지, 어떤 기능에서 어려움을 겪는지, 어떤 콘텐츠에 관심을 보이는지에 대한 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이는 사용자 경험(UX)을 개선하고 제품의 문제점을 진단하는 데 결정적인 단서를 제공합니다.
NoSQL 데이터베이스와의 관계
MongoDB, Couchbase와 같은 NoSQL 데이터베이스는 처음부터 반정형 데이터(특히 JSON과 유사한 문서)를 저장하고 조회하는 데 최적화되어 설계되었습니다. 변화가 잦은 데이터를 다루거나, 유연한 데이터 모델이 필요한 서비스(예: 소셜 미디어, 콘텐츠 관리 시스템)에서는 전통적인 관계형 데이터베이스보다 NoSQL 데이터베이스가 더 적합할 수 있습니다. 반정형 데이터의 중요성이 커지면서 NoSQL 데이터베이스의 활용도 또한 높아지고 있습니다.
정형 데이터와 결합하여 가치 극대화
가장 강력한 분석은 서로 다른 유형의 데이터를 결합할 때 나옵니다. 예를 들어, 고객의 구매 내역(정형 데이터)과 해당 고객이 남긴 상품 리뷰 텍스트 및 별점(반정형 데이터 내의 정성적/정량적 데이터)을 결합하여 분석해 봅시다. 이를 통해 우리는 단순히 ‘무엇이 팔렸는가’를 넘어, ‘고객들이 왜 특정 상품을 좋아하거나 싫어하는지’에 대한 깊이 있는 이유를 파악하고, 이를 제품 개선이나 개인화 마케팅 전략에 활용할 수 있습니다.
6. 결론: 반정형 데이터, 가능성의 세계를 여는 열쇠
반정형 데이터는 정형 데이터의 질서와 비정형 데이터의 자유로움 사이에서 균형을 잡으며, 현대 디지털 생태계를 움직이는 핵심적인 혈액 역할을 하고 있습니다. 그것은 서비스와 서비스, 그리고 사용자와 서비스를 연결하는 유연하고 강력한 언어입니다.
프로덕트 오너와 데이터 분석가에게 반정형 데이터를 이해하고 다루는 능력은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. API를 통해 흐르는 데이터의 강물을 길어 올리고, 사용자들이 남긴 로그 데이터라는 발자국을 따라가며, 그 안에 숨겨진 의미를 해석할 수 있을 때, 비로소 우리는 디지털 시대의 진짜 사용자 모습을 발견하고 그들의 마음을 얻는 제품을 만들 수 있습니다. 반정형 데이터라는 가능성의 세계를 여는 열쇠는 바로 여러분의 손에 있습니다.