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非構造化データ処理とは、事前定義された形式またはデータ・モデルがない情報を収集、整理、分析する方法です。
非構造化データ処理の目標は、未加工の非構造化データを構造化および半構造化データ・セットに変換し、企業全体の意思決定、データ分析、人工知能（AI）イニシアチブを向上させることです。
スプレッドシートやリレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）に整然と収まる構造化データとは異なり、非構造化情報には統一性がありません。非構造化データの例には、テキスト・ファイル、音声録音、画像形式、ソーシャル・メディアへの投稿、カスタマー・レビュー、Webページなどがあります。これらはすべて文脈を保持していますが、順序付けされていません。
従来の構造化データ処理 は、構造化クエリ言語（SQL）を通じてクエリー可能なスキーマによって制御されたシステムに依存しています。対照的に、非構造化データの処理は、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、および曖昧さと規模の両方を解釈できるその他のAI搭載手法に依存します。
Enterpriseデータ は、Eメールやドキュメントから顧客とのやり取りやコネクテッド・デバイスまで、オペレーションのあらゆる場所から発生します。非構造化データは企業が生成するこうした情報の大部分（90％）を占め、他のどの種類のデータよりも急速に増加しています。1つまり、クリック、画像、メッセージのたびに情報のプールが拡大し、ひいては実行可能な洞察の可能性が広がります。
非構造化データを処理する組織は、表面的な報告にとどまりません。デジタル文書やIoT（モノのインターネット）デバイスからデータを分析することで、より多くの傾向を特定し、以前まで隠れていたリスクを評価し、より豊かな文脈で顧客行動を分析できます。これらの洞察は、医療上の診断や産業オートメーションにおける意思決定に役立つ情報を提供し、ML、NLP、生成AIのようなテクノロジーの基盤となります。
非構造化データはまた、人間の言語を大規模に処理できる最初のAIシステムである大規模言語モデル（LLM）の実用化においても極めて重要な役割を果たします。これらのモデルは、組織が高品質の非構造化インプットを準備、保管、提供できる場合にのみ、適切に機能します。この基盤が整っていれば、LLMは大量のデータにわたる統計パターンをモデル化できるため、企業はルール・ベースのシステムよりもはるかに効率的に、テキスト文書の要約、顧客フィードバックの分類、ソーシャル・メディアの投稿の分析を行うことができます。
循環関係：非構造化データで訓練されたAIシステムは、その特定のデータを充実させ、整理するのに役立つアウトプットを生成します。これらの豊富なデータ・セットは、次世代のモデルに情報を提供し、改良の継続的なループを作り出します。
しかし、洞察にはインフラストラクチャーが必要です。非構造化情報の速度と変動性に対応するためには、スケーラブルかつ適応性の高いアーキテクチャーが必要です。メタデータ管理のような高度なデータ管理手法を最新の分析ツールと組み合わせれば、組織は非構造化データのノイズをニュアンスに変えることができます。
Enterpriseデータは通常、構造化データ、半構造化データ、非構造化データの3つカテゴリーに大別されます。
構造化データは高度に整理され、一貫したスキーマに依存するシステムに保管されます。たとえば、顧客のIDや電話番号は行と列に整然と並べられ、SQLVIA® アクセスでき、データ管理システムで管理され、RDBMSに保管されます。その構造は、レポート作成や従来のBusiness Intelligenceのユースケースにおいて理想的です。
非構造化データには一貫した構造や事前定義されたデータ・モデルがないため、従来のシステムを使用した保管やクエリーが困難になります。たとえば、テキスト文書、動画ファイル、IoT（モノのインターネット）デバイスのセンサー・データなどの形式があります。これらの形式には、構造化データでは表現できない感情、トーン、画像などのコンテキストを含めることができます。
構造化データは定義されたスキーマ内に存在するため、クエリーとデータ分析は簡単です。対照的に、非構造化データでは、パターンを明らかにして意味を抽出するために、セマンティック・モデリングなどの高度なアルゴリズムとプロセスが必要です。
構造性がないため、処理はより複雑になりますが、その対価も大きくなります。構造化を活用することを学んだ企業は、他からでは得られない貴重な洞察を発見できます。
収集
非構造化環境では、データ収集（インジェスト、取り込みなどと呼ばれることが多い）は、アプリ、Webページ、ソーシャル・メディアの投稿など、幅広いデータ・ソースから情報を収集することを意味します。その目的は、テキスト・データからマルチメディア・ファイルに至るまで、あらゆる種類のデータに及ぶデータ・セットを統合することです。
このような多様性を処理するために、企業は多くの場合、新たなインプットを投入しながら並行して拡大できる、データレイク、Object Storage、NoSQLシステムを利用します。ストリーミング取り込みフレームワークはリアルタイムの収集をサポートし、APIは構造化フィードと半構造化フィードの橋渡しをします。
このプロセスにより、継続的な情報ストリームが作成されます。非構造化データの管理や検証のプラクティスと組み合わせることで、最初からデータ品質を維持することもできます。
準備
情報が収集されたら、前処理を通じて洗練させる必要があります。前処理とは、インプットをクリーニングし、標準化し、充実させて、検索と分析を可能にする作業です。この段階では、プロセス全体を通じてすべてのデータ・セットが精度と構造を維持できるようにする一連の機能を通じて、未加工データを使用可能なデータに変換します。
- 光学文字認識（OCR）は、スキャンした文書や画像を機械が読み取り可能なテキストに変換し、非構造化データを検索可能な情報に変換
- 機械学習モデルと適応型アルゴリズムにより、異常を検知し、電話番号や顧客IDなどのエンティティーを認識
- 自然言語処理技術で非構造化テキストを分解し、キーワードを抽出し、感情分析を実行してトーンと意図を明確化
- 意味的なタグ付けにより、システムが概念、エンティティー、トピック間の関係を理解するのに役立つ文脈的なメタデータが追加
- 自動化された強化パイプラインが、リポジトリー内のデータをさらに分類・ラベル付け
インプット
インプットが準備され、タグ付けされると、次のステップは、異なるフォーマットやスループット要件に対応できる処理プラットフォームやワークフローに、情報を供給することです。ほとんどの取り込みフレームワークは、事前に定義されたスキーマにデータを読み込む代わりに、コネクター、API、ストリーム処理ツールを用いて、非構造化データをAnalytics EngineやAIパイプラインに動きつつ、 リネージュ、メタデータ、データ・アクセス制御を保持します。
AI搭載の取り込みツールは、非構造化データを使用可能な形式に変換し、環境間での移動を効率化することもできます。事前定義されたデータ・モデルは必要ないため、柔軟性とスループットが優先されます。Apache SparkのようなプラットフォームやIBM watsonx.integrationのようなツールは、これらのオペレーションを調整することで、リアルタイム処理と環境間のシームレスな統合を可能にします。
分析
この段階では、未加工の情報が洞察に変換されます。SQL Queryの代わりに、非構造化インプットのデータ分析は、意味を抽出するためにAI、ML、NLP、データ・マイニングに依存しています。これらのインテリジェントなシステムは、顧客レビュー、SNSへの投稿、テキスト文書をスキャンして、感情を検知し、傾向を表面化し、ほぼリアルタイムで異常を警告できます。
たとえば、医療分野では、AIモデルが放射線科の動画ファイルや医師のメモを解析し、病気や治療効果の初期指標を特定する場合があります。その内部では、アルゴリズムと適応分析ツールがフィードバックから継続的に学習し、常に正確性と価値を向上させながら洞察を生み出します。
アウトプット
分析後は、ダッシュボード、レポート、またはアプリを通じて知見が配信され、洞察にアクセスしやすくなり、意思決定がほぼ瞬時に行えるようになります。アウトプットの明確さによって、データから明らかになった内容に対して、チームがどれだけ効果的に対応できるかが決まります。
この段階では、データ分析ツールと視覚化ツールが、構造化された成果と非構造化成果を統合し、性能の統合ビューに落とし込みます。経営幹部はサプライチェーンのヘルスをリアルタイムで監視し、マーケティング担当者はセンチメント分析を利用してブランド認知度やキャンペーン効果を測定し、顧客体験を向上させることができます。
最新のBusiness Intelligenceプラットフォームとコラボレーション・ツールは、これらの洞察を日常のワークフローに直接組み込み、分析とアクションの間のギャップを埋めます。
ストレージ
パイプラインの最終段階では、情報の安全性、検索性、コンプライアンスが確保されます。非構造化情報用のデータ・ストレージ・システムは、アクセシビリティや性能を犠牲にすることなく、大量の非構造化データを処理する必要があります。
この課題に対応するため、企業はAWS S3やAzure Blob Storageなどのサービスを利用し、APIを通じて従来のリレーショナル・データベースとシームレスにリンクするオブジェクト・ストレージ、データレイク、ハイブリッド・リポジトリに依存しています。
強力なデータ・ガバナンス・フレームワークは、企業データ全体のリネージュとコンプライアンスを維持し、洞察力を将来のユースケースに再利用・転用できるようにします。クラウド・リポジトリーとNoSQLデータベースも、スケーラブルでコスト効率が高くなるように設計されたポリシー駆動型アーキテクチャーを使用して、この基盤を拡張しています。
非構造化情報を扱うと、技術的および戦略的な複雑さが生じます。共通の課題とその所在地方法は次のとおりです。
ほとんどの非構造化データにはスキーマまたは事前定義されたデータ・モデルがないため、従来のリレーショナル・データベースでは解釈が困難になります。企業は、セマンティックなタグ付けと階層化されたメタデータ・モデルを適用して構造と意味を推測する適応型フレームワークを使用してこの制限に対処し、未加工の情報を厳格な構造に強制することなくデータ分析に対応できるようにします。
データ・セットが増えるにつれて、エラーが急増・重複し、分析の信頼性が低下します。データ・エンジニアリング・チームは、自動化されたデータ管理ルーチンによってデータ品質を強化できます。このルーチンでは、インプットの検証と標準化を行い、不足するフィールドを充実させることで、テキスト文書から音声ファイルまで、あらゆる種類のデータの信頼性を確保します。
構造化ソース、半構造化ソース、非構造化ソースを結合すると、レガシーRDBMSと最新のNoSQLシステム間の非互換性が明らかになることがよくあります。企業は、スムーズな相互運用性を確保しながら、リポジトリー間のガバナンスとリネージュを維持する統合APIとFlexible Analyticsを使用して、これらのギャップを埋めることができます。
静的なワークフローでは、非構造化データの動きに対応して洞察を提供することが困難になります。前処理と分析を自動化するAI搭載のリアルタイム・パイプラインを活用することで、データ・チームはレイテンシーを最小限に抑え、連続的なストリームを集合的なインテリジェンスに変換できます。
どの企業も、ドキュメント、トランスクリプト、センサー、画面の中に、語り尽くせない文脈を抱えています。非構造化データ処理により、これらの文脈が秘める意味を制限することなく、構造化が可能になります。AI、ML、NLPなどのテクノロジーを専門的なデータ管理と統合することで、組織は非構造化データの不協和音を明確性に変えることができます。
参考情報
データ・サイロを排除し、複雑さを軽減し、データ品質を向上させることで、卓越した顧客体験と従業員体験を実現するデータ・ストラテジーを設計します。
watsonx.dataを使用すると、オープンでハイブリッド、かつ管理されたデータ・ストアを通じて、データがどこに保存されていても、すべてのデータを使用して分析とAIを拡張できます。
IBMコンサルティングと連携することで、企業データの価値を引き出し、ビジネス上の優位性をもたらす洞察を活用した組織を構築します。
脚注
1 「Untapped value: What every executive needs to know about unstructured data」 IDC、2023年8月