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データの定義およびデータに対する解釈が、この 10 年間で大きく変わりました。非构造化データの読み取り、保存、分析を行うための新たなツールが登場したことが 1 つの要因となっています。

従来、非构造化データは、解釈が困难なことが理由で、十分に活用されていませんでした。新たなテクノロジーによって、非构造化データを理解することが容易になり、さらに、非构造化データという情报の宝库から贵重な知见を引き出せるようになっています。

、2024 年までに世界中で作成、取得、コピー、消費されるデータの総量は、毎年 149 ゼタバイトを超え、その多くは非构造化データであると予測されています。非构造化データの分析機能を構築することで、あらゆる組織がメリットを得ることができます。そのためにはまず、构造化データと非构造化データの違いを理解する必要があります。

以下に、両者の违いを简単にまとめ、より详细な説明を続けます。

构造化データとは

构造化データは、保持する情報について明確に定義されたスキーマがあります。非常に単純に定義すると、Google スプレッドシートやMicrosoft Excel などの表計算プログラムで表せるデータは全て构造化データです。

この场合、データは行と列で表现されます。各列は异なる属性を表し、各行は単一のインスタンスの属性に関连付けられたデータを持ちます。行と列によって、简単に参照できる表が形成されます。

异なる表を连结することもでき、そのことはつまり、両方の表に存在する共通の列によって関连付けられていることになります。

複数の表を連続して組み合わせて関連付けることで、リレーショナル?データベースができあがります。例えば、デパートの顧客データ、売上データ、在庫データなどは、リレーショナル?データベースとして保存されている构造化データです。

• 各顧客には顧客 ID のほか、氏名、連絡先、クレジット?カード情報、住所などのフィールドがあります。
• 顧客データベースは、売上データベースと接続することができ、購入時刻、購入品のアイテム?コード、購入金額、顧客 ID などの属性を持つことができます。これらの表は、顧客 ID という共通の属性で関連付けられています。
• さらに、アイテム?コードという共通の属性を使用して売上データベースを在庫データベースに接続することで、リレーショナル?データベースに 3 つの表を効果的に相互接続することができます。

このような構造化されたデータは、一般的にリレーショナル?データベース管理システム（RDBMS）に格納されます。データベースは、SQL（Structured Query Language）を使って記述、読み取り、操作することができます。SQL は、1970 年代に IBM 社がメインフレームのデータベースをサポートするために開発した言語で、当初は、SEQUEL（Sequence English Query Language）と呼ばれていました。英語によく似た読み方をすることがこの名前の由来です。現在の形の SQL は、Relational Software, Inc.社（現 Oracle 社）によって広められました。

非构造化データとは

非构造化データとは、構造化されていないデータを意味します。構造化されていない全てのデータが非构造化データに分類されます。2025 年には、私たちが扱うデータの 80% が、テキスト、音声、画像、動画などによる非构造化データになると予測されています。¹

すなわち、といえます。非构造化データには次のような特徴があります。

• 本质的にデジタルで、予测不可能
• 常时生成され、动的に変化する
• ブレンド、マルチモーダル、相互运用が可能
• 地理的な分散により保护される

非构造化データには、構造を持つメタデータが関連付けられている場合があります。例えば、動画には、解像度、ビットレート、1 秒あたりのフレーム数（FPS）、所有者などのメタデータを関連付けることができます。しかし、動画自体は構造化されていません。構造化されたメタデータが関連付けられている非构造化データを、半构造化データと呼ぶことがあります。

YouTube の動画を例に挙げると、アップロードした日時、視聴回数（部分?全体）、評価の数といったメタデータが存在します。しかし、動画自体の内容、タイトルや説明文は構造化されていません。それらは、単純に数字だけでは捉えられないという特徴があります。

非构造化データ用のデータベースとして最もよく使われているのが NoSQL です。NoSQL は「not only SQL」の略で、SQL データベースのケイパビリティを超えて、より広範囲のデータを扱えることを示しています。NoSQL データベースには、スキーマや表形式の構造はなく、データをグループ化するだけです。

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UFFO を利用した非构造化データの保存

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