非構造化データ: その内容と目的は?

公開: 2022-09-22

非構造化データは、今日のビッグ データの世界で最も一般的なタイプです。 このタイプのデータ ストアには、ビジネス上の意思決定に役立つ有益な情報が多数含まれています。 人工知能 (AI) と機械学習を使用して、有益なビジネス インサイトを求めて大量のデータをフィルタリングする新しいソフトウェア ソリューションが作成されています。

ビジネスによって作成および収集される情報のほとんどは構造化されておらず、その量は急速に拡大しています。 この記事では、非構造化データを定義し、そのさまざまな種類について説明し、さまざまな分野での用途について説明します。

非構造化データとは

非構造化データは、明確なフレームワークがないため、コンピューター プログラムで使用するのが複雑です。 データモデルに準拠しておらず、認識できる構造がありません。 これらのタイプのデータのほとんどはテキストで構成されていますが、日付、数値、事実など、他の種類の情報が含まれている場合もあります。

以下は、データの特性のリストです。

  • データは構造化されておらず、データ モデルに従っていません。
  • データには、明確に定義された構造がありません。
  • データは特定の形式や順序に従っていません。
  • 認識可能な構造がないため、コンピューター プログラムでの使用が困難になります。
  • データベースのようにデータを行と列に保持することはできません。

デジタルサービスやアプリケーションを利用する人が増えたことで、急速に拡大しています。 構造化データは非常に重要ですが、非構造化データが正しく評価されれば、ビジネスにとってはるかに有益になる可能性があります。 数字や統計では伝えきれない様々な洞察を提供してくれます。 そのタイプの例をいくつか見てみましょう。

非構造化データの種類

非構造化データには、法律文書、音声、会話、ビデオ、写真、Web サイト上のテキストなど、さまざまな形式とソースが含まれます。 以下に、最も一般的なタイプのいくつかの例を示します。

  • メール

私たちが送信する多数の電子メールによって毎日大量の非構造化データが生成されており、従来の分析ツールではそれを解析できません。 ただし、電子メールのメタデータは電子メールに何らかの構造を提供し、特定のテキスト分析アルゴリズムは数秒で数千の電子メールから重要な情報を取得する場合があります。

  • ソーシャルメディア

ソーシャル ネットワーキング プラットフォームから収集されたデータは構造化されていません。 ただし、メールと同様に、特定の方法で設定できます。 これの良い例はハッシュタグでしょう。

ユーザーはハッシュタグを利用して、興味のあるトピックを見つけることができます。 ただし、ハッシュタグのメッセージは構造化されていません。

  • 調査回答

市場調査、従業員エンゲージメント、およびカスタマー エクスペリエンスに関するアンケートでは、多くの場合、多肢選択式および自由回答形式の質問が使用されます。 これらの質問には、構造化されていないテキストの回答が必要です。

  • 出版物

非構造化データは、出版物、ディレクトリ、およびポータルによってさまざまな形式で公開されています。 コンテンツの例には、ニュース記事、求人情報、映画のレビュー、不動産のリスト、レストランのレビュー、履歴書データベース、提案依頼などがあります。 それぞれにテキストまたはイメージのデータが含まれます。

  • 通信データ

最近では、仕事上でも個人的にも、他の人と有意義な会話をする方法がたくさんあります。 従業員がさまざまなチャネルで顧客やベンダーと頻繁に会話し、構造化されていない音声、画像、およびテキスト データを生成するビジネスを想像してみてください。

  • マルチメディア ファイル

マルチメディア ファイルは、タイトルや件名​​でラベル付けされ、MP3、JPG、PNG、GIF などのデータベースに保存されている場合でも、画像、音楽、またはビデオが実際に何を表しているかがわからないため、まだ構造化されていません。

  • ドキュメント

企業向けの評価、法律文書、およびスライドショーは、手書きで書かれたり、インターネット上で公開されたり、PDF として保存されたりすることがよくあります。 これらのファイルには、スプレッドシート、画像、または XML ファイルも含まれる場合があります。 テキストファイルは標準的な方法で記述されていても、高度な AI 技術なしでは分析を実行できるようにデータが配置されているわけではありません。

  • ウェブページ

非構造化データは、膨大な量のインターネット上で指数関数的に生成されます。 テキスト、写真、オーディオ、ビデオ、およびその他の種類の素材はすべて、Web ページで見つけることができます。

非構造化データの使用

非構造化データは、本質的にトランザクション処理プログラムと互換性がありません。 分析と BI が主な用途です。

小売業者、製造業者は、これらのデータ タイプやその他のビジネスを分析して、顧客体験を向上させ、効果的な広告を可能にします。 さらに、顧客のフィードバックを分析して、センチメント分析のレンズを通して、企業の製品、サービス、およびブランドについて顧客がどのように感じているかを学びます。

非構造化データを使用した分析の新たなユース ケースの 1 つは、予知保全です。 たとえば、生産者はセンサー データを調べて、生産システムの機器の問題や現場の最終製品を検出できます。

ITシステムのログデータを分析することで、利用傾向や容量制限、アプリケーションの問題やシステムの故障、パフォーマンスのボトルネックなどの原因を明らかにします。 さらに、巨大な非構造化データセットは、次の目的で利用できます。

  • 規制への準拠のためのメッセージの検査。
  • 顧客とのやり取りやソーシャル メディアでのコメントの監視と評価。
  • 一般的なクライアントの好みと行動に関する信頼できる情報を得る。

非構造化データの課題

分析、規制、および意思決定のニーズに対する非構造化データの可用性と適用により、このデータを検索して注意深く調べる必要性が高まっています。 以下は、非構造化データの操作中に発生する可能性があるいくつかの課題です。

  • 新しいデータと変更されたデータを長時間待つ:ストレージ ファイルシステム全体を解析し、数億または数十億もの非構造化ファイルの大量の毎日の変更を処理するには、非常に長い時間がかかります。
  • 高品質のデータを見つけるのが難しい:品質に関して言えば、非構造化データはかなり一貫性がない場合があります。 データは検証が難しく、常に正しいとは限らないため、品質に一貫性がありません。
  • データ管理が難しい:このデータは生の形式であり、構造化されていません。 信頼できるデータを見つけるのは難しい場合があります。 さらに、関連データの検索とインデックス作成は複雑な作業です。
  • 不十分なストレージ:従来のバックアップの制限により、企業はデータを 1 つのストレージ プロバイダーとブランドに「アタッチ」する高価なレプリケーションを構築することになります。
  • アクセスできないデータ:スケーラブルでないバックアップ ソフトウェアでは、ストレージ間で重要なデータを迅速かつ安全に転送できません。 これにより、古いストレージから新しいストレージへのデータ移行が困難になります。

結論

非構造化データは、まとまりがなく、大量の情報があるため、圧倒的に見える場合があります。 しかし、簡単に扱えるし、人工知能を使って様々なデータを取得できるかもしれません。

ライバルや顧客をよりよく認識できます。 非構造化データを担当および管理して、すぐに使用できる洞察を得ることができます。 機械学習ベースの分析ソフトウェアを使用すると、ビッグ データの非構造化データを深く掘り下げて、全体像を観察したり、きめ細かい調査を行うことができます。

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