構造化データと非構造化データ: 違いは何ですか

私たちはデータが過負荷になる時代にいます。地域データベースから最新の Instagram ストーリーに至るまで、あらゆる情報が多くのビジネスにとって生命線のようなものになっています。 ただし、すべてのデータが同じように作成されるわけではなく、各データ形式は大きく 2 つの異なるタイプ (構造化データと非構造化データ) に分類されます。

この記事では、構造化データと非構造化データについて説明し、これら 2 種類の情報の違いを調べ、データ駆動型の意思決定のための例を確認します。

さあ、始めましょう！

構造化データとは何ですか?

構造化データは、高度に組織化され、機械学習アルゴリズムによって容易に解釈されるタイプのビッグデータです。 すべての情報は、スプレッドシートのように行と列に編成されます。 これらのタイプのデータは、Sequel Query Language (SQL) によって管理されます。 構造化データには定量的なデータが含まれることがよくあります。 年齢、連絡先、住所など。

構造化データの長所と短所

構造化データの例

構造化データは本質的に定量的なものであるため、ビッグ データ アプリケーションがこれらのデータ タイプを収集して並べ替えるのは非常に簡単です。 構造化データの例は次のとおりです。

• SQLデータベース
• Excelファイル
• SEOタグ
• 販売時点情報管理 (POS) データなど

構造化データ向けのトップ分析ソフトウェア

• MySQL
• OLAP
• オラクルSQL開発者
• PLSQL

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非構造化データとは何ですか?

非構造化データは定性データに分類され、従来のデータ ソフトウェアや手法では直接分析できません。 この種のデータは、電子メール、ソーシャル メディアの投稿、画像、ビデオ、音声ファイル、ドキュメントなど、さまざまな形式で入手できます。

非構造化データの長所と短所

非構造化データの例

非構造化データの例としては、次のようなものがあります。

• ソーシャルメディア
• ビジネス文書
• メール
• ウェブページ
• お客様の声など

非構造化データ向けのトップ分析ソフトウェア

• モンゴDB
• ハドゥープ
• ダイナモDB
• アマゾン ウェブ サービス

構造化データと非構造化データの違い

構造化データと非構造化データとは何かを理解したところで、それらの違いについて説明しましょう。 構造化データと非構造化データのグラフも提供しました。

構造化データと非構造化データ: 構成と形式

• 構造化データ:構造化データは高度に編成されており、通常リレーショナル データベースで見られる表構造でフォーマットされています。
• 非構造化データ:事前定義されたデータ モデルがなく、特定の組織構造もありません。 非構造化データには、テキスト ドキュメント、画像、ビデオ、オーディオ ファイルなどが含まれます。

構造化データと非構造化データ: ソース

• 構造化データ:構造化データは通常、オンライン フォーム、Web サーバー ログ、ネットワーク ログ、OLTP システム、GPS センサーなどから取得されます。
• 非構造化データ:これらのデータ ソースには、ワード プロセッシング ファイル、電子メール メッセージ、PDF ファイル、画像などが含まれます。

構造化データと非構造化データ: ストレージ要件

• 構造化データ:ご存知のとおり、構造化データは SQL データベースや Excel シートなどの表形式で保存され、少量のストレージしか必要としません。 さらに、これらのデータはデータ ウェアハウスに簡単に保存でき、拡張性も優れています。
• 非構造化データ:一方、非構造化データは NoSQL データベースまたはメディア ファイルとして保存され、より多くのスペースを必要とします。 このデータ型は通常、データ レイクに保存されるため、スケーリングが困難になります。

構造化データと非構造化データ: 分析方法

• 構造化データ:構造化データに使用される分析方法は、データ クラスタリング、分類、回帰です。
• 非構造化データ:非構造化データの分析には、データ マイニングおよびデータ スタッキング手法が使用されます。

非構造化データと構造化データ: 柔軟性の観点から

• 構造化データ:スキーマとデータ型が事前定義されているため、柔軟性が低くなります。 したがって、構造への変更には時間がかかる可能性があります。
• 非構造化データ:これらのデータ型は、事前定義されたスキーマがないため、非常に柔軟性があります。 基礎となる構造を変更することなく、新しいタイプのデータを簡単に追加できます。 これにより、進化するデータ型の処理に適しています。

構造化データと非構造化データの例

• 構造化データ:構造化データの例としては、従業員データベース、取引、財務諸表、クレジット カードやデビット カードの情報などが挙げられます。
• 非構造化データ:非構造化データの例としては、ソーシャル メディアの投稿、音声またはビデオの記録、画像などが挙げられます。

次に、構造化データと非構造化データの比較表を見てみましょう。 ここでは、特性に基づいて両方のデータ型の違いを測定します。

半構造化データとは何ですか?

構造化データと非構造化データとは別に、半構造化データと呼ばれる別のデータ型があります。 このデータ型は完全に構造化または非構造化されておらず、構造化データの特性を含み、特定の形式やスキーマに従っていない非構造化情報も含まれています。 半構造化データには、場所、時刻、電子メール アドレス、デバイス ID スタンプなどの継承された情報が含まれます。

構造化データを Web サイトに追加するにはどうすればよいですか?

構造化データを Web サイトに追加するには、次の手順に従います。

• ページを選択し、構造化データを選択します。
• Google の構造化データ マークアップ ヘルパーを開いて Web サイトに追加します。
• 構造化データをテストして完了です。

重要なポイント

構造化データと非構造化データの違いに関するトピックの終結に向けて、考慮すべき点がいくつかあります。

よくある質問