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非构造化データの管理とは、事前に定义されておらず、贰虫肠别濒のスプレッドシートのようなデータベース?テーブルに容易に格纳できないデータを収集、保存、维持、监视、処理することです。?

非构造化データとは

今日のデータの多くは、実際には、専門家によるとエンタープライズ?データの推定 90% が非構造化データであるため、一般的なリレーショナル?データベース（Excel スプレッドシートの整理された列や行）などの従来のデータ?モデルやスキーマに準拠していません。?

非構造化データは、人間の活動や機械によって生成することができ、Word 文書、電子メール?コンテンツ、画像やビデオ?ファイル、ソーシャル?メディア?コンテンツ、PowerPoint プレゼンテーション、衛星画像、携帯電話データログ、記録された会話などのテキストが含まれます。?

非构造化データと构造化データの比较

构造化データは、整理整顿されたスプレッドシートに整理でき、非构造化データよりも管理がはるかに容易でした。これには、顾客ファイル、在库リスト、会计データ、出张予约などの情报が含まれます。?

非构造化データは、前述のように、构造化データとは形式が异なりますが、构造化データの使用方法も异なります。定量的よりも定性的であり、単纯なリレーショナル?ナンバーや価値よりもアイデア、思考、感情を表す倾向があります。

構造化データよりも管理が困難な場合もありますが、非構造化データには、貴重な洞察が大量に閉じ込められています。非構造化データを見て、小売ショッピング?エリアで顧客を引き付けるための最適な時間を特定したり、リアルタイムの運転データと気象データを一緒に分析して、都市の交通がバックアップされる方法、時期、理由を特定できると想像してみてください。あるいは、ソーシャル?メディアのコンテンツを見て、顧客が最近の製品発売にどのように反応しているか、または製品のリコールによってブランドの評判が変動しているかを確認できればどうでしょうか？ これが非構造化データのパワーです。?

非构造化データとビッグデータの分析

非构造化データは、组织が今日分析したい最も一般的なタイプのデータです。上记の例のように、数え切れないほどのパワー、础滨、机械学习机能を提供するデータ分析システムで非构造化データを分析することで、人间がすぐに発见できなかった惊异的な洞察を得ることができます。データ分析アプリケーションは、过去1年间の売上、気象データ、ソーシャルメディア活动、最近のニュースイベントなど、接続されていないデータの复数のストリームを调べて、これまで考虑されなかったパターンや相関関係を见つけることができます。これらのパターンを洞察することで、消费者体験のカスタマイズ、より効果的で効率的なサービスの提供、新たな収益源の创出、顾客や市场の动向や进化する需要への迅速な対応など、より効果的な方法を见つけることができます。

非构造化データのための分析および管理ツールとデータベース

非构造化データの保存、管理、分析、処理は构造化データよりも复雑ですが、多くのツールやアプリケーションが现在存在しており、非构造化データを管理して、その中に隠された価値を引き出しています。非构造化データをより复雑にするデータ分析、管理ツール、データベースについて详しく见ていきましょう。?

一般的な非构造化データ分析ツール

非構造化データに最適なデータ分析ツールには、通常、AI や機械学習の機能が含まれます。また、自然言語処理（NLP）も搭載されています。NLPは、非構造化情報を従来定義されたフォーマットなしで分析?解析できる人工知能の一種です。これらのツールは、電子メール、ソーシャルメディア、カスタマーサポート記録などのコンテンツを分析して、データのコンテキストと重要性を理解できます。その他の機能には、テキストマイニング、コンテンツのフォレンジック分析、オーサーシップ分析、テキストスタイロメトリーなどがあります。

非构造化データのための最も一般的なデータ分析ツールには、次のようなものがあります。?

• MongoDB チャート：リアルタイムの洞察と组み込み分析のための坚牢な可视化を提供
• Microsoft Power BI：データ统合と坚牢な可视化により洞察力を向上
• Apache Hadoop：复雑なデータセットの解析や分析を容易にするツールセット
• Apache Spark：リアルタイム分析のための迅速な処理
• Tableau：强力な可视化を提供し、非技术系ユーザーに适しています。
• MonkeyLearn：可视化とデータ分析のための包括的なオール?イン?ワン?ツール
• RapidMiner：予测型データ?モデルを作成するための坚牢なプラットフォームを提供
• ニーム：高度なカスタマイズを可能にするオープン?ソース製品

一般的な非构造化データベース

前述のように、非構造化データは従来のリレーショナル?データベースには適合しません。通常、構造化クエリ言語（SQL）を使用します。したがって、ほとんどの組織は非構造化データに NoSQL データベースを使用しています。NoSQL とは、SQL だけでなく、非リレーショナル?データベースを意味します。リレーショナル?データベースのようにデータを別々のテーブルに分割しないため、表形式ではありません。代わりに、ドキュメントベースのデータベース、キー値ストア、幅広い列指向のデータベース、グラフ?データベースなど、4 種類の NoSQL データベースがあります。?

非構造化データを保存するための NoSQL データベースには、次のようなものがあります。?

• MongoDB：最もよく使用されるドキュメント?データベースで、保存されている全てのデータを 1 つのビューで表示します。
• Apache Cassandra：オープンソースの分散型ワイドカラムベースのデータベース?システムで、非常にスケーラブルで高速です。
• ElasticSearch：このオープンソースの分散型 NoSQL データベース?システムは、大量のデータを保存および検索することができ、あいまいなマッチング（または、検索用語にほぼ一致する結果）を使用するため、フルテキスト検索に最適です。
• Amazon DynamoDB：スケーラブルなキー/バリューペアベースの分散データベース?システムは、1 日あたり 10 兆件の要求を容易に処理できます。
• Apache HBase：もう 1 つのスケーラブルなオープンソースの分散データベース?システムは、大量のデータ（少なくともペタバイト）で最適に動作し、ランダムでリアルタイムのデータ?アクセスを提供します。
• Neo4j：このグラフベースのデータベースは、ビッグデータ分析アプリケーションに适しています。多くの场合、ナレッジグラフ、ネットワーク管理、不正検知、パーソナライズなどのユースケースで最适なデータベースです。
• Redis社：このオープンソースのインメモリ?データ?ストアは、キャッシュ、メッセージ?ブローカー、データベースとして使用でき、高速なパフォーマンスを提供します。
• OrientDB：このオープンソース?プロジェクトは、ドキュメントとグラフを単一のデータベースに统合し、高速な読み取り/书き込み操作を提供します。

非构造化データの一般的な管理ツール

非构造化データの管理に最适なツールを见つけるには、いくつかの点に留意する必要があります。以下の作业に役立つツールが必要です。

• データを保存?整理し、アクセスと検索を可能する。AWS や Microsoft Azure などのクラウド?プロバイダは、データベース、データ?ウェアハウス、データ?レイクなどの非構造化データにスケーラブルなストレージを提供します。組織は、機密性の高い非構造化データをオンプレミスのストレージ?ソリューションに保存することを選択することがあります。
• 非构造化データのクリーンアップ：これは、データ構造の統合、データセットの標準化、データエラーの修正、構文エラーの解決、データ内のギャップの特定と対処などを伴う重要なステップです。OpenRefine、Trifacta Wrangler、WinPure、TIBCO Clarity、Melissa Clean Suite、Data Ladder など、さまざまなツールを選択できます。
• 非构造化データを可视化：を「情報をグラフィカルに表し、データのパターンや傾向を強調し、読者が洞察を迅速に得るための方法」と定義しています。データ分析の一部であるため、上記の分析ツールの多くは、データの可視化に役立ちます。その他のソリューションには、Microsoft Power BI、Looker、Domo、Klipfolio、Qlik Sense などがあります。??

构造化データの管理と非构造化データの管理の比较

构造化データと非构造化データの违いについては既に説明しましたが、ここでは、データの管理方法の违いについても详しく见ていきましょう。?

构造化データの利点は、机械学习アプリケーションによって容易に解析できることです。整理された性质により、操作やクエリが简単に行えます。构造化データは、データ?サイエンティストではない人にとってもユーザーフレンドリーです。现在、分析、検索、処理のための成熟した、十分に検讨されたソリューションが多数存在します。?

しかし、构造化データはリレーショナル?データベースにきちんと収まりますが、设定は复雑で、データの体系的な构成は后で変更することが困难になります。事前に定义された构造に準拠しているため、通常は本来の目的にのみ使用できます。さらに、构造化データは、通常、データ?ウェアハウスに格纳されます。データ?ウェアハウスは、坚固で高度に定义されています。そのため、构造化データを异なる方法で使用したい场合、时间と労力の面でコストがかかります。?

一方、非构造化データは、事前に定义された形式では保存されません。ネイティブ形式で保存されているため、幅広いユースケースやニーズに柔软に使用できます。また、事前定义されていないため、非构造化データ収集は一般的に高速で简単です。データ?ウェアハウスとは対照的に、データ?レイクに最もよく保存されており、これらのレイクはスケーラビリティが高く、大量のデータに対応できます。?

しかし、非构造化データの欠点は、一般的に準备と分析が复雑であることです。これには、データのクリーニングと使用方法、およびさまざまなデータセットが他のデータセットとどのように関连しているかを理解する、训练を受けたデータ?サイエンティストが必要です。非构造化データには、解析と分析のためのより特殊なツールも必要です。今日のソリューションは成熟しつつありますが、构造化データを分析するためのツールよりもまだ若く、构造化データの操作や分析に惯れている业界に适した方法があります。

非构造化データの管理が困难な理由

非构造化データは非构造化データであるため、管理が困难です。これにより、前のセクションで既に述べた多くの问题が発生します。整理、分析、処理、保存、取得が难しくなります。データのクエリや検索は、固定形式や事前定义された形式がなく、カプセル化されているデータの种类が多种多様であるため、构造化データよりも困难です。?

従来のストレージ?システムでは、スケールアウトのためにディスクやストレージ?ノードをシステムに追加する必要があるため、非构造化データではスケーラビリティも问题となります。このスケールアウト?モデルは无限ではなく、时间の経过とともに高価になることもあります。?

非構造化データには、効率的かつコスト効率の高いスケールアウトが可能なストレージが必要です。非構造化データのためのストレージ?ソリューションは、オブジェクト?ストレージ?ソリューション。オブジェクト?ストレージには、データへのアクセスと取得を容易にする詳細なメタデータと一意の ID が含まれているためです。非構造化データ?ストレージは、さまざまなデータ?タイプを可能にし、アーカイブ?データへのアクセスを簡素化する柔軟性も備えています。?

非构造化データの管理や使用は、构造化されたデータよりも管理や利用が难しいのが一般的ですが、その努力は価値があります。非构造化データは、隠れたパターンや洞察に富んでおり、ますます激化する今日の市场で竞争し成功するための新しく革新的な方法を提供します。