今日のビッグデータの世界では、非構造化データが最も一般的なタイプである。 このようなデータストアには、ビジネスの意思決定に役立つ情報がたくさんあります。 人工知能（AI）と機械学習は、ビジネスに役立つ洞察を求めて膨大な量のデータをフィルタリングする新しいソフトウェアソリューションを生み出すために利用されています。
企業が作成・収集する情報の大半は非構造化であり、その量は急速に拡大しています。 今回は、非構造化データを定義し、その種類を説明し、様々な分野での利用法を考察する。
非構造化データとは？
非構造化データは、明確な枠組みがないため、コンピュータプログラムにとっては複雑なデータである。 データモデルに準拠しておらず、認識できる構造を持っていない。 これらのデータのほとんどはテキストで構成されていますが、日付、数字、事実など他の種類の情報も含まれることがあります。
データの特徴としては、以下のようなものがあります。
- データは非構造化であり、データモデルに従ったものではありません。
- データは明確に定義された構造を持っていない。
- データは特定の形式や順序に従うものではありません。
- 認識できる構造がないため、コンピュータープログラムには使いにくい。
- データは、データベースのように行と列で管理することはできない。
デジタルサービスやアプリケーションを利用する人が増えたことで、急速に拡大しています。 構造化データは重要ですが、非構造化データを正しく評価すれば、企業にとってより有益なものになります。 数字や統計では伝えきれない、さまざまな気づきを得ることができます。 その種類の例をいくつか探ってみましょう。
非構造化データの種類
非構造化データには、法的文書、音声、会話、映像、写真、ウェブサイト上のテキストなど、さまざまな形式やソースが含まれる。 以下では、その代表的なものをいくつかご紹介します。
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電子メール
私たちが送信する数多くの電子メールによって、毎日大量の非構造化データが生成されますが、従来の分析ツールではこれを解析することができません。 しかし、電子メールのメタデータはある程度の構造を持ち、ある種のテキスト分析アルゴリズムでは、数千通の電子メールから重要な情報を数秒で取り出すことができる。
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ソーシャルメディア
SNSのプラットフォームから収集されるデータは、非構造化されています。 しかし、メールと同じように特定の方法で設定することができます。 その好例がハッシュタグでしょう。
ユーザーは、ハッシュタグを活用して、自分の興味のある話題を探すことができます。 しかし、ハッシュタグのメッセージは非構造化されています。
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アンケート回答
市場調査、従業員エンゲージメント、顧客体験に関するアンケートでは、多肢選択式や自由形式の質問がよく用いられます。 これらの質問では、構造化されていないテキストの回答が求められます。
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出版物
非構造化データは、出版物やディレクトリ、ポータルサイトなどで様々な形で公開されています。 コンテンツの例としては、ニュース記事、求人情報、映画レビュー、不動産リスト、レストランレビュー、履歴書データベース、提案書依頼などがあります。 テキストや画像のデータは、それぞれに含まれています。
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通信データ
最近では、仕事でもプライベートでも、他人と有意義な会話をする方法がたくさんあります。 従業員が様々なチャネルで顧客やベンダーと頻繁に会話を交わし、非構造化音声、画像、テキストデータが生成されるビジネスを想像してみてください。
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マルチメディアファイル
マルチメディアファイルは、タイトルや被写体でラベル付けされ、MP3、JPG、PNG、GIFなどのデータベースに保存されていても、実際に画像や音楽、動画が何を表しているのか分からないので、やはり非構造化であると言えます。
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ドキュメント
アセスメントや法律文書、企業向けスライドショーなどは、手書きで書いたり、インターネット上で公開したり、PDFで保存したりすることが多いものです。 これらのファイルには、表計算シート、画像、XMLファイルなども含まれることがあります。 テキストファイルは標準的な書き方をしていても、高度なAI技術なしに分析ができるようなデータ配列にはなっていない。
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ウェブページ
非構造化データは、かなりのインターネット上で指数関数的に生成されています。 ウェブページには、テキスト、写真、音声、動画など、さまざまな素材が含まれています。
非構造化データの用途
非構造化データは、本来トランザクション処理プログラムとは相性が悪く、分析・BIが主な用途となる。
小売業や製造業などでは、これらのデータを分析し、顧客体験の向上や効果的な広告宣伝に役立てています。 また、お客様の声を分析し、企業の製品やサービス、ブランドに対してお客様がどのように感じているかをセンチメント分析という切り口で知ることができます。
非構造化データを用いた分析の新たなユースケースの1つに、予知保全があります。 例えば、生産者はセンサーのデータを調べることで、生産システムの設備トラブルや現場の最終製品を検出することができます。
ITシステムのログデータを分析することで、利用動向、容量制限、アプリケーションの問題やシステムダウン、パフォーマンスのボトルネックの原因などを明らかにすることができます。 さらに、巨大な非構造化データセットは、以下のように活用することができます。
- メッセージが規制に適合しているかどうかを検証する。
- ソーシャルメディアにおけるお客様とのやり取りやコメントのモニタリングと評価。
- 一般的なクライアントの嗜好や行動に関する信頼できる情報を得ることができる。
非構造化データの課題
分析、規制、意思決定のための非構造化データの利用可能性と応用は、このデータを検索し、慎重に検討する必要性を後押しします。 非構造化データを扱う際に発生しうる課題を以下に挙げる。
- 新しいデータ、変更されたデータの待ち時間が長い。ストレージのファイルシステム全体を解析し、何億、何十億という大量の非構造化ファイルの日々の変更を処理するには、非常に長い時間がかかります。
- 高品質なデータの入手が困難 非構造化データは、その品質に関して言えば、かなり一貫性がありません。 データは検証しにくいため、必ずしも正しいとは限らないので、品質の一貫性に欠ける。
- データ管理が難しい。 このデータは生の状態であり、いかなる構造化もされていない。 信頼できるデータを見つけるのは難しいことです。 さらに、関連するデータの検索とインデックス作成は複雑な作業です。
- 不十分なストレージ。レガシーバックアップの制限により、企業は高価なレプリケーションを構築し、データを1つのストレージプロバイダーとブランドに「添付」しています。
- アクセス不能なデータ。 拡張性のないバックアップソフトウェアでは、重要なデータをストレージ間で迅速かつ安全に転送することができません。 そのため、古いストレージから新しいストレージへのデータ移行が難しくなります。
結論
非構造化データは、その無秩序さと情報量の多さから、圧倒されるように見えることがあります。 しかし、シンプルに扱うことができ、人工知能を使ってさまざまなデータを取得することができるかもしれません。
ライバルやお客様をよりよく認識する。 非構造化データを管理し、すぐに利用できるインサイトを得ることができます。 機械学習ベースの分析ソフトウェアは、ビッグデータの非構造化データに深く潜り込み、全体像を観察したり、きめ細かい調査を行うことを可能にします。
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