構造化対機械学習における非構造化データ

データは、技術の進歩とビジネスの成長のバックボーンです。 膨大な量のデータ企業が毎日生成していることを考えると、従来のツールでは、データ分析を処理または活用して意味のある洞察を抽出するのに十分ではありません。

たまたま、データの分析と理解はデータ処理の前提条件です。 データには構造化と非構造化の2つの異なる形式があるため、これは特に重要です。 各データタイプは、貴重な情報を導き出し、全体的な意思決定を改善するために、蓄積、処理、並べ替え、および分析されます。 構造化データと非構造化データの両方が異なるデータベースに保存されます。

この記事では、2つの主要なデータ型について説明し、構造化データと非構造化データの比較を行うために、それぞれの利点と制限を確認します。

構造化データとは何ですか？

構造化データは、データ分析のソフトウェアを使用して、適切に編成され、定量化が容易で、明確に定義され、検索と分析が簡単です。 構造化データは通常、ファイルまたはレコード内の特定のフィールドにあります。 構造化データを、設定された行、テーブル、および列の標準パターンに簡単に配置できます。

構造化データを処理する良い例は、ホテルのデータベースにアクセスすることです。ホテルのデータベースでは、名前、連絡先番号、住所など、受刑者の関連するすべての詳細に簡単にアクセスできます。 このようなタイプのデータは構造化されています。

構造化データはRDBMS（リレーショナルデータベース）に含まれています。 データベースに保存されている情報は、人またはマシンによって更新され、アルゴリズムまたは手動検索によって簡単にアクセスできます。 構造化照会言語（SQL）は、構造化データの検索、追加と削除、更新などの処理に使用される標準ツールです。

ここで、構造化データの長所と短所を見てみましょう。

構造化データの長所

1.機械学習アルゴリズムへの容易な適用

構造化データは適切に整理され、定量的であるため、データの更新、変更、検索が非常に簡単になります。

2.ビジネスマンにとって使いやすい

データとそれに関連するアプリケーションの基本的な知識を持っている人なら誰でも、構造化データを使用できます。 構造化データは、ユーザーへのデータアクセスのセルフサービスモードを容易にします。 したがって、データ型とそれらの関係についての深い知識は必要ありません。

3.その他のツールオプション

構造化データは長い間使用されてきたため、ほとんどのツールはデータ分析の効率についてテストされています。 データ管理者には、構造化データに取り組むときに選択できるツールがたくさんあります。

4.シームレスな統合

Excelのようなシンプルで合理化されたプログラムを使用して、構造化データを保存および整理できます。 さらに、必要に応じて、他のいくつかの分析ツールをExcelにリンクして、さらにデータを分析することができます。

5.適合性

構造化データは、基本的な編成や定量分析に非常に適しています。

構造化データの短所

1.限定使用

構造化データには汎用性がありません。 設定されたビジョンでのみ使用でき、事前定義された構造を持っているため、それから逸脱することはできません。

2.制限されたデータストレージ

構造化データは、厳密なデータストレージ方式でデータウェアハウスに保存されます。 データストレージを変更する場合は、追加の費用と時間のかかる要件に対応するために、既存のデータを完全に更新する必要があります。

3.詳細な分析には適していません

構造化データは、事前設定されたパラメーターで機能するため、限られた洞察しか提供できません。 データ分析が実行される方法と理由の詳細は提供されません。

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非構造化データとは何ですか？

非構造化データとは、組織化されておらず、設定または定義されたフレームワークに収容できない情報を指します。 使用するまでは、元の形式でのみ保存できます。 この機能は、読み取り時のスキーマとして知られています。

私たちが遭遇するデータの大部分は構造化されていません。 エンタープライズデータの80％近くが構造化されていません。 この割合は常に増加しているようです。 非構造化データは、メール、ソーシャルメディアプラットフォームへの投稿、チャット、プレゼンテーション、画像、衛星フィード、IoTセンサーからのデータなどのさまざまな形式で提供されます。

当然のことながら、非構造化データの解読に時間とお金を投資する企業は、重要で価値のあるビジネスインテリジェンスにアクセスして利益を増やすことができます。 また、顧客とより効率的かつパーソナライズされた方法で接続するのに役立ち、それによって利益の増加に貢献することができます。

非構造化データは解読するのがかなり難しいです。 非構造化データから貴重な洞察を抽出するには、トップクラスのプログラミングスキルとデータ分析を活用できる熟練したデータ専門家による最先端のツールと複雑なアルゴリズムが必要です。

ただし、重要な定性的洞察（顧客のフィードバック、意思決定）が企業が顧客の問い合わせを合理化し、組織の効率を向上させるのに役立つため、結果は非常にやりがいがあります。

非構造化データの利点

1.自然な形にとどまる自由

非構造化データは元の形式（ネイティブ形式）で蓄積されるため、使用されるまで定義されません。 これにより、非構造化データが任意のデータ要件に適応できるため、予備プールが大きくなります。 また、データアナリストやデータサイエンティストが必要な情報のみを処理および分析するのを容易にします。

2.簡単で高速なデータ収集

非構造化データの蓄積率は非常に優れています。 あらかじめ設定されたパラメータを必要としないため、簡単かつ迅速に収集できます。

3.大容量のデータストレージ

クラウドデータレイクは、その優れたストレージ容量により、非構造化データを保存します。 クラウドデータレイクは、使用量に応じて課金され、費用対効果が高く、柔軟性があり、スケーラブルです。

非構造化データのデメリット

1.データサイエンスの専門知識の必要性

前に述べたように、有用な処理と分析のために非構造化データを活用するには、データサイエンスの専門知識が必要です。 したがって、通常のビジネスパーソンまたはユーザーは、非構造化データからその粗いネイティブ形式で意味のある情報を抽出できない可能性があります。 非構造化データを処理するには、データに関連するトピックの知識と、データをリンクしてリソースを活用するための知識が必要です。 さらに不利な点は、業界全体で継続的に需要が高まっているにもかかわらず、データサイエンスの専門家が不足していることです。

2.ツールの選択肢が限られている

非構造化データには、データサイエンスの専門知識に加えて、操作のための専用ツールが必要です。 標準のデータ分析ツールは便利で構造化データと互換性があり、データエンジニアは非構造化データを分析するためのツールの選択肢が限られています。 しかし、私たちが話すように、新しいツールとテクノロジーが市場で開発されています。

構造化データと非構造化データ：比較

構造化データ

非構造化データ

構造化データは、数値、日付、文字列、および値で定量化および表現できます。

非構造化データは定性的であり、チャット、ビデオ、音声衛星フィードなどで表されます。

構造化データは、行と列のリレーショナルデータベースに格納されます。

クラウドデータレイクでは、非構造化データはネイティブ形式（オーディオ、画像、チャット、またはビデオ）で保存されます。

利用可能なデータの約20％が構造化された形式であると推定されています。

利用可能なデータの80％は構造化されていないと推定されています。

それらは、NPSのスコア、CSATマーク、Web分析などの非公開の調査で確認できます。

それらは、顧客のクエリ、フィードバック、ソーシャルメディアの投稿、電子メール、レビューなどで見ることができます。

それらはデータウェアハウスに保存されます。

これらは、NoSQL、アプリケーション、データウェアハウス、データレイクなどの非リレーショナルデータベースに保存されます。

トレンドを表示して、何が起こっているかを示します。

それらは、特定のことが起こっている理由を詳細に説明するパターンと傾向を表示します。

必要なストレージ容量が少なくて済みます

より多くのストレージ容量が必要

それらはExcelのような簡単なツールで分析することができます。

それらは、専用のAIツールでのみ分析できます。

構造化データには、定義済みのデータモデルがあります。

非構造化データは、使用されるまで操作を必要としないため、定義されたデータモデルはありません。

データ分析の知識がない一般的なビジネスユーザーは、セルフサービスアクセスを提供するため、構造化データを使用できます。

処理と分析にはデータサイエンスの専門知識が必要であり、非構造化データを処理できるのはデータエンジニアだけです。

それらは事前定義された形式を持っているため、書き込み時のスキーマとして知られています。

それらはネイティブ形式であるため、読み取り時のスキーマとして知られています。

構造化データのソースは、GPSセンサー、オンラインアプリケーション、Webサーバーログなどにあります。

非構造化データのソースは、電子メールメッセージ、チャット、音声メッセージ、PDFファイルなどにあります。

顧客関係管理、オンライン予約、および経理部門は構造化データを使用します。

データマイニング、予測分析、およびチャットボットは、非構造化データを使用します。

半構造化データ

データの3番目のカテゴリは、半構造化データと呼ばれる構造化データと非構造化データの両方を特徴としています。 半構造化データは、非構造化データに似たリレーショナルデータベースの事前設定されたパラメータや組織化された構造に適合しません。 それでも、構造化データと同じように、処理、分析、および構造化された情報を運ぶマーカーまたはメタデータがあります。

半構造化データの最良の例は、スマートフォンの写真です。 スマートフォンのすべての画像や写真には、非構造化データと、時間、場所、その他の関連情報などの構造化された詳細が含まれています。 半構造化データは、JSON、CSV、およびXMLファイル形式の形式で表示できます。

まとめ

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