構造化データと非構造化データ: 違い

公開: 2022-09-22

構造化データと非構造化データの違いについて説明しましょう。すべてのデータに統一された基準はありません。データのごく一部は構造化されていますが、大部分は構造化されていません。構造化データと非構造化データの格納には、それぞれの収集、分析、スケーリングの方法が異なるため、異なるデータベースが使用されます。

ビッグデータは、構造化データと非構造化データの両方を包括する用語です。あらゆる種類のデータから優れた洞察が得られますが、必要な知識と理解を得るためには、どのデータをいつ、どのデータを参照すればよいかを知ることが不可欠です。

この投稿では、データを最大限に活用できるように、両方のタイプについて説明します。まず、構造化データを見てみましょう。

構造化データとは

構造化データとは、所定の構造を満たすようにフォーマットされたデータを指します。使い方が簡単で、その構造により検索が高速になります。リレーショナルデータベースは、構造化データの最適な例です。構造化データには多くのソースがあり、その中には次のようなものがあります。

SQL を使用するデータベース
Microsoft Excel などのスプレッドシートプログラム
Web サーバーとネットワークのログ
医療機器
RFID や GPS などのタグまたはセンサー
オンラインフォーム
OLTP システム、またはオンライントランザクション処理

構造化データの長所と短所

構造化データの使用には、考慮すべき長所と短所があります。いくつかの長所と短所について説明しましょう。

長所

構造化データは、非構造化データよりも管理しやすく、処理が少ないため、保守が容易になります。
特徴的でよく整理された構造化データ設計により、ML アルゴリズムを簡単に採用できます。
構造化データを使用するために、データ型とその仕組みを深く理解している必要はありません。ユーザーがデータの主題を理解していれば、データに簡単にアクセスして分析できます。
より多くのテクノロジーが構造化データをサポートし、消費、管理、および分析を容易にします。
構造化データは、検索エンジンが Web サイトのコンテンツを識別して理解するのに役立ちます。

短所

構造化データは形式が決まっているため、本来の用途に使用されます。この組織構造は、多様性とユースケースを制限します。
データウェアハウスは、ストレージスペースを削減するように設計されています。ただし、それらは調整が難しく、新しいアプリケーションに対するスケーラビリティと適応性に欠けています。

非構造化データとは

非構造化データは、従来のデータツールや方法論を使用して処理または評価することはできません。非構造化データは、あらかじめ決められたデータモデルがないため、非リレーショナル (NoSQL) データベースで最適に機能します。非構造化データを管理するもう 1 つの方法は、未加工の形式でデータストレージに格納することです。

非構造化データには、ドキュメント、Web ページ、会話、ビデオ、写真、フィードバック応答など、さまざまな形式とソースが含まれます。非構造化データには、次のような多くの特徴があります。

データには、明確に定義された構造がありません。
明確な構造がないため、コンピュータプログラムで使用するのは困難です。
データベースで使用される行と列は、データの格納には使用できません。
データは整理されておらず、モデルに関連していません。
データには決まった構造や順序がありません。

非構造化データの長所と短所

非構造化データを使用する場合、その利点と欠点の両方を考慮する必要があります。このデータ型の長所と短所について説明しましょう。

長所

非構造化データは、必要になるまで未定義のままです。その汎用性により、データベース内のファイル形式が増加し、データプールが広がり、データサイエンティストが必要なデータのみを準備して評価できるようになります。
事前にデータを指定する必要がないため、手間をかけずに迅速にデータを取得できます。
従量制料金で大容量ストレージを実現し、コスト効率を改善して拡張を容易にします。

短所

非構造化データは、その未定義/非フォーマットの性質のため、データサイエンスの専門知識が必要です。これは、データアナリストには役立ちますが、特定のデータの問題やデータの使用方法を理解していないビジネスカスタマーを遠ざけます。
非構造化データを処理するには専用のツールが必要なため、製品に関してデータ管理者が利用できるオプションの範囲が狭まります。

構造化データと非構造化データの違い

どのような種類のデータを扱う場合でも、構造化データと非構造化データのいくつかの重要な違いを考慮する必要があります。主な相違点をいくつか見てみましょう。

構造化データ	非構造化データ
構造化データは数値と値で構成され、定量データの一種です。	非構造化データは、テキスト、オーディオ、ビデオ、センサー、説明、およびその他の種類の情報を含む定性的なデータです。
構造化データは、機械学習のプロセスに不可欠であり、それをサポートするアルゴリズムを駆動します。	非構造化データは、自然言語の分析やテキストマイニングに使用されます。
構造化データは、SQL データベースや Excel シートなどのテーブル形式で保持されます。	コンテンツの保存には、オーディオファイルとビデオファイル、および NoSQL データベースが使用されます。
構造化データには、事前に確立されたデータモデルが存在します。	非構造化データには、事前に確立されたデータモデルは存在しません。
オンラインフォーム、GPS センサー、ネットワークログ、Web サーバーログ、OLTP システム、およびその他のソースは、構造化されたデータを提供します。	電子メール通信、ワードプロセッシングペーパー、PDF ファイル、およびその他の種類のデータは、非構造化データソースです。
データウェアハウスは、これらのデータのストレージ施設です。	データレイクは、データを自然な形で保存するために使用されます。
非常にスケーラブルで、ストレージ容量がほとんどありません。	スケーリングが難しく、より多くのストレージ容量が必要です。
一般的なビジネスユーザーは、構造化データを使用できます。	正確なビジネスインテリジェンスは、データサイエンスの専門家のみが非構造化データから取得できます。

結論

あなたが熟練したデータの専門家であろうと、初心者のビジネスオーナーであろうと、それは問題ではありません。さまざまな種類のデータをすべて処理できることは、成功に不可欠です。最適なデータ管理を実行できるようになり、構造化データと非構造化データの可能性を使用すると、最終的に目標に役立ちます。

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