構造化データ VS 非構造化データ｜その違いなどを解説！

特にIT開発領域で、構造化データや飛行増加データといった概念もよく耳にしています。それでは、構造化データと非構造化データそれぞれの意味は何ですか？この2種類のデータはどのような形で存在していますか？本文では、構造化データと非構造化データを完全に解説した上、両者の違いをもみなさんに紹介していこうと思います。

構造化データについて

構造化データ(structured data)とは、予め決まったデータモデル(スキーマ/構造)を持つデータのことです。関係データベースのテーブルのように、列と行で表形式に整理・組織化されたデータです。

代表的な構造化データと利用シーン

構造化データは、事前にスキーマを定義した属性と値の対応づけがなされていて、検索、集計、分析などの処理を効率的に行えるので、たくさんの領域で汎用されています。次は、代表的な構造化データの種類を皆さんに紹介していこうと思います。

1.リレーショナルデータベースのテーブルデータ

• 顧客マスタ、注文テーブル、在庫テーブルなど

2.CSV、TSVなどの区切り文字ファイル

• スプレッドシートデータなど

3.JSON、XMLなどの階層型データ形式

• Web APIでのデータ受け渡しなどで利用

4.Protocol Buffers、Thriftなどのバイナリ形式

• 構造化データの転送効率化のために利用

5.RDBMS、データウェアハウスなどに格納されたビジネスデータ

• 売上、販売量、在庫数などの業務データ

構造化データのメリットとデメリット

それでは、構造化データはどのようにメリットとデメリットがありますか？この部分ではそれについて皆さんに紹介します。

構造化データのメリット

• 検索しやすい:スキーマに基づいて効率的に検索できる
• 加工しやすい:集計や統計処理をしやすい
• 再利用しやすい:標準的な形式で他システムとの連携が利く
• 整合性がとりやすい:関連するデータ同士の整合が取り易い
• 保管コストが低い:ストレージ効率が良い

構造化データのデメリット

• スキーマ変更が困難:事前にデータ構造を固定化する必要がある
• 多様なデータへの対応が難しい:動的なデータに対応しづらい
• データ容量に制限がある:大容量のデータは扱いづらい
• モデル化のコストが高い:事前のスキーマ設計に手間とコストがかかる

このように構造化データは分析利用に向いている反面、柔軟性に制限があります。非構造化データのメリットを活かしつつ、適切に組み合わせることが重要です。

非構造化データについて

構造化データの一方、非構造化データ(unstructured data)とは、明確なデータモデルや構造を持たないデータのことです。文書、画像、動画、音声データなどが代表的です。テキスト、画像、動画などのメディアデータは、コンテンツ自体には構造がなく、コンピュータから見ると処理しづらい非構造化データです。

非構造化データの利用シーン

非構造化データは特定のスキーマや構造をもたず、コンピュータでの処理が難しくなりますが、人間にとってはより読みやすいのです。そこで、非構造化データは次のシーンでよく利用されています。

• 文書、Email、SNSの投稿などのテキストデータ
• 画像、動画、音声などのメディアデータ
• 不定形のデータ構造を扱う場合
• 人間に意味の解釈が必要なデータを扱う場合
• AIによるパターン認識、意味解析が必要
• データサイエンティストによる分析対象

非構造化データのメリットとデメリット

非構造化データは柔軟性と容量のメリットがある一方で、分析利用の際のコストが高くなる傾向があります。

非構造化データのメリット

• 柔軟性が高い:データ構造を事前に定義しなくてよい
• 容量の制限が少ない:テキストや動画など大容量のデータも扱える
• 多様なデータに対応可:形式を問わずさまざまなデータが扱える
• データ収集しやすい:SNSやウェブなどから簡単に得られる
• コストが低い:スキーマなしでデータ蓄積できるためコストが低い

非構造化データのデメリット

• 検索・解析が難しい:用途別のデータ処理がしづらい
• 標準化がない:データごとに解析方法をカスタマイズする必要がある
• データクレンジングのコストが高い:ノイズが多くデータ清掃に手間がかかる
• 大容量化する:ボリュームが大きくストレージコストが嵩む可能性がある
• 活用方法が限定的:構造化データほど多目的に再利用できない

構造化データと非構造化データの比較

上記の内容から、構造化データと非構造化データに対して、基本的な理解が得られると思います。両者の概念及び利用シーンなどを理解した上、構造化データと非構造化データとの違いを容易にまとめることができるのでしょう。そこで、この部分では、構造化データと非構造化データを比較して、その違いを皆さんに解説していこうと思います。

表⒈構造化データと非構造化データの違い

このように、構造化データと非構造化データは補完的な関係にあり、目的と状況に応じて使い分けることが大切です。両者を適切に組み合わせることで、それぞれの長所を活かせます。

IT開発で構造化データと非構造化データの利用

IT開発の現場では、構造化データと非構造化データの両方が活用されていますが、構造化データの方がより多く利用されている感じがしています。その具体的な原因といえば、やはり構造化データの方がコンピュータに処理されやすいということになるのでしょう。また、次のことも構造化データがIT開発でよく利用される原因にもなると思います。

• アプリケーション開発では、関係データベースを使った構造化データが扱われることがほとんどです。
• Webサービス開発でも、APIを通じたデータの受け渡しではJSONやXMLといったセマンティックな構造化データが活用されています。
• 機械学習やAI開発で非構造化データが使われることも増えていますが、前処理としてデータクレンジングを行い構造化することが多いです。
• レガシーシステムの大部分が表形式の構造化データを前提としたシステム設計になっていることも大きいです。

一方で、SNSやWebメディアの利用増加に伴い、非構造化データの重要性も随分高まっていますので、今後は構造化データと非構造化データを適切に組み合わせた、データサイエンス的なアプローチが必要不可欠でしょう。

Apidogで構造化データを利用してAPI開発の効率化を実現

Apidogは、Jsonスキーマに完璧に互換できるAPIライフサイクル管理ツールです。API開発中に、Jsonスキーマを使用したい場合、Apidogは、Json Schemaのデータを解析して、それを繰り返し利用可能なデータ構造に変換することができます。また、Apidogで直感的操作で各項目を設定して、Jsonスキーマを1クリックで生成することもできますし、JSON Schemaのデータ構造に従って、データのモッキングも実現することもできます。

既存の構造化データをインポートして解析

API開発中にJSON Schemaに対して何かのニーズがあっても、Apidogはそれを満たすことができると思います。JSON Schemaのほか、Apidogはデータベーススキーマ、XMLなどのスキーマ言語にも対応できます。既存のJSON Schemaをお持ちの場合、Apidogはそれを簡単に認識して直感的な設定項目に解析することができます。

ステップ⒈Apidogで「新しいSchema」をクリックして、スキーマを新規に作成します。スキーマの新規作成画面で「JSON/XMLスマート認識」をクリックします。

ステップ⒉ここで「JSON Schema」を選択して、JSON Schemaをここにコピーして、「OK」ボタンをクリックします。

ステップ⒊入力したJSON Schemaが解析され、直感的で変更可能な項目に変換できます。

ステップ⒋ここで「プレビュー」をクリックして、JSON Schemaのデータ構造に従って、データをモッキングして真実なJSONデータを生成することもできます。

Apidogに内蔵されているモックルールもありますし、自分でモックルールをカスタマイズすることもできます。

GUIでフィールドを設定して構造化データを即生成

また、JSON Schemaなどの構造化データを自分で設計して生成したい場合Apidogを使用するのも便利です。次のステップを参照して、非常に直感的な操作によって、JSON Schemaを簡単に生成できます。データ構造の設計が終わると、「コード生成」をクリックします。

ステップ⒈Apidogで「新しいSchema」をクリックして、スキーマを新規に作成します。スキーマの新規作成画面で自分の必要に応じて、データ構造を直感的なUIで設定して、各項目を追加すると、「JSON Schema」をクリックします。

ステップ⒉ここで設計したデータ構造に従って生成するJSON Schemaが表示されます。ここで生成したJSON Schemaをコピーすることもできます。

まとめ

この記事では、構造化データと非構造化データの概念と特徴の違いについて解説しました。造化データは検索、集計、分析がしやすい一方で柔軟性に制限があり、非構造化データは柔軟性と容量のメリットがある反面、分析利用の際のコストが高くなるので、目的と状況に応じた適切な使い分けが重要だと思います。構

また、ApidogはAPIライフサイクル管理ツールで、構造化データの効率的な設計・解析・モッキングを支援してくれます。Apidogを使えば、既存のJSON Schema等の構造化データをインポートして直感的な設定画面に変換したり、GUIでデータ構造を設計してJSON Schemaを生成したりすることができます。また、定義したデータ構造に基づいてモックデータの自動生成も実現できるため、API開発の大幅な効率化が期待できそうです。