すべてのデータは非構造化データと構造化データに分けることができます。ビジネスにおいて効率的にデータを活用するには、まずこの2種類のデータの違いや使い分けについてしっかり理解することが大切です。本記事では非構造化データと構造化データそれぞれの特徴や長所・短所について解説します。
非構造化データと構造化データ
すべてのデータは「非構造化データ」か「構造化データ」のどちらかです。まずは両者の定義と具体例からみていきましょう。
非構造化データとは
非構造化データというのは、データ発生時のネイティブな形式のまま保存されているデータです。使用するために読み込む際に必要に応じて整形（構造化）されるためスキーマオンリード（Schema on Read）とも呼ばれます。非構造化データの保管場所はデータレイクです。
非構造化データには無数の種類があります。代表的なものとしては、メールやチャットなどのテキスト、テキストソフトやプレゼンテーションソフトなどで作成されるドキュメント、CADデータ、動画・画像・音声ファイル、IoTセンサーから出力されるデータなどが挙げられるでしょう。
構造化データとは
一方の構造化データは、特定の目的で利用することを前提に整形されたデータです。作成時（書込み時）に構造化されているため、スキーマオンライト（Schema on Write）とも呼ばれます。構造化データは一般にデータウェアハウスに保管されます。
構造化データの具体例は、たとえばスプレッドシートのデータや、リレーショナルで管理されるデータなどです。これらのデータはいずれも「行」と「列」で整形されており検索や分析に適しています。ビジネスでデータを活用する場合に、最もスタンダードな形のデータといえるでしょう。
半構造化データについて
半構造化データとは、基本的には非構造化データの一種です。たとえばXMLやJSONのデータのように、ある程度の規則性（構造）を持っているデータがこれにあたります。
半構造化データは構造化データのようなデータベース処理には向きませんが、完全な非構造化データよりは規則的なため、ある程度整理することで検索や分析も可能です。非構造化データと構造化データの中間に位置するデータといえるでしょう。
非構造化データの長所・短所
次に、非構造化データの長所と短所を確認していきます。
メリット①：スピーディーに収集できる
非構造化データは取得時に成形を行いません。膨大なデータをそのまま溜め込むことができるため、データ収集が簡単かつスピーディーです。
メリット②：幅広い用途に利用できる
非構造化データは発生時そのままの形式で保存されているため、用途に応じて柔軟に利用できます。ひとつの非構造化データについて、さまざまな角度から異なる情報を引き出すことも可能です。
デメリット①：利用には「知識」が必要
非構造化データにはさまざまな形式がある（特定の形式で整形されていない）ため、利用するにはデータのデータサイエンスの知見が必要です。具体的には、対象となるデータそのものや関連する分野への深い理解と、データ同士を関連付けるための専門ノウハウが求められます。
デメリット②：ツールが限られる
非構造化データをビジネスで活用するようになったのは、比較的最近のことです。このため非構造化データを利用するためのツールはそれほど多く出回っていません。また一部の非構造化データについては分析手法が未成熟なままです。
非構造化データ活用のポイント
非構造化データから効率的に情報を引き出すには、AIの活用が効果的です。膨大な非構造化データを反復学習して学習結果をモデル化したAIなら、画像や音声、センサーデータなどから一定の規則性を抽出することができます。
構造化データの長所・短所
構造化データの長所と短所についても確認しましょう。
メリット①：簡単に利用できる
構造化データはあらかじめ行と列で整形されているため、少なくともデータベースの基本知識があればだれでも簡単に利用できます。
メリット②：ツールが豊富にある
構造化データを利用するためのツールは豊富にあり、利用の目的やデータの量に応じて選ぶことができます。またそれらのツールの多くは、豊富な実績に裏付けられた信頼性の高いツールです。
デメリット①：用途が限られる
構造化データは一定の用途を想定して整形されているため応用が効きません。目的以外の用途に利用できない（利用しにくい）点が大きなデメリットといえるでしょう。
デメリット②：管理コストが大きい
構造化データを格納するデータウェアハウスは格納対象のデータに合わせて設計されます。このため構造化データの要件を変更する場合は大がかりなデータ更新が必要となり、膨大な時間とコストが発生します。
構造化データ活用のポイント
構造化データを活用するノウハウやツールは豊富にあります。目的やデータの状況に合ったツールを選ぶとともに、長期的に利用できる（要件変更の可能性が少ない）データベース設計をすることが大きなポイントとなるでしょう。
まとめ：非構造化データと構造化データの使いこなしがビジネス成功のカギ
非構造化データと構造化データは「どちらが優れている」というものではありません。どちらも目的に応じて使い分ける必要があります。データ主導のビジネスで成功するためには、非構造化データと構造化データの特徴をよく理解して、それぞれを使いこなすことが重要です。
