現代ではDXが進んだことで企業がそれぞれ蓄積していた情報をデータ化することが増えてきており、今までよりもデータに対する評価が高くなっただけでなく財産であると考えられるようになりました。
それだけでなく業務効率化や従業員の負担を大きく軽減することでワークライフバランスの実現も可能です。それに伴ってどのようにして収集してどのようにして活用するかがこれからは重要性が高くなっていくでしょう。
データ分析やテキスト解析を行うことで企業が抱えている問題点や課題をより明確にわかるようになったことから、企業経営に関しても好影響を与えるものと考えられています。データ分析やテキスト解析に使用するデータは大きく分けて非構造化データと構造化データの2種類です。
今回は非構造化データと構造化データとの違いやメリットについて解説していきます。
非構造化データとは？
非構造化データとはデータとして作成された時から特別な加工や処理がされていない状態のことを指します。加工や処理がされていないことから誰かが特別に意識して作成したものではなく、SNSの投稿など何気ないものなどから作成されています。
非構造データはインターネット上に大量にあるので誰でも簡単に取得ができるだけでなく、非構造化データを入手が可能です。例えばデジタルカメラやスマートフォンなどで撮影した写真や、紙の書類をスキャンした画像などのデータもそうです。
インターネット上で最も多くの量が流通しているのがテキストデータであり、脚本や小説などの作品からSNSの投稿や、現在読んでいる記事なども当たります。
構造化データとの違いとは？
構造化データとの違いはデータ自体の加工や処理をしているかどうかであり、構造化データは特定のツールなどに対応するために処理されています。
既に処理がされているので誰でもデータとしての取り扱いがしやすいですが、基本的にはシステム上などで処理や計算がしやすいように処理がされているので、人間が理解するためには専門的な知識が必要です。取り扱いの難易度がそれぞれで違ってくるので状況次第でどちらを使用するかを決定してください。
非構造化データのメリット
非構造化データを使用するメリットはさまざまですが、データ自体の自由度が高い点といえます。具体的な非構造化データのメリットについて紹介していきます。
自由度の高い形式
非構造化データは処理がされていないので、自由度が高い形式です。非構造化データの自由度が高い理由としては、データとして入手をした後に処理をしやすいので自分が欲しい形式に処理ができる点です。処理自体が簡単なことから大量に収集してもあとから簡単に処理できます。
自由に処理ができるのでデータ分析の際に傾向などを見つけやすい傾向にあり、データベース内などでさまざまなファイルに変換ができます。自由度が高いことから収集などに関しては特に縛りがないのも特徴的です。誰でも簡単に収集ができるので特別難しいことはありません。
素早くデータを収集できる
非構造化データは保存をする際の形式などに特に指定がない他にも、定義をする必要がないので収集速度自体も高い水準を保つことが可能です。非構造化データはインターネット上で大量にあるので、インターネット上で見つけること自体は簡単です。
見つけた非構造化データは簡単に収集ができるようになるので、データ分析やテキスト解析を行う際にデータが必要になれば素早く集めることができます。素早くデータを集めることでデータ分析やテキスト解析を早い段階で実行することができるようになるので、企業内での問題点や課題点についてもいち早く気づいて対策を立てることにも繋がります。
大量のデータが保存できる
非構造化データはインターネット上で膨大な量があるので、収集をしていけば大量のデータが保存できます。非構造化データを大量に集める場合にはコンピューター上で保存するのではなく、クラウドストレージでデータ保管をすることが一般的です。
クラウドストレージ上で非構造化データを保管することで、企業内での非構造化データを共有ができるようになるので、非構造化データを大量に集めるのであればクラウドストレージを利用することをおすすめします。
非構造化データのデメリット
非構造化データにはメリットも多数ありますが、反対に非構造化データにはデメリットもあるので、メリット・デメリットともに理解することが大切です。デメリットの部分として大きいのは専門的な知識などを求められることになるので、専門知識のない人材では十分な対応が不可能な点です。
非構造化データのデメリットについて紹介していきます。
専門的な知識が必要
非構造化データはデータ形式に指定がないので、データ処理をして活用すること自体はできますが、データの準備をしてデータ分析を行う際には専門的な知識が必要です。
非構造化データを活用するために必要な専門的な知識としてはデータサイエンスの知識は必要になり、データサイエンスを専門的に行うデータサイエンティストという職業があることから取り扱いの難しさがわかります。
データサイエンスの専門的な知識を身に着けるためには、知識面だけでなく経験や実力も同時に育成していくことが大切です。データサイエンスを理解しているデータサイエンティストを育成するのには時間がかかります。データサイエンスの専門的な知識がない状態で非構造化データを活用することは不可能に近いです。
非構造化データを活用するということは、データに関する知識などを把握しているだけでなく、分析したデータをビジネスに適用させるための方法も理解していく必要があります。誰でもデータサイエンスができるわけではないので人材の育成なども意識しておくことが重要です。
専用のツールが必要
非構造化データを活用するためにはデータサイエンスの専門的な知識が必要な他にも、非構造化データを操作するためには専用のツールも導入することで初めて非構造化データを使用できるようになります。
しかし、現在ある非構造化データを操作するためのツールは数が少ないので選択肢が少ないだけでなく、十分な性能を持っていないツールもいまだにあるので注意してください。専用のツールは操作を最初に覚えることも必要になるので、十分にツール操作についての知識を身に着けることができなければ、非構造化データを十分に活用ができなくなります。データサイエンティストとツールは両輪です。
非構造化データの課題
非構造化データを集めることがデータ分析やテキスト解析に有効活用ができますが、非構造化データはデータ量が膨大になるのでそれだけのデータ量を保管するための管理体制や非構造化データを活用するための環境づくり、セキュリティ対策などが必要です。
また、膨大な量のデータを保管するためにクラウドストレージを契約するなどして、データを保管するための容量を確保することなども求められます。
保管場所であるクラウドストレージを確保するための費用、専用のツールを導入する費用、データサイエンスの専門的な知識を持っている人間の育成費用なども必要になるので、非構造化データを活用するための環境を整えるのは費用や時間が重要です。
専用ツールを導入するのにも時間がかかるので、費用や時間には余裕をもって行動してください。
まとめ
非構造化データはインターネット上に膨大な量があるので、非構造化データの収集自体は簡単にできるので、データ分析やテキスト解析を行うためのデータ量を集めることに関しては短期間でできます。
しかし、非構造化データは専門的な知識を持っていない状態ではどのようにして活用すれば良いかについての判断ができないので、データサイエンスの専門的な知識を持っている人材と専用のツールの導入が必要不可欠です。
非構造化データと構造化データはそれぞれメリットとデメリットがありますが、どちらが優れていてどちらが劣っているとかではなく、どちらも状況に合わせて最適な場面があることを理解してください。
正しく非構造化データを活用するための環境を整備できれば、企業全体に大きな影響を与えるだけでなく、業務効率化や従業員の負担軽減などにも貢献が期待できます。業務効率化や従業員の負担軽減などを実現できればワークライフバランスにも効果的です。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
