ビッグデータ市場は2030年までに4740億ドル規模になると専門家は予測しており、あらゆるタイプの企業にとってデータが非常に価値のあるものであることを証明しています。しかし、適切なデータを収集してそれを解釈し、洞察に基づいて行動する企業の能力がデータ・プロジェクトの成功を左右します。

企業がアクセスできるデータ量は増加し、利用可能なデータの種類も増えています。ビジネス・データは、厳密に形成されたリレーショナル・データベースからソーシャルメディアへの投稿まで、多種多様な形式で提供されています。このようなデータは、その形式を問わず、構造化データと非構造化データの2つに大別することができます。

構造化データと非構造化データの主な違いは以下の通りです：

  • 構造化データは標準化され、明確に定義され、検索可能なデータであるのに対し、非構造化データは通常、本来の形式で保存されている。
  • 構造化データは定量的であり、非構造化データは定性的である。
  • 構造化データはデータウェアハウスに保存されることが多いが、非構造化データはデータレイクに保存される。
  • 構造化データは検索や分析が容易であるのに対し、非構造化データは処理や理解に手間がかかる。
  • 構造化データはあらかじめ定義されたフォーマットで存在し、非構造化データはさまざまなフォーマットで存在する。

構造化データは扱うのが非常に簡単ですが、非構造化データはより複雑で、整理や抽出が困難です。この記事では、これらのデータタイプとその違いについて詳しく説明します。

目次

構造化データとは？

構造化データとは、ファイルやレコードの中の決まったフィールドに存在するデータのことです。構造化データは通常、リレーショナルデータベース（RDBMS）に格納されます。RDBMS(リレーショナルデータベースマネジメントシステム)の構造内にある限り、数値とテキストで構成され、ソーシングは自動的または手動で行われます。データモデルの作成に依存し、どのような種類のデータを含めるか、どのように保存し処理するのかを定義します。 

構造化データに使われるプログラミング言語はSQL（Structured Query Language）です。1974年にIBMによって開発されたSQLは、リレーショナルデータベースを扱っています。
(構造化データの例）名前、住所、クレジットカード番号、位置情報

非構造化データとは？

非構造化データとは、構造化されていない全てのデータのことです。非構造化データには固有の内部構造があるかもしれませんが、あらかじめ定義された方法で構造化されているわけではありません。データモデルは存在せず、データはそのままの形式で保存されます。

(非構造化データの例）リッチメディア、テキスト、ソーシャルメディア活動、監視画像

非構造化データの量は、構造化データよりもはるかに多いです。非構造化データは、企業データ全体の80%以上を占め、今日も増え続けています。つまり、非構造化データを上手く扱えていない企業は、多くの貴重なビジネスインテリジェンスを逃していることになります。

半構造化データとは？

半構造化データは、構造化データの一種ですがRDBMSのような正式な構造には当てはまりません。構造化データの説明に完全に合致しないものの、タグ付けシステムやその他の識別可能なマーカーを使用し、異なる要素を分離して検索を可能にします。時々、自己記述的な構造を持つデータと呼ばれることもあります。

(半構造化データの典型的な例）スマートフォンの写真：スマートフォンで撮影した写真には、非構造化画像のコンテンツに加え、時間や場所などの識別可能な（構造化された）情報がタグ付けされています。半構造化データの形式には、JSON、CSV、XMLなどのファイル形式があります。

構造化データと非構造化データの比較

構造化データ 非構造化データ
定義 あらかじめ定義されたモデルやスキーマに従い、特定の方法で整理され、フォーマットされたデータ 特定の構造や形式を持たず、一般的に未整理または生の状態のデータ
構成 表や列など、定義されたフォーマットでよく整理されている。 定義済みの形式がなく、整理されていない。
アクセシビリティ アクセシビリティが高く、構造化クエリー言語（SQL）やその他のデータベースツールを使って簡単に検索できる。 アクセス性が低く、抽出や分析に高度な技術を必要とする。
事例 顧客情報、取引記録、在庫リスト、財務データ 電子メール、ソーシャルメディアへの投稿、マルチメディアファイル、センサーデータ
解析 従来の統計的手法やデータマイニング技術で容易に分析可能 分析には自然言語処理（NLP）や機械学習などの高度な技術が必要
スケーラビリティ 事前に定義されたスキーマと固定されたデータ構造のため、スケーラビリティは限定的 拡張性が高く、既存の構造を変更することなく、あらゆる種類のデータに対応可能
ユースケース ビジネスインテリジェンス、データ分析、財務報告 センチメント分析、ソーシャルメディアモニタリング、テキストマイニング

構造化データと非構造化データの主な違い5つ

  1.  定義のあり・なし
    構造化データとは、明確に定義されたデータを構造化したものです。データは行と列で存在し、事前に定義されたフィールドにマッピングすることができます。非構造化データは、通常そのままの形式で保存され、事前に定義されたデータモデルを持っていないため未定義とみなされています。
  2. 定量的か定性的か
    構造化データは多くの場合、ハード・ナンバーまたはカウントできるもので構成されているので定量的です。分析の方法には、回帰（変数間の関係を予測する）、分類（確率を推定する）、クラスタリング（異なる属性に基づく）などがあります。非構造化データは定性データに分類されることが多く、従来のツールや手法では処理・分析することができません。ビジネスの文脈で例を挙げると、顧客調査、インタビュー、ソーシャルメディアとのやり取りなどです。定性データからインサイトを抽出するには、データマイニングやデータスタッキングなどの高度な分析技術が必要です。
  3. データハウスとデータレイクのストレージの比較
    構造化データはデータウェアハウスに、非構造化データはデータレイクに保存されることが多いです。データウェアハウスは、ETLパイプラインを経由したデータジャーニーの終着点です。一方、データレイクは、データを元の形式で、あるいは基本的な「クリーニング」プロセスを経た上で保存するほぼ無限のリポジトリと言えるでしょう。どちらもクラウド活用の可能性を秘めています。構造化されたデータであればストレージの容量は少なくて済みますが、非構造化データであればより多くの容量を必要とします。例えば、小さな画像であっても、何ページものテキストよりも大きなスペースを必要とします。データベースについては、構造化データは通常リレーショナルデータベース（RDBMS）に格納されますが、非構造化データに最適なのはノンリレーショナルデータベース（NoSQLデータベース）です。
  4. 分析のしやすさ
    構造化データと非構造化データの最も大きな違いの1つは、分析適性度です。構造化されたデータは、人間にとってもアルゴリズムにとっても検索しやすい一方、非構造化データは、本質的に検索が難しく、理解できるようにするための処理が必要です。また、非構造化データは、あらかじめ定義されたデータモデルを持たないため、リレーショナルデータベースに適合せず、分解することが困難です。構造化データに対する高度な分析ツールが充実している一方で、非構造化データのマイニングやアレンジを行うNLPやMLなどの分析ツールの多くはまだ発展途上の段階にあると言えます。あらかじめ定義された構造がないため、データマイニングは厄介であり、リッチメディア、ブログ、ソーシャルメディアデータ、顧客コミュニケーションなどのデータソースをどのように扱うかやベストプラクティスを開発することは困難な課題となっています。
  5. 定義されたフォーマットと多様なフォーマット
    構造化データの形式として最も一般的な形式は、テキストと数値であり、あらかじめデータモデルで定義されています。
    一方、非構造化データは、さまざまな形や大きさで存在します(音声、ビデオ、画像から電子メールやセンサーデータまで)。非構造化データにはデータモデルがなく、そのままの状態で保存されているか、データレイクに保存されており、変換の必要がありません。

非構造化データ処理にかかるコスト

ほとんどの企業はデータのバックアップをとっています。しかし、現在の推計によるとビジネス関連のデータは年々増加しており、データ・ストレージが課題となっています。ほとんどのビジネス・データは「クール」データ（30日間アクセスされていないデータ）であり、高価なハードディスクを詰まらせ、ストレージ・コストを増加させます。

ほとんどの企業は特に非構造化データの管理に苦労しています。非構造化データはインデックス付けが難しく、XML、キーバリュー、JSONデータベースはこのようなデータを分析するようには設計されていないからです。非構造化データの抽出、分析、処理のプロセスは通常、セカンダリ・システムに委託されます。データを移動させると、さらにストレージが必要になり、財政的に賢明ではありません。

非構造化データをまったく管理しないという選択をする企業もあります。その代わりに、プライマリー・ストレージ・システムの容量を拡張します。しかし、この方法には問題があり、以下のようにコストがかかる：

  • 第一に、非構造化データはプライマリストレージを消費する。プライマリストレージは、通常高価なフラッシュドライブを必要とするため、最もコストがかかる。
  • 第二に、企業は3年から5年ごとにストレージ・インフラを更新する必要があり、このプロセスには、すべてのクールな非構造化データも含まれる。また、移行コストやバックアップに必要なセカンダリストレージについても考慮する必要がある。
  • 第三に、グローバルなデータ・ガバナンス法では企業は非構造化データに何が含まれ、個人を特定できる情報が含まれているかどうかを正確に把握する必要がある。

非構造化データを効率的に管理すればパフォーマンスを最適化し、コストを削減することができます。クラウド、テープ、またはセカンダリストレージソリューションを選択することで、非構造化データの管理が容易になります。

まとめ

データには主に、構造化データと非構造化データの2つのカテゴリーがあります。構造化データ（名前、住所、クレジットカード番号など）はあらかじめ定義されたモデルやフォーマットで保存され、非構造化データ（オーディオ、ビデオ、監視データなど）は、分析のために抽出されるまで、本来のフォーマットで保存されます。また、半構造化データというものもあります。これは、何らかのタグ付け構造を持ちながらも、リレーショナルデータベースの正式な構造には当てはまらないデータを指します。

この記事では、構造化データと非構造化データの5つの重要な違いについて見てきた：

  • 定義済みデータと未定義データ
  • 定性的データと定量的データ
  • データハウスでの保管 vs データレイク
  • 分析が容易か困難か
  • 定義済みフォーマット vs 多様なフォーマット

構造化データはビッグデータ・プログラムにとって処理しやすいが、非構造化データや半構造化データを忘れてはなりません。非構造化データの分析には、より大きな課題があります。しかし、全企業データの80％以上がこのカテゴリーに属し、年間55～65％の割合で増加していることを考えると、これを放置しておくことは大きな盲点を生むことになります。幸いなことに、テクノロジーの進化に伴い、非構造化データに隠された洞察にアクセスしやすくなっています。

この記事では、構造化データと非構造化データの5つの重要な違いについて学びました。要約すると、構造化データ（名前、住所、クレジットカード番号など）は事前に定義されたモデルやフォーマットで保存され、非構造化データ（音声、ビデオ、監視データなど）は分析のために抽出されるまで本来のフォーマットで保存されます。他の2つの中間に位置するカテゴリーとして、半構造化データもあります。これは、何らかのタグ付け構造を持つが、リレーショナルデータベースの正式な構造にはまだ当てはまらないデータを指します。

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