構造化データと非構造化データ。その違い

構造化データと非構造化データの違いについて説明します。すべてのデータに統一された規格はありません。データのごく一部は構造化されているが、大部分は非構造化である。構造化データと非構造化データの保存には、それぞれ収集、分析、拡張の方法が異なるため、異なるデータベースが使用されます。

ビッグデータとは、構造化されたデータと非構造化されたデータの総称である。あらゆる種類のデータが素晴らしいインサイトを与えてくれるとはいえ、欲しい知識と理解を得るためには、どのデータをいつ収集し、どれを見るべきかを知ることが不可欠です。

この記事では、データを最大限に活用するために、この2つのタイプについてご紹介します。まず、構造化データについて見てみましょう。

構造化データとは？

構造化データとは、あらかじめ決められた構造を満たすようにフォーマットされたデータのことです。よりシンプルに使えるようになり、検索も素早くできる構造になっています。構造化データの代表格といえば、リレーショナル・データベースである。構造化データのソースは多数あり、その中には以下のようなものがあります。

SQLを使用するデータベース
Microsoft Excelなどの表計算ソフト
ウェブサーバーとネットワークのログ
医療機器
RFIDやGPSなどのタグやセンサー
オンラインフォーム
OLTPシステム、またはオンライントランザクション処理

構造化データの長所と短所

構造化データの利用には、メリットとデメリットを考慮する必要があります。いくつかの長所と短所について説明しましょう。

長所

構造化されたデータは、非構造化データよりも管理しやすく、処理も少なくて済むため、メンテナンスが容易です。
特徴的でよく整理された構造化データ設計により、MLアルゴリズムが採用しやすくなっています。
構造化データを使用する場合、データ型やその仕組みについて深く理解する必要はありません。ユーザーはデータの対象を理解すれば、容易にアクセスし、分析することができる。
より多くのテクノロジーが構造化されたデータをサポートし、消費、管理、分析をより容易にします。
構造化データは、検索エンジンがウェブサイトのコンテンツを識別し、理解するのに役立ちます。

短所

構造化データはフォーマットが決まっているため、意図した目的に沿って利用することができる。このような組織構造では、バラエティやユースケースに制約が生じます。
データウェアハウスは、ストレージの容量を減らすために設計されています。しかし、調整が難しく、新しいアプリケーションへの拡張性・適応性に欠ける。

非構造化データとは？

非構造化データは、従来のデータツールや方法論では処理・評価することができない。非構造化データは、あらかじめ決められたデータモデルがないため、非リレーショナル（NoSQL）データベースと最も相性が良い。また、非構造化データを管理する方法として、生のままデータストレージに保存する方法があります。

非構造化データには、文書、ウェブページ、会話、ビデオ、写真、フィードバック回答など、さまざまな形式やソースが含まれる。非構造化データには、以下のような特徴があります。

データの構造が明確でない。
明らかな構造がないため、コンピュータープログラムにとって使い勝手が悪い。
データベースで使用される行や列は、データを格納するために使用することはできません。
データが整理されておらず、モデルとの関連性がない。
データには決まった構造や順序があるわけではありません。

非構造化データの長所と短所

非構造化データを利用する場合、その利点と欠点の両方を考慮する必要があります。このデータ型の長所と短所について説明しましょう。

長所

非構造化データは、必要になるまで未定義のままです。その汎用性により、データベース内のファイル形式が増え、データプールが広がり、データサイエンティストは必要なデータのみを準備し評価することができるようになります。
事前に指定する必要がないため、手間をかけずに迅速にデータを取得できる可能性があります。
大容量ストレージを従量課金で実現し、コスト効率の向上と拡張性を実現。

短所

非構造化データは、未定義・非正規のデータであるため、データサイエンスの専門知識が必要です。これは、データアナリストには役立ちますが、特定のデータ問題やデータの使用方法を理解していない企業顧客には疎まれます。
非構造化データの処理には専用のツールが必要であり、データ管理者の製品に関する選択肢は狭くなってしまう。

構造化データと非構造化データの違い

構造化データと非構造化データの区別は、あらゆる種類のデータを扱う際に考慮すべき重要なポイントです。主な違いの部分を検証してみましょう。

構造化データ	非構造化データ
構造化データは、数値や値で構成されたデータで、定量データの一種です。	非構造化データとは、テキスト、音声、映像、センサー、説明文などを含む定性的なデータのことである。
構造化されたデータは、機械学習のプロセスに不可欠であり、それをサポートするアルゴリズムを駆動します。	非構造化データは、自然言語解析やテキストマイニングに利用されている。
構造化されたデータは、SQLデータベースやExcelシートのようなテーブル形式で保存されます。	コンテンツの保存には、オーディオファイルやビデオファイル、NoSQLデータベースが使用されています。
構造化データには、あらかじめ確立されたデータモデルが存在する。	非構造化データには、あらかじめ確立されたデータモデルが存在しない。
オンラインフォーム、GPSセンサー、ネットワークログ、Webサーバーログ、OLTPシステムなどが構造化データを提供する。	電子メール通信、ワープロ文書、PDFファイルなどは、非構造化データソースである。
データウェアハウスは、これらのデータを保管する施設である。	データレイクは、データをそのままの形で保存するために使用されます。
拡張性に優れ、ストレージ容量も少ない。	拡張性に難があり、より多くのストレージ容量が必要です。
一般的なビジネスユーザーは、構造化データを利用することができます。	正確なビジネスインテリジェンスは、データサイエンスの専門家によってのみ非構造化データから得ることができます。