構造化データと非構造化データの違いとは？ビッグデータ活用の重要用語を解説
近年、DX化やデジタル戦略の観点から、ビッグデータの活用に取り組む企業が増えています。
ビッグデータを解析することで、現状把握や課題解決、さらには新たなビジネスの創出を目指しており、国内でも既に多くの成功事例が存在します。
そんな多くの可能性を持つビッグデータは、「構造化データ」と「非構造化データ」によって構成されています。
ビッグデータ活用のためには、両者の特徴をよく理解しておかなければなりません。
この記事では、「構造化データ」と「非構造化データ」について、それぞれの定義と特徴、メリット・デメリットを、具体例と合わせて解説します。
合わせて、
「非構造化データはなぜ扱うのが困難か」
「結局のところビッグデータとは何か」
についても見ていきましょう。
構造化データとは
コンピュータ上で処理されるデータのほとんどは「構造化データ」と呼ばれる種類のものです。
まずは、構造化データの概要を、具体例と共に解説します。
定められた構造を持つデータ
構造化データとは、あらかじめ定められた構造に整形された情報のことです。
ここでの構造とは「行」と「列」のことで、この構造を持ってる情報は、コンピュータで容易に処理できるという特徴があります。
なんらかの情報について、集計や統計をする際には、基本的に構造化データへ整形する必要があります。
そのため、データ解析に限らず、SQLなどを用いた事務作業をおこなう上でも、構造化データは有用な形式です。
構造化データの例
構造化データは、行列の概念を持つため、Excelなどの表計算ソフトでまとめられる情報をイメージすると分かりやすいでしょう。
他にも顧客や売上についての情報、アンケート結果といった「リレーショナルデータベース」は、構造化データの代表的な例です。
そのほか、CSVや固定長といったテキストデータも、この形式に含まれます。
構造化データのメリット・デメリット
事前に形式が定義されている構造化データは、コンピュータで処理しやすい反面、活用する際にはいくつかの問題点が存在します。
この形式のメリット・デメリットを見ていきましょう。
構造化データのメリット
構造化データのメリットとしては、やはり「扱いやすさ」が挙げられます。
その情報が所属する分野(マーケティングやマネジメント、あるいは自然科学や工学等)についての知識さえあれば、情報処理についてのスキルはさほど必要なく、誰でも活用できます。
また、構造化データはデータ分析の基本的な形式なので、専用のツールが数多くリリースされていることも、この形式を扱うメリットです。
情報を活用する人が、目的に合わせてツールを選択できるため、高いスキルがなくとも、有用な結果を得やすくなります。
構造化データのデメリット
構造化データのデメリットは、情報を活用する際の「柔軟性のなさ」にあります。
あらかじめ定められた形式に処理したデータのため、その活用目的も事前に定められています。
例えば、システム開発においては
「この画面で会員情報を更新する」
という様に、事前に決められた手順で登録し、決められた情報をデータベースに登録します。
しかし、テーブルの構造が急に変われば、それに応じてプログラムも修正する必要があります。
そのため、外部環境の変化に弱く、また活用の幅は非常に狭いのが実情です。
状況の変化や要件の変更などによって「別の角度から分析したい」と考えた際は、構造化データを更新する必要があります。
しかし、情報の再整形やストレージの拡張といった作業には、時間的・金銭的に多大なコストが発生します。
非構造化データとは
次に、ビッグデータの主成分でもある「非構造化データ」について、具体例と共に解説します。
構造が定義されていないデータ
非構造化データは、構造化データとは違い、その構造があらかじめ定義されていない情報です。
構造定義がおこなわれていないため、対象は整形されることなく、そのままの形で管理されます。
他の形式とは違って行と列によるデータベース構築ができないため、解析には不向きな形式です。
この形式の情報はそれ自体が意味を持つのですが、解析を通して有用な知見を得るためには、データサイエンティストと呼ばれる、高度なスキルを持つ人員が必要となります。
補足として、データ形式のカテゴリーとして、「半構造化データ」というものがあります。
これは、データ内に規則性のある区切りが存在する点では構造的なのですが、行と列に整形することが困難という特徴があります。
そのため半構造化データは、一般的には非構造化データの一種です。
非構造化データの例
世の中に存在する情報のほとんどは非構造化データで、その数も爆発的に増えています。
Eメールやチャットの文章、企画書や契約書などの書類(pdfやofficeも含む)から、CAD、音声・画像・動画など、様々な情報が非構造化データです。
これらの情報をシステムで活用するためには、そのままの情報をデータベースに格納しておき、利用する際に加工して（分割や切り出しなど）利用するのが一般的です。
というのも、先に加工をしてからデータベースに入れてしまうと、他の切り口での分析をしたい思ったときに、元のデータから加工し直すことができなくなるからです。
また、半構造化データの例としては、文章の構造を記述するXMLや、JavaScriptのデータフォーマットであるJSONなどが挙げられます。
非構造化データのメリット・デメリット
情報処理における扱いにくさが注目されることの多い非構造化データ。
ですが、他の形式と同様、こちらにもメリット・デメリットの両面があります。
非構造化データのメリット
非構造化データは、専用のシステムを用いて、未加工の状態で保存され、実際に活用されるまで処理されません。
形式を柔軟に定義できるため、活用の幅が広いというのが大きな特徴です。
形式を未定義のままにしておくことには、形式に縛られない、多様なデータベースを構築することができるメリットがあります。
これによって、多角的な分析が可能となり、より有用な知見を得られるのです。
また、収集・保存の際に整形などの処理が必要ないため、大量の情報を短時間で収集できます。
情報収集にかかるコストが少ないというのも、この形式のメリットとなります。
非構造化データのデメリット
非構造化データのデメリットは、やはりその扱いにくさにあります。
形式が定義されていない情報は、データサイエンティストといったデータ解析の専門家でなければ扱いが難しく、一般の企業やユーザーだけでは扱うことができません。
これはデータの解析に限らず、収集から処理、結果の分析などの一連のプロセスに、高度なスキルが必要となります。
また、実際にこの形式の情報を活用するためには、高度に専門的なツールが不可欠です。
構造化データの処理に使用されるような、一般的なデータ処理ツールは、この形式には使用できません。
しかし専門ツールは数がまだまだ少なく、開発も発展途上にあります。
非構造化データの扱いにくい理由
ここまで、非構造化データの活用には高度なスキルが求められるとしました。
では、なぜこの形式は扱いにくいのでしょうか。
そのままでは活用できない
非構造化データは、形式が定義されていない情報であるため、そもそも「何についての情報なのか」「情報間の関係はなにか」ということがはっきりしません。
いくら高度なツールを用いたとしても、上の視点が不明確なままでは有用な知見が得られないのです。
そのため、活用の際には、前段階として、扱いやすい形に変換する必要があります。
どのような形式に変換するかは、その情報の特性と活用目的を十分に吟味した上で決定されます。
よって、情報の意味や関係を明確に把握し、適切な形へ変換しなければならず、一連のプロセスには膨大なコストがかかるのです。
管理コストが高い
非構造化データはそのままの形で保存されるため、管理コストの高さも無視できません。
そのデータが持つ意味や価値が明確でないまま、大量の情報をストレージにため込むことになります。
収集した情報をどのように管理し、処理するかといったガバナンスを制定しておくことが重要です。
また、非構造化データは他の形式と比べて、検索・更新が困難という問題もあります。
そのため、データベースのどこに何の情報が保存されているのか、いつ誰によって更新されたのかといったことを記録・管理する仕組みが必要です。
非構造化データはこのように、変換から管理までに多くのコストが発生するため、その重要性・有用性に対して、活用があまり進んでいないというのが現状です。
ビッグデータは構造化データと非構造化データの総称
これまでに何度も登場している「ビッグデータ」について、ここで少し解説をします。
ビッグデータ
分野や視点によって詳しい定義は異なりますが、ビッグデータとは、構造化データと非構造化データの総称であると言うことができます。
もう少し詳しく説明すると、膨大な情報の集合であり、多様な形式を内包した、リアルタイムで収集できるデータ群と定義されます。
現在運用されているビッグデータは、8割以上が非構造化データで構成されているのです。
1990年代にインターネットが普及したことを切っ掛けとして、世界中で非構造化データが爆発的に増加しました。
総務省による定義
総務省は、平成25年に公開した調査研究の中で、非構造化データを「旧・新」に分けており、「旧」には音声・ラジオ・TV・新聞・書籍等が、「新」にはブログ/SNS・動画・電子書籍・GPS等が含まれています。
総務省は、これら旧・新非構造化データと構造化データを合わせたものを「狭義のビッグデータ」と定義しました。
そしてこの定義に、活用のための技術(機械学習や統計処理等)と組織・人材を加えたものを「講義のビッグデータ」として、活用の実態把握に努めています。
(参照:総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究(平成25年)」)
ビッグデータの活用はAMELAに
今回は、ビッグデータでも重要になってくる「構造化データ」「非構造化データ」について見てきました。
これらのデータをしっかりと活用できれば、それだけでも同業他社をリードすることが出来るでしょう。
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