非構造化データの管理とは、事前に定義されておらず、Excelのスプレッドシートのようなデータベース・テーブルに容易に格納できないデータを収集、保存、維持、監視、処理することです。
非構造化データとは
今日のデータの多くは、実際には、専門家によるとエンタープライズ・データの推定 90% が非構造化データであるため、一般的なリレーショナル・データベース（Excel スプレッドシートの整理された列や行）などの従来のデータ・モデルやスキーマに準拠していません。
非構造化データは、人間の活動や機械によって生成することができ、Word 文書、電子メール・コンテンツ、画像やビデオ・ファイル、ソーシャル・メディア・コンテンツ、PowerPoint プレゼンテーション、衛星画像、携帯電話データログ、記録された会話などのテキストが含まれます。
非構造化データと構造化データの比較
構造化データは、整理整頓されたスプレッドシートに整理でき、非構造化データよりも管理がはるかに容易でした。これには、顧客ファイル、在庫リスト、会計データ、出張予約などの情報が含まれます。
非構造化データは、前述のように、構造化データとは形式が異なりますが、構造化データの使用方法も異なります。定量的よりも定性的であり、単純なリレーショナル・ナンバーや価値よりもアイデア、思考、感情を表す傾向があります。
構造化データよりも管理が困難な場合もありますが、非構造化データには、貴重な洞察が大量に閉じ込められています。非構造化データを見て、小売ショッピング・エリアで顧客を引き付けるための最適な時間を特定したり、リアルタイムの運転データと気象データを一緒に分析して、都市の交通がバックアップされる方法、時期、理由を特定できると想像してみてください。あるいは、ソーシャル・メディアのコンテンツを見て、顧客が最近の製品発売にどのように反応しているか、または製品のリコールによってブランドの評判が変動しているかを確認できればどうでしょうか？ これが非構造化データのパワーです。
非構造化データとビッグデータの分析
非構造化データは、組織が今日分析したい最も一般的なタイプのデータです。上記の例のように、数え切れないほどのパワー、AI、機械学習機能を提供するデータ分析システムで非構造化データを分析することで、人間がすぐに発見できなかった驚異的な洞察を得ることができます。データ分析アプリケーションは、過去1年間の売上、気象データ、ソーシャルメディア活動、最近のニュースイベントなど、接続されていないデータの複数のストリームを調べて、これまで考慮されなかったパターンや相関関係を見つけることができます。これらのパターンを洞察することで、消費者体験のカスタマイズ、より効果的で効率的なサービスの提供、新たな収益源の創出、顧客や市場の動向や進化する需要への迅速な対応など、より効果的な方法を見つけることができます。
非構造化データのための分析および管理ツールとデータベース
非構造化データの保存、管理、分析、処理は構造化データよりも複雑ですが、多くのツールやアプリケーションが現在存在しており、非構造化データを管理して、その中に隠された価値を引き出しています。非構造化データをより複雑にするデータ分析、管理ツール、データベースについて詳しく見ていきましょう。
一般的な非構造化データ分析ツール
非構造化データに最適なデータ分析ツールには、通常、AI や機械学習の機能が含まれます。また、自然言語処理（NLP）も搭載されています。NLPは、非構造化情報を従来定義されたフォーマットなしで分析・解析できる人工知能の一種です。これらのツールは、電子メール、ソーシャルメディア、カスタマーサポート記録などのコンテンツを分析して、データのコンテキストと重要性を理解できます。その他の機能には、テキストマイニング、コンテンツのフォレンジック分析、オーサーシップ分析、テキストスタイロメトリーなどがあります。
非構造化データのための最も一般的なデータ分析ツールには、次のようなものがあります。
- MongoDB チャート：リアルタイムの洞察と組み込み分析のための堅牢な可視化を提供
- Microsoft Power BI：データ統合と堅牢な可視化により洞察力を向上
- Apache Hadoop：複雑なデータセットの解析や分析を容易にするツールセット
- Apache Spark：リアルタイム分析のための迅速な処理
- Tableau：強力な可視化を提供し、非技術系ユーザーに適しています。
- MonkeyLearn：可視化とデータ分析のための包括的なオール・イン・ワン・ツール
- RapidMiner：予測型データ・モデルを作成するための堅牢なプラットフォームを提供
- ニーム：高度なカスタマイズを可能にするオープン・ソース製品
一般的な非構造化データベース
前述のように、非構造化データは従来のリレーショナル・データベースには適合しません。通常、構造化クエリ言語（SQL）を使用します。したがって、ほとんどの組織は非構造化データに NoSQL データベースを使用しています。NoSQL とは、SQL だけでなく、非リレーショナル・データベースを意味します。リレーショナル・データベースのようにデータを別々のテーブルに分割しないため、表形式ではありません。代わりに、ドキュメントベースのデータベース、キー値ストア、幅広い列指向のデータベース、グラフ・データベースなど、4 種類の NoSQL データベースがあります。
非構造化データを保存するための NoSQL データベースには、次のようなものがあります。
- MongoDB：最もよく使用されるドキュメント・データベースで、保存されている全てのデータを 1 つのビューで表示します。
- Apache Cassandra：オープンソースの分散型ワイドカラムベースのデータベース・システムで、非常にスケーラブルで高速です。
- ElasticSearch：このオープンソースの分散型 NoSQL データベース・システムは、大量のデータを保存および検索することができ、あいまいなマッチング（または、検索用語にほぼ一致する結果）を使用するため、フルテキスト検索に最適です。
- Amazon DynamoDB：スケーラブルなキー/バリューペアベースの分散データベース・システムは、1 日あたり 10 兆件の要求を容易に処理できます。
- Apache HBase：もう 1 つのスケーラブルなオープンソースの分散データベース・システムは、大量のデータ（少なくともペタバイト）で最適に動作し、ランダムでリアルタイムのデータ・アクセスを提供します。
- Neo4j：このグラフベースのデータベースは、ビッグデータ分析アプリケーションに適しています。多くの場合、ナレッジグラフ、ネットワーク管理、不正検知、パーソナライズなどのユースケースで最適なデータベースです。
- Redis社：このオープンソースのインメモリ・データ・ストアは、キャッシュ、メッセージ・ブローカー、データベースとして使用でき、高速なパフォーマンスを提供します。
- OrientDB：このオープンソース・プロジェクトは、ドキュメントとグラフを単一のデータベースに統合し、高速な読み取り/書き込み操作を提供します。
非構造化データの一般的な管理ツール
非構造化データの管理に最適なツールを見つけるには、いくつかの点に留意する必要があります。以下の作業に役立つツールが必要です。
- データを保存・整理し、アクセスと検索を可能する。AWS や Microsoft Azure などのクラウド・プロバイダは、データベース、データ・ウェアハウス、データ・レイクなどの非構造化データにスケーラブルなストレージを提供します。組織は、機密性の高い非構造化データをオンプレミスのストレージ・ソリューションに保存することを選択することがあります。
- 非構造化データのクリーンアップ：これは、データ構造の統合、データセットの標準化、データエラーの修正、構文エラーの解決、データ内のギャップの特定と対処などを伴う重要なステップです。OpenRefine、Trifacta Wrangler、WinPure、TIBCO Clarity、Melissa Clean Suite、Data Ladder など、さまざまなツールを選択できます。
- 非構造化データを可視化：ガートナーは、データの可視化を「情報をグラフィカルに表し、データのパターンや傾向を強調し、読者が洞察を迅速に得るための方法」と定義しています。データ分析の一部であるため、上記の分析ツールの多くは、データの可視化に役立ちます。その他のソリューションには、Microsoft Power BI、Looker、Domo、Klipfolio、Qlik Sense などがあります。
構造化データの管理と非構造化データの管理の比較
構造化データと非構造化データの違いについては既に説明しましたが、ここでは、データの管理方法の違いについても詳しく見ていきましょう。
構造化データの利点は、機械学習アプリケーションによって容易に解析できることです。整理された性質により、操作やクエリが簡単に行えます。構造化データは、データ・サイエンティストではない人にとってもユーザーフレンドリーです。現在、分析、検索、処理のための成熟した、十分に検討されたソリューションが多数存在します。
しかし、構造化データはリレーショナル・データベースにきちんと収まりますが、設定は複雑で、データの体系的な構成は後で変更することが困難になります。事前に定義された構造に準拠しているため、通常は本来の目的にのみ使用できます。さらに、構造化データは、通常、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、堅固で高度に定義されています。そのため、構造化データを異なる方法で使用したい場合、時間と労力の面でコストがかかります。
一方、非構造化データは、事前に定義された形式では保存されません。ネイティブ形式で保存されているため、幅広いユースケースやニーズに柔軟に使用できます。また、事前定義されていないため、非構造化データ収集は一般的に高速で簡単です。データ・ウェアハウスとは対照的に、データ・レイクに最もよく保存されており、これらのレイクはスケーラビリティが高く、大量のデータに対応できます。
しかし、非構造化データの欠点は、一般的に準備と分析が複雑であることです。これには、データのクリーニングと使用方法、およびさまざまなデータセットが他のデータセットとどのように関連しているかを理解する、訓練を受けたデータ・サイエンティストが必要です。非構造化データには、解析と分析のためのより特殊なツールも必要です。今日のソリューションは成熟しつつありますが、構造化データを分析するためのツールよりもまだ若く、構造化データの操作や分析に慣れている業界に適した方法があります。
非構造化データの管理が困難な理由
非構造化データは非構造化データであるため、管理が困難です。これにより、前のセクションで既に述べた多くの問題が発生します。整理、分析、処理、保存、取得が難しくなります。データのクエリや検索は、固定形式や事前定義された形式がなく、カプセル化されているデータの種類が多種多様であるため、構造化データよりも困難です。
従来のストレージ・システムでは、スケールアウトのためにディスクやストレージ・ノードをシステムに追加する必要があるため、非構造化データではスケーラビリティも問題となります。このスケールアウト・モデルは無限ではなく、時間の経過とともに高価になることもあります。
非構造化データには、効率的かつコスト効率の高いスケールアウトが可能なストレージが必要です。非構造化データのためのストレージ・ソリューションは、オブジェクト・ストレージ・ソリューション。オブジェクト・ストレージには、データへのアクセスと取得を容易にする詳細なメタデータと一意の ID が含まれているためです。非構造化データ・ストレージは、さまざまなデータ・タイプを可能にし、アーカイブ・データへのアクセスを簡素化する柔軟性も備えています。
非構造化データの管理や使用は、構造化されたデータよりも管理や利用が難しいのが一般的ですが、その努力は価値があります。非構造化データは、隠れたパターンや洞察に富んでおり、ますます激化する今日の市場で競争し成功するための新しく革新的な方法を提供します。
