構造化データとは？
構造化データの定義
構造化データは定量データとも呼ばれ、あらかじめ定義された構造またはモデルに従ったデータです。このデータは高度に整理されているため、機械学習アルゴリズムや人間によって容易に処理されます。構造化データはデータベースやデータウェアハウスに格納されます。
構造化データの例としては、メトリック、日付、名前、郵便番号、クレジットカード番号などがあります。この種のデータは、スプレッドシートのほか、SQL、MySQL、PostgreSQLなどのリレーショナルデータベースにきちんと適合し、簡単にアクセスして解釈できる情報を提供します。
そして、構造化データを使って、顧客の名前、購買履歴、地理的な位置などのデータポイントから顧客の行動を解釈できます。これにより、顧客関係管理（CRM）が可能になります。CRMでは、顧客行動を分析できるリレーショナルデータベースを使用して顧客関係を管理します。
構造化データの種類
構造化データは、数値や値として考えください。構造化データは定量データであり、Excelファイル、Webフォームの結果、予約システム、SQLデータベースなどの形式で存在します。その他の構造化データの種類としては、POSデータ、製品ディレクトリ、金融取引などがあります。構造化データは、次のようなさまざまなコンテキストや業界で使用できます。
- 金融サービス：構造化データは、銀行、会計士、金融機関が、取引、口座番号、口座名義人名などの金融データを記録、処理、管理、分析する目的で使用します。
- 旅行業界：予約サイト、ホテル、航空会社、その他の運輸関係の企業は、顧客や乗客のデータ、ホテルや航空券の料金、バス、列車、フライトの旅程、取引といった構造化データを使用します。
- 医療：医療業界では、患者記録、保険記録、医療機器の在庫に関連する構造化データを使用しています。
- 小売＆eコマース：小売業やeコマースでは、構造化データは、商品在庫、価格、取引、ユーザーアカウント情報を記録、保存する目的で使用されます。
- 公的セクター：政府機関はさまざまな方法で構造化データを使用しています。1つには国勢調査データがあります。ある特定の時点の人口に関する情報を収集する方法です。この構造化データは、地理的な位置、性別、人種、世帯数などで構成されています。
構造化データ、半構造化データ、非構造化データの違い
構造化データは定量的で、数値と数字で構成され、高度に整理されたデータです。アクセスや解釈が容易なデータです。構造化データの例としては、日付、時間、顧客IDなどがあります。
非構造化データは定性データであり、内部構造を持たず、テキスト、動画、画像から構成されます。管理、解釈するには専用のツールが必要です。非構造化データの例としては、顧客レビュー、動画や衛星監視データ、商品の写真やデモ動画などがあります。
半構造化データは、構造化データと非構造化データの中間です。構造化データのようなあらかじめ決められた構造はありませんが、非構造化データよりも管理や解釈が容易です。半構造化データは、データポイントを定義するためにメタデータを使用します。これにより、データをより整理された標準的な方法で格納できます。半構造化データの例としては、JSON、XML、Web、zipファイルなどがあります。
構造化データを管理する方法
構造化データは、Excelシートや構造化クエリ言語（SQL）データベースなどのリレーショナルデータベースを使用して管理されます。リレーショナルデータベースは、データを表形式で表現するリレーショナルモデルに基づいています。これにより、さまざまなデータポイント間の関係を確立し、構造化データを入力、検索、操作できます。
構造化データはスキーマオンライトであるため、データベースに入力する前に、データモデルに構造化する必要があります。データモデルは、データに基づいてスキーマを定義することで確立されます。これにより、テーブルまたはエンティティが生成されます。次に、これらのエンティティ間の関係を確立します。最後に、構造化データを格納するリレーショナルデータベースを作成するSQLスクリプトを作成します。
データベースでは、ニーズに合わせて、データにアクセスしたり、データを操作したりできます。レストランのメニューのデータを取り込むには、まず異なるテーブルを作成します。
- 品目
- 材料
- 栄養値
そして、データポイント間の関係を確立します。最後にSQLスクリプトを作成します。構造化データは、オンラインフォーム、ネットワークログ、センサーデータ、POS情報などから取得できます。データが保存された後は、機械学習（ML）を駆動するアルゴリズムで使用でき、データを検索および分析し、レポートや予測を作成できます。
構造化データの利点
構造化データは、人間にとっても機械にとっても、使用、格納、スケール、分析が簡単であるため、さまざまな利点があります。
構造化データは簡単に使用できる
構造化データは高度に整理されているため、機械学習技術による操作やクエリが容易です。
構造化データは膨大なデータサイエンスの知識を必要としないため、ビジネスユーザーにとっても扱いやすいデータです。ユーザーは、データが関連するトピックを理解していれば、データにアクセスして分析することができます。
さらに、構造化データを分析および解釈するためのツールも多数提供されています。これは、構造化データが非構造化データよりも先行し、結果の精度が高いことも理由です。
構造化データは簡単に保存できる
構造化データは、リレーショナルデータベース、NoSQLデータベース、データウェアハウス、データレイク、インメモリデータベースなどに格納でき、非構造化データよりも必要な領域が少なくて済みます。その結果、構造化データの保存は効率的です。
構造化データは簡単にスケールできる
構造化データはデータウェアハウスに保存できるため、簡単にスケールできます。データウェアハウスは、ビジネスや企業によって生成されたすべての構造化データのリポジトリとして機能します。構造化データの量が増えるにつれて、企業は簡単にストレージ領域と処理能力を拡張できます。
構造化データはデータマイニングを簡素化する
構造化データはビッグデータ分析の基礎です。定量データであるため、予測、予想、調査に適しています。構造化データは、リレーショナルデータベースに格納できるため、クエリやレポート作成が簡単に行えます。機械学習アルゴリズムでは、データのクロールが簡単になります。その結果、構造化データは、その構造化された特性により、より優れた、より正確なビジネスインテリジェンスを生み出します。
構造化データは検出可能性を改善できる
スキーママークアップを利用してWebサイトのコードで構造化データを使用し、リッチスニペット（リッチリザルト）を作成できます。これは、顧客との対話を改善することが実証されています。構造化データをサイトページに追加することで、クリックスルー率、コンバージョン率、オーガニックトラフィックを増やすことができます。
構造化データの制限
構造化データはビジネスにとって多くの利点がありますが、利点と限界は表裏一体です。
構造化データの利用方法には制限がある
構造化データはその意図された目的にしか使用できないため、構造化データのあらかじめ定義された構造は、利点であると同時に限界でもあります。
構造化データでは質が低い可能性がある
データが欠落していたり、不完全であったりすると、データの質が低下します。スキーマにきちんと適合しないデータも、データ品質に悪影響を及ぼす可能性があります。このような問題を修正しなければ不正確な検索結果やレポートにつながります。
企業が成長するにつれて、生成されるデータの量も増加します。多くの場合、このデータの増大はデータの重複や、まったく関連性のないデータと同義となります。これは、企業の構造化データの全体的な質を低下させます。
構造化データの管理のベストプラクティス
構造化データを最大限に活用するために、次のベストプラクティスの適用を検討してください。
データ管理においては将来を見据えたアプローチを採用する
将来的、長期的なアクセスを念頭に置いて、ファイルの命名規則やカタログ規則を策定してください。検索しやすいように、必ずファイル名はわかりやすく、標準的な名称にします。
メタデータでデータの系統を記録する
メタデータは、データの内容、構造、作成者、権限を記述します。メタデータを慎重に記録することで、サイトが検出可能になります。また、データの発生元から送信先までを追跡し、データの関係をマッピングし、最終的に効果的なデータガバナンスシステムを構築できます。
構造化データを保護する
多くの場合、構造化データは、クレジットカード番号、口座番号、医療情報など、非常に機密性の高い情報です。そのため、構造化データを保護することは、構造化データを管理する上で非常に重要なステップです。構造化データの保護には、データのバックアップ、サイバーセキュリティの脅威を軽減するセキュリティとオブザーバビリティツールを提供するストレージプランの検討が含まれます。
ニーズに合ったストレージプランを選ぶ
将来を見据えたアプローチを維持し、侵害からデータを保護という重要性を考慮しながら、ビジネスの規模や要件に合ったストレージプランを選択します。中小企業であれば、大企業よりもデータの量が少なくなります。一般的に、大企業向けのプランは、ニーズに合わないでしょう。
Elasticでの構造化データの管理と処理
Elastic Stackは、あらゆるソースから発生する、あらゆる形式のデータを検索、分析、可視化できる検索プラットフォームです。Elastic Stackは、Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstashで構成されています。これらを組み合わせることで、構造化データと非構造化データをより適切に管理および処理できます。