ビッグデータの種類: 特徴と定義

概要:ビッグ データは、構造化データ、非構造化データ、半構造化データ、準構造化データという 4 つのタイプで構成されます。 以下で各ビッグデータの種類について詳しく学びましょう。

ほとんどの組織は、顧客、業界、会社について洞察を得るためにデータセットに依存しています。 しかし、データのサイズが大きくなると、データの取り扱いや処理が困難になります。

これらのデータセットはビッグデータセットと呼ばれ、より多様なデータを持ち、本質的に巨大です。 ビッグ データには、構造化、非構造化、半構造化、準構造化など、いくつかの形式があります。

以下の記事で、さまざまな種類のビッグ データ セットについて詳しく学びましょう。

一般的なビッグデータの種類は何ですか?

ビッグデータは、以下に列挙するように、主に 4 つのタイプに分類されます。

1. 構造化データ

構造化データは、ソフトウェアや人が簡単にアクセスできる標準化された形式を持つデータの一種です。 通常、データ属性を強調表示するさまざまな行と列を含む表形式です。

構造化データは、年齢、連絡先番号、クレジット カード番号などの定量的なデータで構成されます。 これは本質的に定量的なものであるため、ソフトウェアで簡単に処理して貴重な洞察を得ることができます。

構造データを処理するために、データを関連するメトリクスに配置する必要はありません。 さらに、貴重な洞察を得るために構造データを深く変換したり解釈したりする必要はありません。

構造化データ型をどこで使用するか?

• 顧客データの管理
• 請求書の詳細の管理
• 製品データベースの保存
• 連絡先リストの録音

構造化データの長所と短所

2. 非構造化データ: XML、JSON、YAML

非構造化データは、コンピューター プログラムで読み取ることができる、特定のデータ モデルや識別可能な構造に限定されないデータの一種です。 このタイプのデータは、適切に定義された方法で編成されておらず、データを処理するための順序や形式が欠如しています。

構造化データと比較して、このタイプのデータは行と列の形式で保存できません。 非構造化データの一般的な例は、画像、ビデオ、テキスト ファイルなどの組み合わせを含む異種データベースです。

非構造化データ型をどこで使用するか?

• オーディオおよびビデオ データの管理
• 自由回答形式のアンケート回答の処理
• ソーシャルメディア投稿の処理
• ビジネス文書の管理

非構造化データの長所と短所

3. 半構造化データ

半構造化データは、適切に構造化されていないデータの一種ですが、完全に非構造化されているわけではありません。 このデータは、厳格なスキーマやデータ モデルに固執しません。 さらに、簡単に分類または分類できないコンポーネントも含まれている可能性があります。

半構造化データは、すべてのデータ要素に関する追加情報を提供するメタデータとタグによって特徴付けられます。 たとえば、XML ファイルには文書構造を示すタグを含めることができ、日付やキーワードなどのコンテンツに関するメタデータを提供する追加のタグを含めることもできます。

半構造化データ型をどこで使用するか?

• HTML を介した Web ページの分析
• 電子メールのデータを使用して顧客に関する洞察を得る
• 動画や画像の分類と分析

Sem 構造化データ型の長所と短所

4. 準構造化データ

準構造化データは、不安定なデータ形式を伴うテキスト データの一種です。 このタイプのデータは、さまざまなデータ分析ツールを使用してフォーマットできます。 これには、Web クリックストリーム データなどのデータが含まれます。

準構造化データ型をどこで使用するか?

• Webページデータの分析に使用できます

準構造化データ型の長所と短所

データのサブタイプとは何ですか?

ビッグ データとはみなされないものの、分析には重要なデータ サブタイプがいくつかあります。 このようなデータの起源は、ソーシャル メディア、運用ログ、イベント トリガー、または地理空間にある可能性があります。 また、オープンソース システム、API 経由で送信されたデータ、デバイスの紛失または盗難に起因する可能性もあります。

ビッグデータの特徴

ビッグデータの特性を定義する 5 つのVがあります。 これらの特性を以下に列挙します。

• ボリューム:ビッグデータの最初の特徴はボリュームです。 ビッグ データは、複数のソースから収集された膨大な「ボリューム」データです。 ソースには、ビジネス手順、ソーシャル メディア プラットフォーム、機械、人間の相互作用などが含まれる場合があります。
• 真実性:真実性は、特定のデータの品質と正確さとして定義できます。 抽出されたデータには欠落している要素が含まれているか、貴重な洞察を提供できない可能性があります。 したがって、この特性はデータの品質を特定し、洞察を得るのに役立ちます。
• 多様性:多様性は、さまざまなデータ型の多様性として定義できます。 データは、値が異なる可能性がある複数のデータ ソースから取得できます。 収集されるデータには、構造化データ、非構造化データ、または半構造化データがあります。 データの種類は、PDF、電子メール、写真、音声などの形式にすることができます。
• 価値:ビッグデータが提供できる価値として定義できます。 そこから貴重な洞察を得るには、収集したデータから価値を引き出すことが重要です。 組織は、データを収集したときと同じビッグ データ分析ツールを使用して分析できます。
• 速度:速度とは、データが生成および移動される速度を指します。 これは、洞察を得るために適切なタイミングでデータを利用できるように、データを高速に流したいと考えている企業にとって重要な要素です。 データは、マシン、スマートフォン、ネットワークなどのさまざまなソースから流れる可能性があります。データが収集されると、すぐに分析できます。

ビッグデータを日常的に利用する分野

ビッグデータは、医療、農業、教育、金融などの複数の業界で使用できます。 以下の分野におけるビッグデータの応用について、以下で詳しく学びましょう。

• 教育:教育部門では、教師はカリキュラムを最適化するために生徒の成績と中退率を分析できます。 さらに、生徒の成績を分析することで改善点を特定するのにも役立ちます。
• 電子商取引:電子商取引分野では、ビッグデータ分析を使用して、会社のどの手順がうまくいっているのか、またはどの手順に改善が必要なのかを理解できます。 さらに、エンゲージメントを促進しているコンテンツ タイプや、トラフィックが最も多いチャネルを特定することもできます。
• ヘルスケア: ヘルスケアでは、ビッグデータを使用して生物医学研究から洞察を取得し、データを分析した後に患者に個別化された医薬品の推奨事項を提供できます。 さらに、患者の状態をリアルタイムで監視することで、医療スタッフにアラートを送信できます。
• 政府:政府はビッグデータを使用して、複数のパラメータにわたって国民のデータを一括分析できます。 たとえば、国勢調査のビッグデータを分析して、国内の若者の数や失業者の人口を調べます。 この調査結果は、適切な国民を対象とした計画や計画を策定するのに役立ちます。

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結論

ビッグデータのおかげで、企業は大量のデータセットを処理することが容易になりました。 データを一括して分類、整理、分析すると、企業が貴重な洞察を得るのに役立ちます。 複雑なデータを処理し、競争上の優位性のために推論を活用するためにビッグデータ分析に依存する業界が増えています。

ビッグデータの種類に関する FAQ