정형 데이타(Structured Data)
정형 데이타(Structured Data)는 고정된 필드에 저장된 데이터를 말하며 
관계형 데이터베이스(RDB,Related Database)와 스프레드시트 등을 예로 들수 있다.
정형 데이터의 경우는 데이터베이스를 설계한 기술자에 의해 수집되는 정보의 형태가
정해지게 된다.한정된 정보들 속에서 고객의 정보와 상품 분석, 인기 품목에 대한 정보를
분석할 수 있다.

반정형 데이터(Semi-Structured Data)
반정형 데이터(Semi-Structured Data)는 고정된 필드에 저장된 데이터는 아니지만 XML,
HTML텍스트등 메타데이터(Meta Data) 및 스키마(Schema)를 포함하는 데이터이다.

여기서 반정형 데이터에서 중요한 위치를 차지하고 있는 HTML의 변화에 대해서 말하고자
한다.인터넷의 확산으로 HTML 자료들이 방대해지고 있는 상황에서 정보 탐색을 위한 
요구사항들이 점차 늘어나고 있다.
웹 문서를 보다 쉽게 탐색하고 정확하게 해석하여 의미있는 정보를 추출하기 위해서이다.

HTML5 이전의 웹 문서들은 표현을 위한 태그들은 있었으나 문서에 대한 의미를 담은
태그들은 존재하지 않았다.이러한 문서는 사람이 읽기에는 적합하지만 자동으로 문서의
의미를 파악하고 분류 및 분석하기에는 힘든 구조이다.

HTML5의 경우 머리글,바닥글,탐색줄,사이드바와 같은 문서의 의미를 위한 시멘틱 태그들이
추가 되었다.이러한 태그들은 문서의 구조와 영역 그리고 범위를 명확히 함으로서 웨페이지의
전체 또는 일부분에 의미를 부여할수 있게 되어 검색시 보다 정확한 정보를 추출할 수 있도록
도와준다.

비정형 데이터(Unstructured Data)
비정형 데이터(Unstructured Data)는 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터를 의미하며
페이스북과 트위터,유튜브 영상, 이미지 파일, 음원파일,워드 문서,PDF문서등을 예로
들수 있다.비정형 데이터의 경우는 페이스북,트위터,네어버,다음등에서 생성되는 실시간
정보들을 통해서 더 많은 정보들을 수집하고 분석할수 있다.
예를 들면 특정 지역의 날씨 정보,유동 인구의 수,이들의 판매 정보등을 수집할 수 있다.
형태가 정해지지 않는 정보속에서 분석 방향에 따라 다양한 정보를 수집할 수 있는 것이다.

빅데이터의 85% 가량이 형태가 정해지지 않은 비정형 데이터이다.
소셜 네트워크 이용자 수의 증가로 비정형 데이터는 급속도로 확산되고 있는 추세이지만,
정형 데이터 분석을 위해서 이용되고 있는 많은 기술들이 비정형 데이터에서는 활용할 수
없다는 한계를 가지고 있다.

이러한 이유로 하둡 플랫폼을 이용하여 비정형 데이터를 수집 및 분석하여 내용을 
쉽게 보여줄 수 있는 기술력 확보가 필요하다.
이를 통해 무의미하던 데이터에서 보석과 같은 값어치가 있는 정보를 추출하여 다른 경쟁
기업보다 경쟁력 우위를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다고 할수 있다.