이러 한 상생 업체 에 대한 데이터베이스 를 구축 하 기 위하 여 빅 데이터 를 이용 할 수 있 다 . 이때 , 수집 되 는 데이터 는 정형 화 정도 에 따라 정형 ( structured ) 데이터 , 반 정형 ( semi - structured ) 데이터 , 비 정형 ( unstructured ) 데이터 로 분류 할 수 있 다 . 정형 데이터 는 종류 와 형식 이 정해져 있 는 규격 을 갖 는 데이터 와 각종 자료 의 메타데이터 를 포함 한다 . 반정 형 데이터 는 대부분 텍스트 형태 로 필드 가 고정 되 어 있 지 는 않 지만 , 자료 의 특성 에 따라 텍스트 내 에 포함 되 는 내용 을 정의 할 수 있 는 데이터 부류 이 다 . 비정형 데이터 는 형태 가 불 규칙 하 여 정의 하 기 어려운 항목 들 로서 , 일반 적 으로 텍스트 와 이미지 등 이 해당 한다 . 통 합부 ( 330 ) 는 , 수집 된 로우 데이터 내 에 포함 된 비 정형 ( Unstructed ) 데이터 , 정형 ( Structured ) 데이터 및 반정 형 데이터 ( Semi - structured ) 를 정제 하 고 , 메타 데이터 로 분류 를 포함 한 전처리 를 실시 할 수 있 고 , 전처리 된 데이터 를 데이터 마이닝 ( Data Mining ) 을 포함 하 는 분석 을 실시 할 수 있 다 . 그리고 , 분석 된 데이터 를 시각 화 하 여 출력 할 수 있 다 . 이때 , 데이터 마이닝 은 , 전처리 된 데이터 간 의 내재 된 관계 를 탐색 하 여 클래스 가 알려진 훈련 데이터 셋 을 학습 시켜 새로운 데이터 의 클래스 를 예측 하 는 분류 ( Classification ) 또는 클래스 정보 없이 유사 성 을 기준 으로 데이터 를 그룹 짓 는 군집 화 ( Clustering ) 를 수행 할 수 있 다 . 물론 , 이외 에 도 다양 한 마이닝 방법 이 존재 할 수 있 으며 , 수집 및 저장 되 는 빅 데이터 의 종류 나 이후 에 요청 될 질의 ( Query ) 의 종류 에 따라 다르 게 마이닝 될 수 도 있 다 . 이렇게 구축 된 빅 데이터 는 , 인공 신경망 딥 러닝 이나 기계 학습 등 으로 검증 과정 을 거칠 수 도 있 다 .