DE053：扱うデータが、構造化データ（顧客データ、商品データ、在庫データなど）か非構造化データ（雑多なテキスト、音声、画像、動画など）なのかを判断できる
データ分析やシステム運用において、データが構造化データか非構造化データかを正しく見極めることは重要です。それぞれのデータタイプに適した処理方法を選ぶことで、効率的な分析が可能になります。本記事では、構造化データと非構造化データの違いを解説し、その判断基準について説明します。
構造化データとは？
構造化データは、あらかじめ定義されたフォーマットで整理されているデータのことです。顧客ID、商品ID、在庫数など、データベースやスプレッドシートで管理されるデータが該当します。リレーショナルデータベース（例：SQL）を用いて、クエリを使った効率的な検索・分析が可能です。
非構造化データとは？
非構造化データは、決まったフォーマットがなく、体系的に整理されていないデータを指します。メール、SNS投稿、音声や画像ファイルなどがその例です。これらのデータは、専用の分析ツールや自然言語処理（NLP）、画像認識技術を使って処理する必要があります。
構造化データと非構造化データの見分け方
次のポイントでデータの種類を判断できます。
- 形式: 行や列に整理されていれば構造化データ、雑多な形式であれば非構造化データ。
- 出所: データベースやスプレッドシートから来ているデータは構造化、テキストファイルや音声・画像ファイルなら非構造化。
- 処理方法: クエリを使った検索・解析が可能なら構造化データ、機械学習や専用ツールが必要なら非構造化データです。
活用シーン
- 構造化データの活用例
顧客や商品データを用いた売上分析や在庫管理など、定型的な業務に利用されます。 - 非構造化データの活用例
SNSの投稿を分析して顧客の感情を把握したり、画像認識技術を使った商品棚の分析に活用されます。
それぞれのメリット・デメリット
データを扱う際には、構造化データと非構造化データの特徴を把握し、それぞれの利点と課題を理解することが重要です。以下に、それぞれのメリットとデメリットをシンプルにまとめます。
構造化データのメリット
クエリを使用して効率的に検索・解析ができ、データの一貫性と信頼性が高いです。また、表形式で管理できるため、Excelやデータベースツールで簡単に操作が可能です。構造化データのデメリット
スキーマの変更が必要なため、柔軟性に欠け、複雑なデータには対応しにくいことがデメリットです。非構造化データのメリット
多様なデータ形式に対応でき、豊富な情報を含むため、深い洞察が得られる可能性があります。非構造化データのデメリット
統一された形式がないため解析が難しく、ストレージの容量管理やデータ品質にばらつきが生じる場合があります。
まとめ
構造化データは一貫性のある整理されたデータで迅速な分析が可能です。一方、非構造化データは柔軟で多様な情報を含み、潜在的なインサイトを提供することができます。データの種類に応じた適切なツールと手法を使えば、どちらもビジネスの成長や改善に貢献します。データサイエンティスト検定DE053のスキルに対応した知識として、これらのポイントを理解し、実践に活用してください。
コメント