ビジネスはデータに大きく依存しており、データは様々なフォーマットで提供されています。 そのすべてのデータを分類すると、2つのカテゴリーに分類されます。
- 構造化データ
- 非構造化データ
まず気をつけなければならないのは、データはすべて同じではないということです。 そのため、SNSアプリが作成するデータは、小売などの流通チャネルシステムが作成するデータとは全く異なるものとなっています。 データフォーマットは、この情報をどのように収集し、処理し、分析するかを決定します。
構造化されたデータは、より便利に使用でき、より正確な結果を得ることができる. ですから、あなたのビジネスをより多くの人に知ってもらうことで、新規顧客の獲得につなげることができるのです。 このデータをより深く理解するために、いくつかの例を挙げて詳しく見ていきましょう。
構造化データとは？
構造化データは、人間とプログラムの両方が自由にアクセスでき、データモデルに準拠し、明確に定義された構造を持ち、永続的な順序に従っているものである。 今現在、ビッグデータの根幹をなすものです。 氏名、日付、住所、口座番号、在庫レベル、地理的な位置など、整理された資料が含まれています。 リレーショナル・データベースはその最たるものだ。
このデータは論理的な順序でアクセスし、分析することができます。 すでに作成され、リレーショナルキーを持つフィールドに素早くマッピングすることができる。 これらのデータは、開発過程で最も多く扱われ、メンテナンスが容易なデータです。 データソースは数多く存在するが、その一部を紹介すると以下のようになる。
- SQLを用いたデータベース
- Microsoft Excelなどの表計算ソフト
- ネットワークやウェブサーバーからのログ
- 医療分野で使用される機器
- GPSやRFIDなどのタグやセンサー類
- オンラインフォーム
- オンライントランザクション処理（OLTP）システム
構造化データの特徴
組織によって、データの集計方法はさまざまです。 構造化されたデータは、どのように、どのようなデータであっても、さまざまな特性を持つことができます。 ここでは、その一部をご紹介します。
- 認識可能な構造を持ち、データフレームに従う。
- データベースと同じように、行と列で表示されます。
- 各データ要素は、その定義、構造、重要性を理解しやすいように設定されています。
- データは、その類似性に基づいてクラスに整理される。
- 人間や他のプログラムは、簡単に情報にアクセスし、問い合わせることができます。
- 要素に対応できることで、効果的な分析・加工が可能になる。
構造化データのメリット・デメリット
以前から、企業は構造化データの方法論を利用してきました。 活用するには、プラスとマイナスの両面から検討する必要があります。 ここでは、そのメリットとデメリットを紹介します。
メリット
- メンテナンスが容易 非構造化データとは異なり、処理量が少なく、取り扱いが簡単。
- MLアルゴリズムによる活用が容易。 MLデータの処理と問い合わせは、そのユニークで組織的なアーキテクチャのおかげで、よりシンプルになりました。
- ビジネスユーザーにも優しい 構造化データを利用するために、さまざまなデータの形式やその仕組みを徹底的に理解する必要はありません。 ユーザーは、データに関する基本的な事柄を理解していれば、簡単にデータにアクセスし、分析することができます。
- より多くのテクノロジーでサポート。構造化データは、消費、管理、分析を容易にするため、より多くのテクノロジーやツールで利用できるようになりました。
デメリット
- 使用上の制限。 構造化されたデータは、あらかじめ定義されたフォーマットを持っているため、意図した目的に沿って活用しやすくなっています。 このような組織構造であるため、汎用性や適用事例が限定される。
- 限られたストレージ。 データウェアハウスは、占有するスペースを最小限に抑えるように設計されていますが、変更が難しく、最新のアプリケーションに必要な拡張性や適応性に欠けることで有名です。 これらの倉庫には、構造化されたデータが保管されている。
構造化データとSEO
構造化データは、検索エンジンがあなたのコンテンツやウェブサイトを見つけやすく、理解しやすくするため、SEOの効果があります。 Googleの検索結果でリッチリザルトとして表示されるために、ウェブページの情報を正確に伝えることが本質的な目的の一つです。
構造化データをページで使用することは、さまざまな状況で有利に働きます。 例えば、スキーママークアップを使えば、情報を強調することができます。 このデータをGoogleの検索結果に反映させることで、ユーザーの問い合わせに対応した情報を提供することができます。
このようにフォーマットされたデータは、インターネットを利用する一般的なユーザーからは見えません。 ウェブサイトやオンラインプラットフォームのコードの奥深くに埋もれてしまい、見つけることができないのです。 GoogleやBingなどの検索エンジンは、データを使用するウェブサイトや組織に対して、その資料をSERPの機能で促進することで報酬を与えています。
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- カルーセル。キャプション付きの画像で表示される
- 動画です。カルーセルと同様に機能しますが、動画のみ表示されます。
- 注目のスニペット。クエリに関連する情報を表示します。
- ナレッジパネル。最も関連性の高い検索結果を右側のパネルに表示します。
結論
多くの企業は、構造化されたデータによって、業務をより深く理解することができると考えています。 企業にとっては知名度が上がるのでメリットがあり、お客様にとっては使い勝手が良くなるので助かります。 データ分析において、構造化データは依然として最も信頼性が高く、望ましいソースと考えられています。
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