ビッグデータ環境における構造化データとは何ですか？

インターネットの時代が進むにつれ、私たちは毎日1秒ごとに計り知れない量のデータを作成し続けています。 購入から友達リクエストの送信、Google検索の実行、Spotifyでのプレイリストの作成まで、オンラインで行うすべてのことは、生成されるデータの量に追加されます。 このデータの量は非常に膨大で増え続けているため、単にビッグデータと呼んでいます。

増え続けるこのデータの山をビッグデータと呼ぶほどです。 当然のことながら、このビッグデータは、企業、アナリスト、およびその他すべての人が多くのことを学び、プロセス、技術、および戦略を改善するための多くの機会を提供します。 データが増えるにつれ、企業はデータを簡素化して情報に変換するのに役立つツールや手法への投資を開始しました。 これにより、分析を容易にするためのデータの適切な特性評価と分類が可能になりました。 これにより、大きく3つのカテゴリのデータが得られました。

• 構造化
• 非構造化
• 半構造化。

この記事では、ビッグデータ環境での構造化データについて説明します。

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最も簡単に言えば、固定形式でアクセス、処理、保存、および取得できるデータはすべて、構造化データと呼ばれます。 テクノロジーが進化するにつれて、構造化データを操作して洞察を収集することがよりアクセスしやすくなり、より簡単になりました。

より正式に定義するために、構造化データは、既存のデータモデルに準拠または関連し、明確に定義された構造を持ち、そこから洞察を収集するのに役立つパターンと順序に従います。 構造化データは、人または任意のコンピュータプログラムによって簡単にアクセス、取得、操作、および調査できます。

一般に、ビッグデータ環境の構造化データは、データベースおよびその他の明確に定義された構造とスキーマに格納されます。 構造化データには、簡単にアクセスできるように明確に定義された属性があり、表形式であり、データ構造の概要を明確に示す行と列があります。 SQLの略である構造化照会言語は、主にビッグデータ環境で構造化データと通信するための頼りになる言語です。

構造化データとは何かについてまだ混乱している場合は、構造化データを次のようなほとんどすべての定量的データと考えることをお勧めします。

• 年
• 住所
• 収益
• 経費
• 連絡先の詳細
• カードの詳細（デビットまたはクレジット）
• 請求の詳細など

構造化データをよりよく理解するために、1つの基本的な例を見てみましょう。 これは、データベース内の「Students」テーブルで、ロール番号、名前、性別、クラス、およびクラスの教師名が含まれています。

ご覧のとおり、上記の表のデータは明確に定義されており、明示的な属性があり、体系的かつ構造化された方法でアクセスできます。

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それでは、構造化データに関するより実用的なことについて話しましょう。つまり、データはどこから来て、どのように生成されるのでしょうか。

構造化ビッグデータはどのように生成されますか？

テクノロジーの進化に伴い、アクセスと分析において洗練され、より簡単で、より効率的な構造化データ生成の新しい方法が進化しました。 これらのデータソースは、構造化されたデータを大量かつリアルタイムで生成します。 したがって、構造化されたビッグデータの生成は、大きく2つのカテゴリに起因する可能性があります。

• 構造化データの機械生成：これは、人間の介入なしに生成された構造化ビッグデータです。 マシンまたはコンピューターは、このデータの自動生成を担当します。
• 構造化データの人間による生成：これは、私たち人間がコンピューターやその他のデジタルデバイスと対話することによって提供するデータです。

機械で生成された要素と人間で生成された要素の両方を使用するハイブリッドソースもありますが、後で使用することができます。

いくつかの例を見て、機械で生成されたデータと人間で生成されたデータの意味をもう少し深く掘り下げてみましょう。

機械で生成された構造化ビッグデータの例：

• 感覚：感覚データは、スマートメーター、医療機器、GPSデータ、周波数タグなどのソースを使用して自動的に生成されます。 このデータは、サプライチェーン管理の改善を検討している企業にとって非常に重要です。
• ウェブログ：世界中で常に実行されているサーバー、アプリケーション、プログラムがたくさんあります。 実行時に大量の構造化データを生成します。 これは、企業がSLAにスムーズに対処し、セキュリティ違反に積極的に取り組むために使用できる、貴重で洞察に満ちた大量の構造化データに相当します。
• POS：すべての製品のバーコードのスキャンを含む、POSアクティビティ中に生成されたすべてのデータは、多くの構造化された製品関連情報を生成します。

人間が生成した構造化ビッグデータの例：

• すべての入力データ：インターネットまたはデジタルアプリケーションのどこにでも入力するすべてのデータは、ビッグデータの膨大な山に追加されます。 このデータは、顧客の感情や行動を理解して修正するのに役立ちます。
• クリックストリーム：ウェブサイトをクリックするたびに、クリックストリームデータが追加されます。 これは、購入行動を追跡、追跡、および影響を与えることもできます。
• ゲームデータ：私たちがプレイするゲームや、ゲーム内での購入やその他のアクションでさえ、構造化されたビッグデータの山に追加されます。
• 購入アクション：製品の検索から最終的な購入まで、ソーシャルメディアWebサイトで行うすべてのアクティビティは、ビッグデータに継続的に追加されています。

人間が生成したビッグデータのサイズがどれほど大きいかを理解するために、何百万もの異なるユーザーが異なる情報を一緒に送信すると考えてください。 膨大なサイズに加えて、リアルタイムのデータは、パターンを理解して予測を行うことを検討している企業にとって理想的です。

データ生成のモードが何であれ、重要なのは、それが信じられないほど洞察力があり、多くのビジネス上の問題を解決できるということです。

これは、ビッグデータ環境の構造化データについて知っておく必要があることのほとんどを説明しています。 ただし、この記事を締めくくる前に、構造化データと非構造化データの比較のいくつかのポイントを簡単に見てみましょう。これにより、非構造化データを深く掘り下げる前に理解を深めることができます。

構造化データと非構造化データ

2種類のデータの主な違いは、スキーマと、保存と取得に使用する形式であり、そこからどのような分析を引き出すことができるかに影響します。

構造化データは、一貫性と効率性を提供する厳密なスキーマで機能します。 一方、非構造化データは均一な構造を持たず、一貫性がありません。 ストレージの場合、構造化データはRDBMSに依存し、列と行の構造に従います。 このデータは適切に分類されているため、人間と機械の両方で簡単に使用できます。 このために、検索クエリに依存するSQLが使用されます。

一方、非構造化データは、事前定義された方法で編成されていないか、設定されたデータモデルでは機能しません。 このデータは一般にテキストが多いですが、数字や日付などの他の情報が含まれる場合もあります。非構造化データの例には、健康記録、オーディオ/ビデオ/画像ファイル、テキストドキュメント、メタデータ、書籍、アナログデータ、メールなどがあります。 、など。

多くの場合、構造化データと非構造化データが一緒に使用されていることがわかります。 たとえば、CRMシステム（非構造化データ）は、企業データ（構造化データ）のExcelシートを作成している可能性があります。

結論は、

構造化データは絶えず急速に作成されており、時間とともに増加します。 その結果、企業は、企業が目標を達成するのに役立つ重要な情報と可能性を保持する大量のデータを処理する必要があります。 データから知識を抽出する方法を知ることは、現在および将来の重要なスキルの1つです。

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