원시데이터, 원천데이터, 라벨데이터 란?

원시데이터, 원천데이터, 라벨데이터는 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 중요한 개념입니다.

이러한 데이터의 종류들은 데이터 과학 및 기계 학습에서 중요한 단계에서 다루어지며, 효과적인 모델을 개발하고 결과를 이해하는 데 필수적입니다.

원데이터 (Raw Data) 란?

• 정의: 원시데이터는 수집된 그대로의 형태로 가공되지 않은 데이터를 의미합니다.
• 특징:
  • 구조화되지 않은 형태로 존재하며, 처리되지 않은 초기 상태의 데이터입니다.
  • 예를 들어, 센서에서 측정한 실시간 데이터, 로그 파일, 텍스트 문서 등이 원시데이터의 예시입니다.
• 활용:
  • 데이터 처리 파이프라인에서 초기 단계로 사용되며, 가공과 정체가 필요한 경우가 많습니다.

 

원천데이터 (Source Data)

• 정의: 원천데이터는 정보의 출처가 되는 초기 데이터를 가리킵니다.
• 특징:
  • 보통 데이터 파이프라인에서 처음에 수집되거나 생성된 데이터를 의미합니다.
  • 데이터의 출처와 원본 형태를 유지하면서 필요한 가공 및 전처리를 진행할 수 있습니다.
• 활용:
  • 초기 데이터를 가공하여 특정 분석이나 모델링 작업에 활용하기 전에 사용됩니다.
  • 원천데이터를 효과적으로 관리하면 추후에 데이터의 신뢰성과 일관성을 유지할 수 있습니다.

 

라벨데이터 (Label Data 또는 타깃 데이터)

• 정의: 라벨데이터는 기계 학습에서 모델을 학습시키기 위해 사용되는 정답 데이터를 의미합니다.
• 특징:
  • 각각의 입력 데이터에 대응하는 정답(레이블 또는 태그)이 포함되어 있습니다.
  • 모델이 학습할 때 올바른 예측을 학습하도록 도움을 줍니다.
• 활용:
  • 학습 데이터 세트에서 입력 데이터와 함께 사용되어 모델이 학습하는데 활용됩니다.
  • 분류 문제에서는 각 클래스에 대한 라벨이, 회귀 문제에서는 실제 값을 나타내는 라벨이 될 수 있습니다.

 

원시 데이터와 원천 데이터 차이점

"원시 데이터"와 "원천 데이터"는 유사한 의미를 가지지만, 일반적으로는 약간의 차이가 있을 수 있습니다.

그러나 사용되는 맥락에 따라 두 용어가 거의 교차하여 사용되기도 합니다.

 

따라서, "원시 데이터"는 단순히 가공되지 않은 초기 형태의 데이터를 나타내는 반면에, "원천 데이터"는 데이터의 출처와 원본 형태를 강조하여 초기 데이터의 특성을 강조합니다.

그러나 엄격한 정의는 아니며, 맥락에 따라 두 용어가 상호 교환되어 사용될 수 있습니다.