非構造化データ

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非構造化データ(Unstructured Data)とは、構造定義されておらず、主にリレーショナルモデルにうまく適合しないデータモデルに分類されるデータを指す。

データの変遷[編集]

従来より、商業活動や自然現象などを数値化した意味のあるデータ情報)として活用してきました。そのような数値データを、より効率的に、より生産的に活用するために、計算機コンピュータ)が生まれ、活用が高度化していく中で、主にリレーショナルモデルをベースとしたデータベースに構造化して格納されて活用したため、そのようなデータをのちに構造化データと呼ぶようになりました。さらに、ITは、組織や人間の様々な活動をより効率的で生産的にするために、数値、文書画像音声動画など、人のコミュニケーションをより表現するデータを活用するようになりました。このようなデータは、構造化データという分類を超えて、完全な構造定義を持たない半構造化データ、あるいは、構造定義を持たない非構造化データとして分類されるようになりました。

データベースの変遷[編集]

ITの進化にともなって、組織や人間の様々な活動から、数値、文書画像音声動画がデータとして大量に生み出されるようになりました。昨今では、それらを総称してビッグデータと呼ぶようになり、それらを格納して活用するためのデータベースも進化し、従来型データベース問い合わせ言語SQLであるのに対して、NoSQLと総称されるデータベースも登場するようになりました。また、Hadoopなどの分散ファイルシステムも活用されるようになってきました。[1]

非構造化データの取り扱い[編集]

各種インターネット検索エンジンの台頭がしのぎを削っていたころから様々なビジネスアプリケーションへの活用が本格化し[2]、現在、一般的に知られる文書を構造化する方法としては、テキスト分析してメタデータをタグ付けしたり、画像音声動画からテキスト抽出して同じ方法を用いたり、特有のメタデータのタグ付けなどがあります。このような非構造化データの取り扱いを実現する技術には、データマイニングテキストマイニング自然言語処理機械学習パターン認識、さらには人工知能の分野に含まれるものなどがあげられます。また、構造化データも含んで、非構造化データを処理する情報アクセス基盤(Information access infrastructure)としてエンタープライズサーチも活用されています。 ビジネスアプリケーションのために非構造化データを分析して理解するソフトウェアは、SAS InstituteIBMSAP (企業)オートノミーオープンテキストなど様々な企業から提供されています。ソーシャルメディアの非構造化データの分析に焦点を当てたインターネットサービス企業も多数存在します。

関連項目[編集]

脚注・出典[編集]

外部リンク[編集]