読了所要時間: 5分 | 公開日: 2025年10月8日
構造化データ 構造化データとは
構造化データとは、人間だけでなく機械も簡単にアクセスして理解できる、標準形式で整理された情報のことです。構造化データは通常、異なるデータフィールド間の関係を定義する明確なスキーマを使用して整理されています。高度に整理されているため、さまざまなツールや手法で簡単に検索、クエリ、分析できます。構造化データの例として、氏名、住所、電話番号、メールアドレスなどの顧客情報があります。
構造化データの例
- リレーショナルデータベースとスプレッドシートでは、構造化データが行と列に保持されており、簡単に保存、アクセス、分析できます。顧客データ、財務データ、人事データは、氏名、取引金額、職務内容などのフィールドに保存されます。この配置により、データのクエリと分析が効率化されます。
- 医療では、構造化データを使用して患者情報、医療記録、投薬などを記録しています。小売企業や電子商取引企業は、在庫、販売取引、製品情報の追跡に構造化データを使用しています。データベースには、製品ID、名前、価格、在庫量、サプライヤー情報も含めることができます。Web分析では、こうした構造化データを使用して、Webサイトへのアクセス、直帰率、コンバージョン率、滞在時間を追跡します。
- IoTでは、センサーが温度、湿度、位置座標、タイムスタンプを体系的に収集します。SQLは、データベース内のこうしたデータをクエリして分析します。企業は構造化データを使用することで、レポート作成、分析、データに基づいた選択を簡単に行うことができます。
AIがもたらす構造化データの機会
AIは、構造化データの分析、管理、使用の強化において次のような機会をもたらします。
- 予測分析: 回帰および分類機械学習モデルでは、構造化データを使用して、顧客の購入パターン、在庫需要、業績を予測できます。
- データの削除と品質の向上: AIは、構造化データの誤り、不一致、欠測値を自動的に検出して修正し、データの品質と意思決定を向上させます。
- データ処理の自動化: 機械学習とロボティックプロセスオートメーションでは、さまざまなソースからのデータ入力、分類、統合を自動化できます。膨大な量のデータを扱う企業は、分析を改善し、時間を節約して運用効率を高めることができます。
- 的確なインサイトとパターン認識: AIが構造化データをクラスタリングおよび分類して隠れたパターンやインサイトを明らかにすることで、組織はデータに基づいた選択を行い、業務を合理化し、新たな可能性を見出すことができます。
- カスタマイズとアドバイス: AIは、ユーザーの好みや行動などの構造化データを利用して電子商取引製品の提案やストリーミングコンテンツをパーソナライズできるため、小売企業が効率を最大限に高めて、ターゲットを絞ったマーケティング機会を特定するのに役立ちます。
- 詐欺検知とリスク管理: AIは、構造化データをリアルタイムで分析することで、金融詐欺や保険金請求の異常を検知して防止できます。これは金融機関や医療機関にとって大きなメリットとなります。
構造化データの活用をサポートするHPEのソリューション
HPEは、次のような構造化データ向けの幅広い製品とサービスを通じて、競合製品を上回るメリットをもたらします。
- HPE Alletra Storage MP B10000: 最新のストレージソリューションです。
- この業界初の分散型スケールアウト ブロックおよびファイルストレージシステムはパフォーマンスと容量を個別に拡張できるため、40%のTCO削減、45%の消費電力削減、クラウドエクスペリエンスの簡素化、効率的な拡張が可能になり、ミッションクリティカルなアプリケーションでは業界をリードするSLAにより100%のデータ可用性が保証されます (標準機能として提供)。
- Cyber Resiliency Guaranteeに基づいた、AIを活用したリアルタイムのランサムウェア検出およびリカバリにより、データロスとダウンタイムが大幅に削減されます。
- ワークロードの変化に対応した無料のコントローラー更新では、運用中断を伴わないデータインプレースアップグレードが可能になり、既存のストレージを再購入する必要がなくなることで、最大30%のコストを削減できます。
- インテリジェントなセルフサービスのプロビジョニングに加えて、単一のクラウドコンソールでオンプレミスとパブリッククラウド全体のワークロードを管理、保護できることにより、運用時間を99%短縮できます。
- HPE AIOpsとData Services Cloud Console (DSCC): ストレージの運用を管理および最適化する、AI主導の予測分析を含む統合管理制御プレーンです。潜在的な問題をプロアクティブに特定して解決することで、企業のデータストレージシステムの信頼性、パフォーマンス、効率を確保できます。HPE AIOpsはクロススタック分析にも対応していますが、競合製品の分析機能は限られており、管理インターフェイスもカスタムとなります。
- HPE GreenLake: ブロック、ファイル、オブジェクト、プライベートクラウドなどのストレージサービスを最も包括的に取り揃えて提供する、ハイブリッド/マルチクラウド環境向けの強力なオーケストレーションおよび管理レイヤーです。 HPE GreenLakeは一元的かつ直感的な制御プレーンを備えています。オンプレミス、コロケーション、パブリッククラウドなど、環境全体で一元化されたプロビジョニング、監視、コスト最適化、セキュリティ対策が可能になり、運用を効率化して複雑さを軽減できます。HPEでは、HPE GreenLake Flexを通じて使用した分だけ支払うことができるStorage as a service も提供しています。
HPEの最新のストレージテクノロジーの詳細については、HPE Alletra Storage MP B10000の発表に関するブログをご覧ください。
構造化データと非構造化データの違い
機能 | 構造化データ | 非構造化データ |
|---|---|---|
| 定義 | 事前定義済みの形式で保存されている、整理された情報 (表など) | 事前定義済みの形式や構造を持たない情報 |
| スキーマ | 固定スキーマに準拠 (行/列で構成されたデータベーステーブルなど) | 固定スキーマはなく、データはネイティブ形式で保存 |
| ストレージ | リレーショナルデータベースに保存 (SQLデータベースなど) | データレイク、NoSQLデータベース、またはファイルシステムに保存 |
| 検索性 | SQLなどのクエリ言語を使用して簡単に検索可能 | 分析には、AI、NLP、検索エンジンなどの高度なツールが必要 |
| 例 | 氏名、日付、住所、金融取引 | メール、ビデオ、画像、ソーシャルメディアへの投稿、音声ファイル |
| ユースケース | レポート、分析、ビジネスオペレーション、トランザクションシステム | 感情分析、画像認識、ビッグデータ分析 |
| 分析の複雑さ | シンプルかつ簡単 | 複雑で、特殊なツールと技術が必要 |
構造化データについてよくあるご質問
構造化データは通常、どこに保存されますか
通常は、リレーショナルデータベース、データウェアハウス、スプレッドシート (SQLなどの構造化クエリツールを使用してクエリを実行できるもの) に保存されます。
構造化データはなぜ重要なのですか
正確性と一貫性が求められるビジネスインテリジェンス、コンプライアンス、運用システムに不可欠となる、高速な検索、レポート、分析が可能になります。
構造化データに最も依存している業種は何ですか
金融、医療、小売、政府、物流といった業種はいずれも、取引、コンプライアンス、顧客管理、パフォーマンス追跡の面で構造化データに大きく依存しています。
構造化データの管理にはどのようなツールが使用されますか
リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)、データウェアハウス、SQL、ETL (抽出、変換、ロード) パイプラインが、構造化データを管理するための主なツールです。
構造化データにはどのような制約がありますか
ビデオ、音声、自由形式のテキストなどの複雑な情報やフォーマットされていない情報を簡単にキャプチャできないため、非構造化データや半構造化データに比べてその範囲が制限されます。
構造化データと非構造化データを組み合わせることはできますか
はい。多くの組織では、データレイクまたは最新の分析プラットフォームに構造化データと非構造化データを統合して、ビジネスと顧客アクティビティを包括的に可視化しています。