非構造化データとは何か？
非構造化データとは、テキスト、ビデオ、オーディオなど、あらかじめ定義されたフォーマットやスキーマを持たない情報のことである。非構造化データは通常、人間が生成しますが、機械が生成することもあります。その起源にかかわらず、非構造化データは事前に設定されたデータモデルやスキーマに適合しないため、従来のリレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）には格納できない。
組織が生成・収集するデータのほとんどは非構造化データである。このデータには、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うための重要な洞察が含まれているが、データが構造化されていないため、企業は通常、高度なテクニックを使用して分析する必要がある。この課題に対処するため、企業は人工知能（AI）と機械学習（ML）ツールに注目し、分析アプリケーションを強化している。
このページで取り上げるのは
非構造化データと構造化データの比較
非構造化データと構造化データには、データを使用できる分析の種類、データを整理するために使用するスキーマ、データ形式、データの保存方法など、明確な違いがあります。
構造化されたデータは通常、指定されたフィールドに簡単にマッピングできるリレーショナル・データベースに格納される。例えば、顧客は電話番号や住所などの一貫した詳細情報によって識別することができる。情報は厳密なフォーマットで分類されるため、一貫性が確保され、人間にとってもアルゴリズムにとっても、データの検索、処理、分析が容易になる。リレーショナル・データベース内のデータを効率的に検索するために、データベース管理者は構造化クエリー言語（SQL）を使用することが多い。
一方、非構造化データは一貫した内部構造を持たないため、従来のリレーショナル・データベースには格納できない。この構造の欠如は、柔軟性という利点をもたらすが、データセットの検索、処理、分析を難しくする。
非構造化データの例
人間が生成した非構造化データの例としては、テキスト、電子メール、ソーシャルメディア、文書、ウェブページ、写真、音声ファイル、ビデオなどがある。
機械が生成した非構造化データは、ウェブサイト、サーバー、ネットワーク、アプリケーションからのログファイルで構成される。また、衛星画像、監視カメラ映像、IoT接続デバイスからのセンサーデータも含まれる。
非構造化データの使用例
- ビジネス・インテリジェンス： より良いビジネス判断のための洞察
- 顧客分析： データを活用して顧客をよりよく理解し、サービスを提供する
- コミュニケーション分析： 規制遵守の徹底
- ソーシャルメディア追跡： 会話とインタラクションのパターンを分析する
- 予知保全： メーカーはセンサーで潜在的な故障を検知する
非構造化データの長所と短所
非構造化データには、柔軟性、ビジネス洞察、データセットの取り扱いに関して、顕著な利点と欠点がある。
長所
- 柔軟性がある： あなたは データセットを維持する 統一されていないさまざまなフォーマットで。
- 洞察力がある： データ主導の意思決定は、より良い、より予測可能なビジネス成果をもたらす。
- 豊富だ： 非構造化データは、ビジネスで生成されるデータの大半を占める。
短所
- 検索、処理、分析が難しい： 統一性の欠如は難しい。
- リソースを必要とする： 大量の非構造化データを効果的に管理、維持、利用することは、ほとんど不可能に近い。
- 共有するのは難しい： 大規模なデータセットの効果的な共同作業は複雑で、多大な投資を必要とする。
非構造化データの分析方法
非構造化データを分析するためのさまざまなツールやテクニックがある：
- データマイニング： このプロセスには、データクリーニング、分類、クラスタリング、可視化などの技術が含まれ、非構造化データ内のパターンや関係性を明らかにする。一度データを整理すれば、解釈や行動が容易になる。
- 機械学習： MLは大規模なデータセットを分析できるため、非構造化データの分析に向いている。まず、データをMLアルゴリズム用に特定のフォーマットに変換する必要があり、その後、テキスト分類、クラスタリング、自然言語処理（NLP）、ディープラーニングなどの手法が分析に使われる。
- 予測分析： 非構造化データを構造化データに変換した後、予測に回帰、決定木、またはニューラルネットワークのような予測モデルを使用することができます。予測モデルから得られる洞察は、組織が意思決定を行い、将来の計画を立てるのに役立つ。
- センチメント分析： これには、構造化されていないテキストをクリーニングしてトークン化し、センチメント分析手法（語彙ベースまたはML）を使用して、テキストのセンチメントがポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれであるかを判断することが含まれる。このデータは、顧客体験をよりよく理解し、それに応じて意思決定を行うために使用されます。
- 自然言語処理： NLPは、トークン化、レマタイゼーション、ストップワード除去、トピックモデリングなどの手法を用いてデータを処理する。非構造化データの分析にNLPを使用することは、次のような場合に特に役立ちます。 ヘルスケア, ファイナンスそしてマーケティング。
非構造化データツール
- Couchbase: キーバリュー型とドキュメント型の両方のデータモデルをサポートする分散型データベース。
- MongoDB™： JSONライクなドキュメントにデータを格納するドキュメント指向データベース。
- Apache Cassandra： カラムファミリーの形式でデータを格納する分散データベース。
- レディス データベース、キャッシュ、メッセージ・ブローカーとして使用できるキー・バリュー・ストア。
- Amazon DynamoDB： Amazon Web Services（AWS）が提供するマネージドNoSQLデータベースサービス。
- Neo4j： ノードとエッジにデータを格納するグラフデータベース。
結論
全体として、非構造化データは組織が生成・収集する全データの大部分を占めており、ビジネスの意思決定を改善する大きな機会を提供している。組織は、この機会を最大限に活用するために、適切なプラットフォームとツールを持たなければならない。
ノンリレーショナル データベース NoSQLデータベースデータセンターは、非構造化データや半構造化データを扱うことができるため、ますます人気が高まっている。多様なデータ型や構造に対応するため、さまざまなデータモデルを使用しており、進化する可能性のある大規模で複雑なデータセットの処理に適している。
