構造化データと非構造化データ

構造化データと非構造化データは、どちらも現代の組織にとって主要な資産ですが、根本的に異なります。組織はこれらの違いを理解し、それぞれのタイプを効果的に管理して、その価値を最大限に活用する必要があります。このガイドでは、適切なタイプのデータを選択するための実用的な意味合い、実際のユースケース、戦略的な考慮事項について検証します。また、一般的なビジネス要件に対応するツールについても説明し、一般的な比較にとどまらず、実用的な意思決定フレームワークを提示します。

構造化データ: 特徴と用途

構造化データの主な特徴

構造化データとは、事前に定義されたリレーショナルデータモデル内で整理された情報です。つまり、データは固定スキーマを持つテーブルに配置されます。このモデルでは、効率的な検索と分析を可能にするため、データが保存される前に、構造（行と列）、データ型、テーブル間のリレーションシップを指定します。構造化データの一般的な例として、金融取引、Excel ファイル、顧客関係管理 (CRM) の記録、在庫レベル、受注、予約システム、センサー測定値などがあります。

構造化データは通常、データウェアハウスに格納されます。これらは、構造化データ ワークロードに使用される構造化クエリ言語（SQL）による、高速で信頼性の高いクエリーに最適化されています。

標準化された形式により、構造化データへのアクセスも非常に容易になります。ビジネスユーザーは、高度な技術的専門知識を必要とせずに、使い慣れたビジネス インテリジェンス（BI）およびアナリティクスツールを使用して、データを簡単に探索、分析、レポート作成し、知見を生成できます。

構造化データのビジネス価値と分析

構造化データは、一貫性がありフィルタリング可能な形式によって最小限の前処理でデータ分析をサポートし、組織が計算の実行、モデルの構築、トレンドの比較を効率的に行えるようにするため、大きなビジネス価値をもたらします。構造化データはエンタープライズ アナリティクスの中核を担い、高速なクエリ、高いデータ完全性、そして組織が日常業務や戦略的計画で信頼できる信頼性の高い出力を提供します。これには、組織がパフォーマンスを追跡し、業務を最適化するための意思決定を行うのに役立つ、定型レポート、予測、KPI モニタリング、インタラクティブ ダッシュボードなどの従来の BI が含まれます。

構造化データは、AI が生成した要約や顧客の感情評価などの高度な情報を生成する、機械学習（ML）モデルや自動システムにとっても非常に効果的です。

構造化データのストレージとスケーラビリティに関する考慮事項

構造化データセットの主な利点は、カラムナ圧縮による高いストレージ効率です。同じ列の値は類似する傾向があるため、カラムナデータベースでは効率的なデータの圧縮と読み取りが可能になり、ストレージの大幅な節約とアナリティクスの高速化につながります。

しかし、構造化データ内のスキーマの変更は困難な場合があります。データベースのエコシステムは相互に密接に連携しており、多くの依存関係があるため、フィールドの追加、変更、削除といった変更を適切に管理しないと、データ損失やアプリケーションのダウンタイム、さらにはシステムの他の場所で連鎖的な障害を引き起こす可能性があります。組織は、混乱を避けるために、移行を慎重に計画する必要があります。

非構造化データ: 特徴、課題、機会

非構造化データの特性とソース

非構造化データとは、元の形式のままの情報です。行と列に整理されている構造化データとは異なり、非構造化データには事前に定義された構造がないため、検索や分析がより困難になります。

非構造化データは、GPS データ、ログファイル、その他のテレメトリ情報など、機械によって生成される場合と、人間によって生成される場合があります。人間が生成した非構造化データの例としては、ソーシャル メディアの投稿、音声ファイル、動画ファイル、Eメール、マルチメディア ファイル、テキスト ドキュメントなどがあります。

非構造化データは、企業データの増加分の 80%～90% を占めています。このタイプのデータは、市場動向、顧客センチメント、運用上の問題といった分野で貴重な知見を提供できますが、構造化データの扱いに比べて、そうした知見の抽出は困難な場合があります。

非構造化データ分析の課題とソリューション

非構造化データからの知見は、大量の非構造化データから自動的に意味を抽出できる ML アルゴリズム、自然言語処理 (NLP)、感情分析などの高度なデータ分析が登場するまで、ほとんど活用されていませんでした。

一般的に、組織には、高度な技術を用いて非構造化データを管理、処理し、そこから有意義なパターンを抽出するデータサイエンティストが必要です。データレイクは一般的に、非構造化データをネイティブの生フォーマットで統合するために使用され、大量のデータを柔軟に保存できます。データレイクを活用することで、未加工データを SQL分析、データサイエンス、機械学習に対応した構造化データに低レイテンシで変換できます。また、データレイクは、将来の機械学習やアナリティクスで使用するために、生データを低コストで無期限に保持することもできます。

しかし、データレイクは信頼性、パフォーマンス、ガバナンスの問題を抱え、「データスワンプ」に陥りがちです。従来のデータレイクだけでは、イノベーションを目指す企業のニーズを満たすには不十分です。そのため、企業はしばしば、データがエンタープライズ全体のさまざまなストレージシステムにサイロ化された、複雑なアーキテクチャで運用しています。

レイクハウス ストレージは、構造化データと非構造化データの処理を統合し、データレイクがもたらす課題に対処します。レイクハウスは、データウェアハウスのような構造と管理機能をデータレイクの低コストのデータストレージ上に直接実装し、データレイクのオープン性とデータウェアハウスの管理および信頼性機能を組み合わせます。この構造により、企業はデータサイエンス、機械学習、ビジネスアナリティクスプロジェクトにさまざまな種類のデータを活用できるようになります。

非構造化データからビジネス価値を引き出す

非構造化データには、従来の分析手法では容易に解釈できない豊富な情報が含まれています。機械学習機能を利用すると、非構造化コンテンツを大規模に処理でき、そのままだと見過ごされてしまうパターン、テーマ、感情、異常を特定できます。組織はNLPやコンピュータビジョンなどの技術を使用して、定性データを意思決定に役立つ実用的な知見に変換できます。

例えば、顧客サービスを向上させるために、企業は AI を使用して、製品レビュー、コールセンターのトランスクリプト、ソーシャルメディアでの言及、チャットボットでの会話など、さまざまなソースを分析できます。特定されたパターンは、問題解決、効率化、イノベーションの創出といった機会を明らかにし、顧客体験を向上させるのに役立ちます。

構造化データと非構造化データの主な違いと意思決定フレームワーク

構造化データと非構造化データの違いを理解することは、効果的なデータ アーキテクチャを設計し、適切な分析手法を選択するために不可欠です。それぞれのタイプには独自の強みと課題があり、組織のデータ戦略にそれらを考慮に入れる必要があります。

重要な比較の側面

• データ形式: 構造化データは、固定された事前定義の形式で整理されています。各レコードは同じフィールドとデータ型のセットを使用するため、すべての一貫性が保たれます。非構造化データは、統一された構造を持たずに生のネイティブ形式で保存されるため、柔軟性は高いものの、整理と分析はより困難になります。
• 分析ツール: 構造化データは、SQL を使用して簡単にクエリーでき、標準的なビジネスインテリジェンス ツールに統合できます。非構造化データには、機械学習、NLP、コンピューター ビジョンなどの、より高度なアナリティクス手法が必要です。これらは通常、データサイエンティストや専門のアナリストによって管理されます。
• ストレージ: 構造化データは、リレーショナルクエリとパフォーマンスに最適化されたデータウェアハウスに自然に適合します。非構造化データは、組織が大規模に生データを保存できるデータレイクや、ハイブリッド lakehouse アーキテクチャにより適しています。
• 処理時間: 構造化データはすでに整理されているため、最小限の準備ですぐに分析できることがよくあります。非構造化データは、有用な知見を生成する前に、一般にクリーニング、トークン化、ラベリング、特徴抽出といった大規模な前処理を必要とします。
• ユーザーのアクセス性: 構造化データは、ダッシュボードやレポート作成ツールを通じて探索できるビジネスアナリストや意思決定者など、幅広いユーザーがアクセスできます。非構造化データの場合、使用可能な形式に変換して実用的な知見を把握するには、通常、データサイエンティストやエンジニアの専門知識が必要です。

半構造化データと最新のアプローチ

ハイブリッドという中間領域

組織が管理する必要があるのは、構造化データと非構造化データだけではありません。半構造化データは、メタデータタグを使用してある程度の構成を追加しながらも、柔軟で進化するフィールドを許容することで、この 2 つの間のギャップを埋めます。一般的な例として、JSON、XML、CSV ファイルなどが挙げられます。組織は、この種のデータを管理するために NoSQL データベースや最新のファイルシステムを使用することがよくあります。これらは柔軟なスキーマをサポートし、変化するデータ形式により簡単に適応できるためです。

ほとんどの企業はあらゆる種類のデータを必要としているため、さまざまなデータアプローチの強みを組み合わせたハイブリッドストレージ戦略を採用しています。最新のlakehouseアーキテクチャは、データレイクとデータウェアハウスの機能を単一のプラットフォームに統合することで、両者を選択する必要性をなくします。Databricks の Unity Catalog は、あらゆるクラウド上のすべての構造化データ、非構造化データ、ビジネス メトリクス、AI モデルに対して、統一されたオープンなガバナンスを提供します。これにより、組織はデータのガバナンス、検出、監視、共有をすべて 1 か所で行えるようになり、コンプライアンスを合理化し、より迅速な知見を促進します。

まとめ

データ戦略は画一的なものではありません。構造化データ、非構造化データ、半構造化データの違いを理解することは、効果的なデータマネジメントを構築するために不可欠です。組織には、データ型を特定の分析ニーズやビジネス要件に適合させるための専門知識が必要です。データの選択を固有のユースケースに合わせることで、企業はより深い知見を引き出し、意思決定を改善し、データへの投資効果を最大化できます。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事