構造化データ型と非構造化データ型の比較

構造化データ型と非構造化データ型の違いについて学習

構造化データと非構造化データの違いは何ですか、そしてなぜそれに注意してください。多くの企業や組織では、このような区別は、ビッグ・データを処理するIT部門のみに属すると感じられる場合があります。

それにはいくつかの事実がありますが、すべての人がその違いを理解する価値があります。なぜなら、構造化データと非構造化データの定義を(そのデータの場所とデータの処理方法とともに)把握すると、データ主導型のプロセスを改善するためにどのように使用できるかを確認できます。

営業、マーケティング、業務、人事など、これらすべてのグループがデータを生成します。実地棚卸や現地の顧客基盤を備えた実店舗など、小規模企業であっても、電子メール、クレジット・カード・トランザクション、在庫購入、ソーシャル・メディアなどの構造化データと非構造化データを生成します。ビジネスで生み出すデータを活用するには、2つのデータとその連携方法を理解する必要があります。

構造化データとは

構造化データは、事前定義された必要なフォーマットを使用するデータです。これは様々なソースから発生する可能性がありますが、共通の要因は、フィールドが格納される方法(つまり、構造化)と同様に固定されることです。この事前定義されたデータ・モデルにより、入力、問合せおよび分析が容易になります。

たとえば、オンライン購入のトランザクション・データを検討します。このデータでは、各レコードにタイムスタンプ、購入金額、関連するアカウント情報(またはゲスト・アカウント)、購入したアイテム、支払情報および確認番号が含まれます。各フィールドには目的が定義されているため、このデータを手動で問い合せることが容易になります(Excelスプレッドシートで[CTRL]+[F]を押すことと同等です)。また、機械学習アルゴリズムでパターンを識別しやすく、多くの場合、パターン外の異常を特定します。

構造化データは、確立された予想される要素にドリルダウンします。タイム スタンプは、定義したフォーマットで到着します。構造外のため、単語に記述されたタイムスタンプは送信されません(または送信できません)。あらかじめ定義されたフォーマットにより、最終的に手動レベルで処理されても、スケーラビリティと処理が容易になります。

構造化データは、ソースで構造が定義されているかぎり、あらゆるものに使用できます。ビジネスで最も一般的な用途には、CRMフォーム、オンライン・トランザクション、在庫データ、企業ネットワーク監視データ、Webサイト・フォームなどがあります。

非構造化データとは何ですか。

構造化データに定義が含まれるように、非構造化データには定義がありません。目的が明確な形式の事前定義済フィールドではなく、非構造化データはすべてのシェイプおよびサイズに設定できます。通常、テキスト(フォームのオープン・テキスト・フィールドなど)ですが、非構造化データは、イメージ、オーディオ、ビデオ、ドキュメント・ファイル、その他のファイル形式などのオブジェクトとして格納される様々な形式になります。すべての非構造化データを含む共通スレッドは、定義が不足しています。

非構造化データはより一般的に使用でき、フィールドには構造化データと同じ文字やスペースの制限がない場合があります。非構造化データを構成する幅広い形式を考えると、このタイプは通常、組織のデータの約80%を占めることは驚くことではありません。

メディア・ファイルは、非構造化データの例です。ポッドキャストのようなコンテンツには構造がありません。ポッドキャストのMP3ファイルの検索は、デフォルトでは簡単ではありません。ファイル名、タイムスタンプ、手動で割り当てたタグなどのメタデータは検索に役立つ場合がありますが、オーディオ・ファイル自体には、それ以上の分析や関係がなくてもコンテキストがありません。

これはビデオファイルにも適用されます。ビデオ・アセットは、ソーシャル・メディアの短編クリップから、完全なウェビナーやディスカッションを表示する大規模ファイルまで、最近ではどこでも存在します。ポッドキャストの MP3ファイルと同様に、このデータの内容にはメタデータの外部の特異性がありません。データベース内の実際のコンテンツに基づいて特定のビデオ・ファイルを検索することはできません。

構造化データと非構造化データはどのように連携しますか。

今日のデータ主導のビジネス界では、構造化データと非構造化データの両方を使用することが、インサイトを開発するためのよい方法です。会社のソーシャル・メディアへの投稿の例に戻り、特に何らかの形式のメディアを添付して投稿します。マーケティング・エンゲージメントに関するインサイトを組織が開発するにはどうすればよいですか?

まず、構造化データを使用してソーシャル・メディア投稿を最も高いエンゲージメントでソートし、マーケティングに関連しないハッシュタグを除外します(たとえば、顧客サービスに関連するハッシュタグを持つ高エンゲージメント投稿の削除)。そこから、関連する非構造化データを調査できます。実際のソーシャル・メディアは、メッセージング、メディア・タイプ、トーン、およびその他の要素を調べて、エンゲージメントが生成された理由を把握できます。

これは多くの手作業がかかっているように思えるかもしれませんが、それは数年前です。ただし、機械学習人工知能の進歩により、自動化のレベルが向上しています。たとえば、音声ファイルを自然言語処理で実行して音声からテキスト出力を作成する場合は、キーワード・パターンまたは正/負のメッセージについてテキストを分析できます。これらの洞察は、ビッグ・データが大きくなり、そのビッグ・データの大部分が非構造化されているという事実により、ますます重要になってきている最先端のツールのおかげで促進されています。

データの発生元と発生場所

現在、データは様々なソースから生成されます。標準のeコマース設定を持つ中堅企業を見てみましょう。この場合、データは次の領域から取得される可能性があります。

  • 取引データ
  • 顧客アカウント・データ
  • 在庫購買
  • ロジスティクス追跡
  • ソーシャル・メディア・エンゲージメント
  • 内部HRデータ
  • キーワードの検索エンジン・クロール

さらに多くのデータ・ソースが存在する可能性があります。実際、近頃の企業によって取り込まれるデータの量は急増しています。ビッグ・データ革命に参加するために、大企業である必要はありません。しかし、そのデータをどのように処理するかは、そのデータを利用するうえで鍵となります。多くの場合、最適なソリューションはデータ・レイクです。

データ・レイクは、構造化データおよび非構造化データを受け取るリポジトリです。複数のデータ入力を単一のソースに統合する機能により、データ・レイクはあらゆるビッグ・データ・インフラストラクチャに不可欠な要素となります。データがデータレイクに入ると、生データになるように固有の構造が取り除かれ、簡単にスケーラブルで柔軟になります。データを読み取って処理すると、必要に応じて構造とスキーマが与えられ、ボリュームと効率性のバランスがとれます。

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