構造化データと非構造化データの違い

「構造化」と「非構造化」は、データの形式とスキーマ・ルールの有無に基づいてデータを分類するために使用される用語です。

構造化データには固定されたスキーマがあり、名前と電話番号など、行と列で表現できるものにうまく適合します。非構造化データには固定されたスキーマがなく、オーディオ・ファイルやウェブページなど、より複雑な形式を取ることができます。

構造化データと非構造化データが異なる主要な領域は、次のとおりです。

• フォーマット：構造化データには、厳密に定義されたデータモデルがあります。非構造化データには事前定義された形式がありません。
• ストレージ：構造化されたデータ・ストレージ・システムには、リレーショナル・データベースやデータウェアハウスのような厳格なスキーマがあります。非構造化データは、多くの場合、ネイティブ形式で非リレーショナル・データベースまたはデータレイクに保存されます。
  
  
• ユースケース：組織は、人工知能（AI）と分析のユースケース全体で構造化データと非構造化データの両方を使用できます。構造化データは、機械学習（ML）でよく使用され、MLアルゴリズムを駆動します。非構造化データは、自然言語処理（NLP）でよく使用され、生成AIモデルにとって豊富で多様なデータ・ソースとなります。
  
  
• 複雑さ：構造化データは、従来のツールを使用する一般的なビジネス・ユーザーにとって操作や分析が容易です。非構造化データはより複雑になる可能性があり、解析および分析には専門的なスキルとツールが必要です。

以下、構造化データと非構造化データの定義、ユースケース、メリットについて詳しく説明します。

構造化データは明確な事前定義された形式で整理されます。構造化データは標準化されているため、データ分析ツール、機械学習アルゴリズム、および人間のユーザーによって簡単に解読できます。

構造化データには、定量的データ（価格や収益の数値など）と定性的データ（日付、名前、住所、クレジット・カード番号など）の両方を含めることができます。例えば、会社名、経費値、調査対象期間が行と列に整理された財務レポートは、構造化データと見なされます。

構造化データは通常、Excelスプレッドシートやリレーショナル・データベース（またはSQLデータベース）などの表形式で保存されます。ユーザーは、構造化照会言語（SQL）を使用して、リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）内で構造化データを効率的に入力、検索、操作できます。1974年にIBM®によって開発された構造化照会言語は、構造化データの管理に使用されるプログラミング言語です。

構造化データのユースケースには、次のようなものがあります。

• AIモデルのトレーニング
• 顧客関係管理（CRM）
• ビジネス・インテリジェンス（BI）
• インベントリー管理
• 検索エンジン最適化（SEO）リッチ・スニペット

構造化データのメリットは、その使いやすさとアクセスのしやすさにあります。

• 機械学習との相性のよさ：機械学習は構造化データと非構造化データの両方を処理できます。ただし、構造化データは特定の体系的なアーキテクチャーを備えているため、MLアプリケーションで構造化データを分析し、そこから洞察を引き出すことが容易になります。
  
  
• アクセスしやすく使いやすい：構造化データを理解するのに、データサイエンスの詳細な知識は必要ありません。標準的な形式と高度な組織化により、ほとんどのユーザーは構造化データに簡単にアクセスして解釈できます。
  
  
• ツールが豊富：構造化データは非構造化データよりも古いため、使用やデータ分析に利用できるアプリケーションやツールがより多くあります。例えば、オンライン分析処理（OLAP）、SQLite、MySQL、PostgreSQLなどがあります。

構造化データの課題は、データの柔軟性の欠如に関係しています。

• 用途が限定される：構造化データには、あらかじめ定義されたデータ・モデルがあり、意図した目的にしか使用できないため、柔軟性や使用法が制限されます。より多くの洞察をマイニングするには、データの変更や追加が必要になります。
  
  
• ストレージの選択肢が限定される：構造化データ・ストレージ・リポジトリーには通常、リレーショナル・データベースやデータウェアハウス内にあるような厳格なスキーマがあります。データ要件を変更するにはすべての構造化データを更新する必要があり、時間とリソースを大量に消費します。

非構造化データには事前定義された形式がありません。非構造化データセットは通常、規模が大きく（テラバイトまたはペタバイト単位のデータ）、企業が生成するすべてのデータの90％を占めます。このように量が膨大になったのは、ビッグデータ（インターネットやその他の接続テクノロジーから得られる膨大で複雑なデータセット）の出現によるものです。¹

非構造化データには、テキスト・データと非テキスト・データの両方、および定性的データ（ソーシャル・メディアのコメント）データと定量的データ（テキストに埋め込まれた図）データの両方が含まれます。

テキスト・データ・ソースからの非構造化データの例には次のようなものがあります。

• Eメール
• テキスト文書
• ソーシャルメディアの投稿
• 通話記録
• Microsoft TeamsやSlackなどのメッセージテキストファイル

非テキスト非構造化データの例には次のようなものがあります。

• 画像ファイル（JPEG、GIF、PNG）
• マルチメディア・ファイル
• ビデオ・ファイル
• モバイル・アクティビティー
• モノのインターネット（IoT）デバイスからのセンサー・データ

非構造化データには事前定義されたデータ・モデルがないため、従来のデータ・ツールや方法では簡単に処理、分析できません。

あらゆる形式の未加工データを大量に扱えるように設計された非リレーショナル・データベースやNoSQLデータベース、またはデータレイクで管理するのが最適です。

多くの場合、非構造化データから貴重な洞察を抽出するために機械学習、高度な分析、自然言語処理（NLP）が使用されます。

ユースケースには次のようなものがあります。

• 検索拡張生成（RAG）
• 生成AI 
• 顧客行動とセンチメント分析
• 予測データ分析
• チャットボットのテキスト分析

非構造化データには、データ形式、速度、ストレージにおける次のようなメリットがあります。

• 柔軟性：非構造化データはネイティブ形式で保存され、必要になるまで未定義のままになります。このファイル形式の柔軟性により、利用可能なデータの幅が広がり、データサイエンティストは複数のユースケースでデータを使用できるようになります。
  
  
• 蓄積速度が速い：ほとんどの組織では、このタイプのデータは構造化データの3倍の速度で増加しています。非構造化データを事前に定義する必要がないため、迅速かつ容易に収集できます。これは、生成AIや大規模言語モデル（LLM）のファイン・チューニングに役立ちます。²
  
  
• 簡単かつ安価に保存：非構造化データには、構造化データよりも多くの保存方法があります。たとえば、ファイル・システムやデータレイクでは、大容量ストレージと従量課金制の料金体系が可能で、コストが削減され、拡張性が容易になります。

非構造化データの課題は専門知識と利用可能なリソースに集中します。

• 専門知識が必要：非構造化データは定義されていない、またはフォーマットされていない性質があるため、非構造化データの準備と分析にはデータサイエンスの専門知識が必要です。これにより、専門的なデータトピックや分析を十分に理解していないビジネスユーザーが疎外される可能性があります。
  
  
• 専用ツール：Excelなどの従来のツールは非構造化データの操作には適しておらず、データ管理者の製品の選択肢は限られています。非構造化データ管理用のツールには、MongoDB、DynamoDB、Hadoop、Azureなどがあります。

• データのクリーンさ：非構造化データは量が多く、データ構造が均一ではないため、不整合、不正確さ、データ品質で問題が発生する可能性があります。そのため、データを処理する前に、データのクリーニングが必要になるかもしれません。

AIは大量のデータを迅速に処理できます。これは、膨大な量の非構造化データを実用的な洞察に変換したい組織にとって重要な機能です。

機械学習と自然言語処理（NLP）を使用すると、AIアルゴリズムは非構造化データをふるいにかけてパターンを見つけ、リアルタイムの予測や推奨を行うことができます。組織はこれらの分析モデルを既存のダッシュボードやアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）に組み込み、意思決定プロセスを自動化できます。

半構造化データは、構造化データと非構造化データの橋渡しをするもので、ウェブ・スクレイピングやデータ統合に役立ちます。

半構造化データには事前定義されたデータ・モデルがありません。ただし、特定のデータ特性を識別し、データをレコードや事前設定されたフィールドにスケーリングするために、メタデータ（タグやセマンティック・マーカーなど）が使用されます。メタデータにより、最終的には半構造化データのカタログ化、検索、分析が非構造化データよりも適切に実行できるようになります。

半構造化データの例には、JavaScript Object Notation（JSON）、カンマ区切り値（CSV）、拡張マークアップ言語（XML）ファイルなどがあります。より一般的に引用される例としては、Eメールが挙げられます。それには一部のデータ・セクションに標準化された形式（ヘッダーや件名など）があるものの、そのセクション内には非構造化データ・コンテンツがあります。