構造化データと非構造化データの違いは何ですか？
構造化データと非構造化データは、収集可能なデータの 2 つの大まかなカテゴリです。構造化データとは、数値、短いテキスト、日付などの不連続的なデータタイプを含む、データテーブルにきちんと収まるデータタイプのことです。非構造化データは、たとえば、音声や動画ファイル、大きなテキストドキュメントなど、そのサイズ、あるいは性質的にデータテーブルにきちんと収まらないデータのことです。数値データやテキストデータは、テーブルとしてモデル化するのが効果的ではないため、構造化されていない場合があります。たとえば、センサーデータは持続的な数値ストリームですが、タイムスタンプとセンサー値の 2 つの列からなるテーブルを作成するのが非効果かつ非現実的です。現代の分析には、構造化データと非構造化データの両方が不可欠です。
主な違い：構造化データと非構造化データ
構造化データを行と列を含むテーブルとしてモデル化できます。各列には属性 (時間、場所、名前など) があり、各行は各属性に関連するデータ値を含む単一レコードです。非構造化データは事前に決められたルールには従いません。
構造化データと非構造化データのその他の違いは次のとおりです。
データ形式
構造化データは常に、事前定義されたデータモデルまたはスキーマと呼ばれる厳密なフォーマットに常に準拠する必要があります。非構造化データはスキーマに適しません。非構造化データの規定フォーマットは、すべての会議記録を MP3 フォーマットにする必要がある場合や、すべてのシステムイベントを特定のストアで収集する必要がある場合のような単純な場合になる可能性があります。
データストレージ
構造化データも非構造化データも、さまざまなタイプのデータストアに存在することがあります。適切なストレージタイプの選択は、データに固有の性質と属性、データを収集する理由、および必要な分析のタイプによって異なります。
構造化データストアの例には、リレーショナルデータベース、空間データベース、OLAP キューブなどがあります。構造化データストアの大規模なコレクションは、データウェアハウスと呼ばれます。非構造化データストアの例には、ファイルシステム、デジタル資産管理 (DAM) システム、コンテンツ管理システム (CMS)、バージョン管理システムなどがあります。非構造化データストアの大規模なコレクションは、データレイクと呼ばれます。
構造化データに通常使用するデータストアの中には、非構造化データを保存できるものもあれば、その逆のもあります。
データ分析
通常、構造化データの整理、クリーニング、検索と分析はより簡単です。データが厳密にフォーマットされているときには、プログラミングロジックを使用して特定のデータエントリを検索および発見したり、エントリを作成、削除、編集したりすることができます。構造化データのデータ管理と分析を自動化する方が効果的です。
非構造化データには事前定義された属性がないため、その検索や整理もより難しくなります。通常、非構造化データには、事前処理、操作、分析のための複雑なアルゴリズムが必要です。
テクノロジー：構造化データと非構造化データ
構造化データと非構造化データの両方で使用されるテクノロジーのタイプは、使用されるデータストレージのタイプによって異なります。通常、構造化データストアはデータベース内の分析を提供しますが、非構造化データストアはそれを提供しません。これは、構造化データはそのフォーマットのおかげで既知の重複可能な操作ルールに準拠しており、非構造化データのフォーマットはより多様で複雑であるためです。
2 つのタイプのデータを分析するために使用されるさまざまなテクノロジーがあります。構造化クエリ言語 (SQL) を使用するデータクエリは、構造化データ分析の基本的な要素です。データの視覚化とモデリング、プログラムによる操作、機械学習 (ML) など、他の手法やツールを適用できます。
非構造化データの場合、通常、分析にはより複雑なプログラムによる操作や ML が必要となります。さまざまなプログラミング言語ライブラリや、人工知能 (AI) を利用した特別に設計されたツールでこれらの分析にアクセスできます。通常、非構造化データは特定のフォーマットに収まるように事前処理が必要です。
課題：構造化データと非構造化データ
非構造化データに比べて、構造化データを使用する際の課題は通常最小限の課題にすぎません。これは、コンピュータ、データ構造、およびプログラミング言語の方が構造化データをより簡単に理解できるためです。逆に、非構造化データを理解して管理するには、コンピュータシステムはまず、それを理解しやすいデータに分解しなければなりません。
構造化データ
複雑な組織やグループでは、リレーショナルデータベース内の関係数が大幅に増えるにつれて、構造化データの管理も難しくなります。データベースとデータポイントの間には非常に多くのリンクがあるため、データクエリの作成は非常に複雑になる可能性があります。その他の課題は次のとおりです：
- データスキーマの変更
- 現実世界の関連データをすべて構造化されたフォーマットに適合させる
- 複数の異なる構造化データソースのインテグレーション
非構造化データ
非構造化データには通常、次の 2 つの大きな課題があります：
- 1 つ目はストレージです。非構造化データのサイズは通常、構造化データより上回るからです
- 2 つ目は分析です。構造化データの分析ほど簡単ではないからです
キーワード検索やパターンマッチなどの手法を使用して一部の分析を行うこともできますが、ML が多くの場合、画像識別や感情分析などの非構造化データに関連付けられます。
その他の課題としては、下記のとおりです：
- 構造化データまたは半構造化データを抽出するための事前処理
- 複数フォーマットの処理
- 分析に必要な処理能力
使用するタイミング：構造化データと非構造化データ
構造化データと非構造化データの両方が、業界、組織、アプリケーションにわたって広く収集され、使用されています。デジタル世界は 2 つのデータの形で成り立っており、それらのデータが分析され、答えの抽出、意思決定プロセス、予測、考察、ジェネレーティブアプリケーションなどに使用されます。通常、定量的データには構造化データが使用され、質的データには非構造化データが使用されますが、必ずしもそうとは限りません。
構造化データ
不連続な数値データを扱うときに、構造化データは特に役立ちます。このタイプのデータの例には、財務業務、売上とマーケティングの数値、科学的モデリングなどがあります。人事記録、在庫リスト、不動産データなど、複数の短い入力テキスト、数値、および列挙フィールドを含むレコードが必要な場合にも、構造化データが使用できます。
非構造化データ
非構造化データは、レコードが必要で、データが構造化データフォーマットに適しない場合に使用されます。その例には、監視用動画、企業ドキュメント、およびソーシャルメディアへの投稿などがあります。モノのインターネット (IoT) センサーデータ、コンピューターシステムログ、チャット記録など、構造化されたフォーマットでデータを保存するのが効果的でない場合にも、非構造化データが使用できます。
半構造化データ
半構造化データは、構造化データと非構造化データの間に位置します。たとえば、動画を保存するときに、日付、場所、トピックなどの構造化データタグがファイルごとに関連付けられている場合があります。マルチメディアファイルにメタデータがあるということは、これらが本質的に半構造化データであることを意味します。構造化データと非構造化データタイプが混在しているため、半構造化データと呼ばれます。生の非構造化データの代わりに半構造化データを使用することで、基盤となる非構造化データの分析をより迅速かつ簡単に行うことができます。
違いのまとめ：構造化データと非構造化データ
| 構造化データ |
非構造化データ |
|
| 内容 |
事前定義されたデータモデルまたはスキーマに適するデータ。 |
属性を識別するための基盤となるモデルがないデータ。 |
| 簡単な料金見本 |
エクセルテーブル。 |
動画ファイルのコレクション。 |
| 最適な用途 |
不連続、短い、非持続的な数値とテキスト値の関連コレクション。 |
属性が変更されたり不明になったりするデータ、オブジェクト、またはファイルの関連コレクション。 |
| ストレージタイプ |
リレーショナルデータベース、グラフデータベース、空間データベース、OLAP キューブなど。 |
ファイルシステム、DAM システム、CMS、バージョン管理システムなど。 |
| 最大のメリット |
整理、クリーニング、検索、分析がはより簡単になります。 |
構造化データに変換するのが難しいデータを分析できます。 |
| 最大の課題 |
すべてのデータが規定されたデータモデルに適しなければなりません。 |
分析が難しい場合があります。 |
| 主な分析手法 |
SQL クエリ。 |
不確定。 |
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- Amazon Athena が、操作データベース、データウェアハウス、ビッグデータ、ERP、マルチクラウドデータや Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データのサーバーレスでスケール可能な分析に用いられます
- Amazon Aurora が、高パフォーマンスのクラウドネイティブ MySQL および PostgreSQL 互換データベースとして使用されます
- Amazon EMR で Apache Spark、Presto、Hive、およびその他のビッグデータワークロードを実行してスケールします
- Amazon Redshift が、データのウェアハウス化、および構造化データと半構造化データ (トランザクション、クリックストリーム、IoT テレメトリ、アプリケーションログなど) の分析に用いられます
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