構造化データと非構造化データの比較：完全ガイド

構造化データとは、データストレージに配置される前に事前定義され、ある定められた構造となるように整形されたデータです。対して、非構造化データとは、ネイティブな形式のまま保存され、使用時まで処理されないデータです。

データはビジネスの原動力であり、厳格に定められたリレーショナルデータベースからFacebook上の最新の投稿まで、その形式は多岐にわたります。 こうした異なる形式のデータはすべて、構造化データと非構造化データのどちらかのカテゴリに分類できます。

構造化データと非構造化データの違いは、データに関する「誰が」「何を」「いつ」「どこで」そして「どのように」を考えることで理解できます。

1. 誰がデータを使用しますか？
2. どんな種類のデータを収集していますか？
3. データを準備する必要があるタイミングは、保存する前と使用時のどちらですか？
4. データはどこに保存されますか？
5. データはどのように保存されますか？

以上の5つの質問により、構造化データと非構造化データの原則が明らかとなり、一般のユーザーが両者の違いを理解できます。 またこの質問は、半構造化データのような微妙な違いを理解するのにも役立ち、クラウドにあるデータの未来を方向付ける際のガイドとなります。

構造化データとは何か？

構造化データとは、データストレージに配置される前に事前定義され、ある定められた構造となるように整形されたデータのことで、スキーマオンライトとも呼ばれます。 構造化データの最もよい例はリレーショナルデータベースです。データはSQLで容易にクエリを実行できるように、クレジットカード番号や住所のような正確に定義されたフィールドに従って整形されています。

構造化データの長所

構造化データには3つの主な利点があります。

1. 機械学習アルゴリズムで簡単に利用可能：構造化データの最大の利点は、機械学習での利用が非常に簡単であるということです。 明確に定められ、整理されているという構造化データの特性により、データの操作やクエリの実行が容易です。
2. ビジネスユーザーが簡単に利用可能：構造化データのもう1つの利点は、平均的なビジネスユーザーでも、データが関係している話題について理解していれば利用できるということです。 さまざまな種類のデータや、データの関係を詳しく理解している必要はありません。 そのため、構造化データはビジネスユーザーにセルフサービスでのデータへのアクセスが開放されます。
3. 多くのツールを利用する機会が増加：構造化データには、以前は唯一の選択肢であったことから、非常に長い間利用されてきたという利点もあります。 すなわち、構造化データの利用や分析の際に試用され、検証されたツールが多く存在するということです。構造化データを利用する場合、データマネージャーは多くの製品から選択できます。

構造化データの短所

構造化データの短所は、データの柔軟性の欠如がその中心にあります。 構造化データを使用する際に起こりうるいくつかの弱点を以下に記載します。

1. 目的を事前定義することによる利用の制限：スキーマオンライトによるデータの定義は、構造化データに大きな利点をもたらしている一方で、事前定義された構造を持つデータは意図された目的にしか利用できないということでもあります。 そのため、構造化データは柔軟性やユースケースが制限されます。
2. ストレージオプションの制限：構造化データは通常、データウェアハウスに保存されます。 データウェアハウスは、厳格なスキーマを持つデータストレージです。 要件に変更があった場合、新しいニーズを満たすためにすべての構造化データの更新が必要となり、膨大な量のリソースと時間を費やすことになります。 コストの一部は、クラウドベースのデータウェアハウスを使用することで軽減できます。スケーラビリティに優れており、オンプレミスの設備を持つことで発生するメンテナンス費用を削減できるためです。

構造化データの例

構造化データは、古くからの親しい友人のようなものです。 在庫管理システムやATMの基盤となっています。 そして、構造化データは人が作成する場合もあれば、機械によって生成される場合もあります。

機械によって生成された構造化データの一般的な例としては、ブログの統計データ、バーコードや数量などのPOSデータなどが挙げられます。 加えて、データを扱う人なら誰でもスプレッドシートについてご存じでしょう。これは、人が作成する構造化データの典型的な例です。

非構造化データとは何か？

非構造化データとは、ネイティブな形式のまま保存され、使用時まで処理されないデータのことであり、スキーマオンリードとも呼ばれます。 メールやソーシャルメディアの投稿、プレゼンテーション、チャット、IoTセンサーのデータ、衛星画像など、さまざまなファイル形式があります。

非構造化データの長所

構造化データに長所と短所があったように、非構造化データにも特定のビジネスニーズにおける強みと弱みがあります。 長所のいくつかは次の通りです。

1. ネイティブな形式による自由度：非構造化データはネイティブな形式で保存されるため、データは必要になるまで定義されません。 データの用途を柔軟に変更できるため、非構造化データはユースケースが広がります。 データサイエンティストは、必要なデータのみを準備して分析できます。 ネイティブな形式では、保存できるデータが特定の形式に制限されないため、データベース内で幅広いファイル形式を使用することもできます。 つまり、非構造化データにより、企業はより多くのデータから知見を引き出せるということです。
2. 高速なデータ収集：非構造化データのもう1つの利点は、データ収集の速さです。 データを事前定義する必要がないため、データを素早く簡単に収集できます。
3. データレイクストレージ：非構造化データは多くの場合、大量のデータが保存可能なクラウドデータレイクに保存されます。また、クラウドデータレイクでは従量課金制のストレージ価格体系も選択できるため、コストを削減できるとともにスケーリングが容易になります。

非構造化データの短所

非構造化データの利用には短所もあります。 その可能性を最大限に引き出すためには、特定の専門知識と専用のツールが必要となります。

1. データサイエンスの専門知識が必要：非構造化データの最大の弱点は、データの準備と分析にデータサイエンスの専門知識が必要となることです。 未定義で決まった形式を持たないという特性により、普通のビジネスユーザーは非構造化データをそのまま利用することができません。 非構造化データを使用するためには、データが関係する話題や分野を理解しているだけでなく、データを関連付けすることで有用なものにする方法も理解している必要があります。
2. 専用のツール：専門知識の必要性に加えて、非構造化データの操作には専用のツールも必要になります。 標準的なデータツールは構造化データ用として作られているため、非構造化データに対してデータマネージャーが使用できる製品の選択肢は限られており、その一部は依然として未成熟です。

非構造化データの例

非構造化データは、量的データではなく質的データであり、より特徴的でカテゴリカルな性質を持ちます。

非構造化データは、マーケティング活動の有効性を判定したり、ソーシャルメディアや口コミのウェブサイトを通じて潜在的な購買傾向を明らかにしたりするのに適しています。 また、チャットのパターンや疑わしいメールの傾向を検出するのにも使用できるため、企業のポリシー遵守を監視する上でも大いに役に立ちます。

構造化データと非構造化データの比較

構造化データと非構造化データの違いは、利用できるデータの種類、利用に必要となるデータの専門知識のレベル、そしてスキーマオンライトかスキーマオンリードかに帰着します。

構造化データは非常に明確に規定され、事前定義された形式で保存されるのに対して、非構造化データはネイティブな形式で保存される、さまざまな種類のデータの集合です。 すなわち、構造化データはスキーマオンライトを利用しており、非構造化データはスキーマオンリードを採用しています。

構造化データは通常データウェアハウスに保存され、非構造化データはデータレイクに保存されます。 両者ともクラウドでの利用が可能ですが、構造化データはストレージ容量を少なくでき、非構造化データはより多くの容量を必要とします。

最後の違いは、最も大きな影響を与えるかもしれません。 構造化データは平均的なビジネスユーザーが利用できますが、非構造化データを利用して正確なビジネスインテリジェンスを得るためには、データサイエンスの専門知識が必要です。

半構造化データとは何か？

半構造化データとは、通常は非構造化データと見なされるデータのうち、特定の特性を明確化するメタデータが含まれているものを指します。 メタデータには、完全な非構造化データよりも効率的にデータのカタログ作成や検索、分析を行うのに十分な情報が含まれています。 半構造化データは、構造化データと非構造化データの間の橋渡しをするものと考えてください。

半構造化データと構造化データを比較する場合の良い例は、顧客データを含んだタブ区切りのファイルと、CRMテーブルを含んだデータベースです。 反対側から見ると、半構造化データは非構造化データよりも階層化されています。タブ区切りのファイルは、顧客のインスタグラムのコメントの一覧よりも明確に規定されています。

構造化データと非構造化データに対する次の一手は？

構造化データと非構造化データのどちらを使用するかによらず、データを信頼できる情報源として維持するにはデータの整合性が必須となります。 データの整合性は、確立されたデータガバナンスのプラクティスを使用して、そして確立されたデータ管理手法を使用して実現するのが最善です。

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