構造化データとは何ですか?
構造化データは、ソフトウェアと人間の両方が同じように効率的にアクセスできるように標準化された形式を持つデータです。このデータは通常、データ属性を明確に定義する行と列を持つ表形式です。その定量的な性質により、コンピュータは構造化データを効果的に処理でき、インサイトを得ることができます。例えば、列 (名前、住所、電話番号) を含む構造化された顧客データテーブルは、顧客の総数や、最も多くの顧客が存在する地域などのインサイトを提供できます。対照的に、ソーシャルメディアの投稿のリストなどの非構造化データは、分析がより困難です。
構造化データにはどのような特徴がありますか?
構造化データの機能と例を次に示します。
定義可能な属性
構造化データは、すべてのデータ値で同じ属性を持ちます。 例えば、すべての予約レコードには、予約名、イベント名、イベント日、および予約金額の属性を含めることができます。
リレーショナル属性
構造化データテーブルには、さまざまなデータセットをまとめてリンクする共通の値があります。例えば、[customer id] (顧客 ID) フィールドと [booking id] (予約 ID) フィールドを使用して、顧客データを予約データに関連付けることができます。そのため、構造化データをリレーショナルデータベースに便利に格納できます。
定量的データ
構造化データは、数学的分析に適しています。例えば、属性の頻度を数えて測定したり、数値データに対して数学演算を実行したりできます。
ストレージ
構造化データをリレーショナルデータベースに格納し、構造化照会言語 (SQL) を使用してそのデータを管理できます。SQL を使用すると、スキーマと呼ばれるデータモデルを定義できます。これに基づいて、データの事前設定ルール (フィールド、形式、値など) を決定できます。その後、構造化データをデータウェアハウスまたは他のリレーショナルデータベーステクノロジーに格納できます。
構造化データの例
構造化データシステムの例を次に示します。
- Excel ファイル
- SQL データベース
- POS データ
- ウェブフォームの結果
- 検索エンジン最適化 (SEO) タグ
- 製品ディレクトリ
- 在庫管理
- 予約システム
構造化データにはどのようなメリットがありますか?
構造化データを使用するメリットはいくつかあります。
使いやすさ
誰でもすぐに構造化データを理解してアクセスできます。構造化データの更新や修正などの操作は簡単です。固定長のストレージユニットをデータ値に割り当てることができるため、ストレージは効率的です。
スケーラビリティ
構造化データはアルゴリズムを使用してスケールされます。データ量の増加に応じて、ストレージと処理能力を追加できます。構造化データを処理する最新のシステムは、数千 TB のデータまでスケールできます。
分析
機械学習アルゴリズムは、構造化データを分析し、ビジネスインテリジェンスの一般的なパターンを特定できます。構造化照会言語 (SQL) を使用して、レポートを生成したり、データを変更およびメンテナンスしたりできます。構造化データは、ビッグデータ分析にも役立ちます。
構造化データにはどのような課題がありますか?
構造化データをビジネスに使用することにはいくつかのメリットがありますが、いくつかの課題もあります。
限定的な使用
事前定義された構造は利点ですが、課題にもなり得ます。構造化データは、本来の目的のためにのみ使用できます。例えば、予約データから、予約システムの財務状況や予約の人気度に関する情報が得られることがあります。しかし、さらに変更を加えることなく、より多くの予約を獲得するのに他よりも効果的だったマーケティングキャンペーンを明らかにすることはできません。追加のインサイトが必要な場合は、マーケティングキャンペーンのリレーショナルデータを予約に追加する必要があります。
柔軟性の欠如
状況が変化し、新しい関係や要件が出現するのに合わせて構造化データのスキーマを変更することには、多額のコストがかかり、大量のリソースを必要とする可能性があります。
構造化データと非構造化データはどのように異なりますか?
非構造化データとは、設定データモデルがない情報、または事前定義された方法でまだ順序付けされていないデータをいいます。非構造化データの一般的な例を次に示します。
- テキストファイル
- 動画ファイル
- レポート
- E メール
- 画像
企業は指数関数的な速度でデータを作成しており、データの大部分 (80～90%) は構造化されていません。これらは定性的データであるため、効果的に分析するにはさまざまなテクノロジーや戦略が必要です。例えば、非構造化データを NoSQLデータベースとデータレイクに保存します。
構造化データと非構造化データには、いくつかの重要な違いがあります。
分析の容易さ
構造化データの利点の 1 つは、人間とコンピュータプログラムの両方が情報を分析できることです。企業が構造化データを分析するためのツールは数多くあり、それらのツールはインサイトとビジネスインテリジェンスを提供することに長けています。事前定義されたデータモデルを持たないデータを分析することは非常に困難であり、市場でそれを実行できる実績のあるツールは極めて少数です。
検索性
構造化データは、事前定義された多数のルールに従っているため、検索が簡単です。比較すると、非構造化データには、従来のデータマイニング手法を使用してビジネス上のインサイトを得るために必要な順序がありません。非構造化データの検索と分析には、高度な専門知識と、自然言語処理やテキストマイニングなどの高度な分析ツールが必要です。
ストレージ
大部分のデータが構造化されていないことを考えると、企業はそれを保存するためにより多くの資金、スペース、およびリソースを必要とします。対照的に、構造化データのストレージプロセスはより合理化されています。構造化データと非構造化データは、通常、さまざまな環境、データウェアハウス、データレイクに保存されます。
データウェアハウス
構造化データは通常、企業データの中心的なリポジトリとして機能するデータウェアハウスに格納されます。データウェアハウスは、データベースやトランザクションシステムなど、複数の構造化されたソースからデータをプルします。データウェアハウスは主にデータストレージのために使用されますが、企業がデータを分析してビジネスインテリジェンスを得るためにも使用されます。何百人ものビジネスユーザーによる大規模なデータ分析をサポートできます。
データレイク
データレイクは、生の非構造化データを保存するために使用される中心的なリポジトリです。データレイクは、非構造化データを大規模に保存できます。これらは、日々大量のデータを生み出す多くの現代の企業にとって必要です。データレイクには、ビジネスアプリケーションからのリレーショナルデータと、モバイルアプリケーション、モノのインターネット (IoT) デバイス、およびソーシャルメディアからの非リレーショナルデータが格納されます。
構造化データ、半構造化データ、非構造化データはどのように異なりますか?
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。半構造化データは、固有のリレーショナルまたは表形式のデータモデルを持たないため、完全に構造化されたデータとはみなされません。それにもかかわらず、タグやその他のマーカーなど、分析可能なメタデータが含まれています。
半構造化データは、非構造化データと比べて、情報やインサイトを導き出すのがより簡単であると考えられています。ただし、情報の完全性や事前定義されたデータモデルへの準拠を、構造化データと同じように備えているわけではありません。
半構造化データの一般的な例を次に示します。
- JSON
- XML
- ウェブファイル
- E メール
- 圧縮ファイル
AWS は構造化データをどのようにサポートできますか?
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) を使用すると、リレーショナルデータベースを数秒で設定、運用、スケールできます。これは、AWS Outposts を使用してオンプレミスで管理できるマネージドサービスを集めたものです。次のサービスが含まれています。
- Amazon Aurora (MySQL 互換)
- Amazon Aurora (PostgreSQL 互換)
- Amazon RDS for MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS for SQL Server
ウェブおよびモバイルアプリケーションを構築し、マネージドデータベースに移行し、既存のデータベースの効率を改善できるほか、レガシーデータベースから解放されます。
他に Amazon RDS を使用してできることを次に示します。
- アプリケーションをリアーキテクトすることなく移行する
- データベースの管理に費やす時間を短縮する
- 資本的支出と運用上の支出を削減する
- イノベーションに注力する
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