データ分析、データベース

構造化データとは?メリット・デメリットと、Azureでの管理方法を解説

構造化データという言葉をご存知でしょうか。「聞いたことはあるものの詳しい説明はできない」「メリット・デメリットがよく分からない」という人が多いのではないでしょうか。構造化データとは、Webページなどの構造をGoogleのような検索エンジンに、より分かりやすい形で伝えるためにHTMLにマークアップする専用のコードです。企業の膨大なデータのなかには、構造化データとは対照的な非構造化データもあり、それらを扱いやすいように一元管理することが重要です。本記事では、構造化データの概要やメリット・デメリット、Azure Data Lakeで構造化データを一元管理する方法について解説します。

構造化データとは?メリット・デメリットと、Azureでの管理方法を解説

データ分析の工程と関連ツールを紹介

 構造化データの概要

データは大きく「構造化データ」と「非構造化データ」の2種類に分けられます。構造化データとは、Webページの内容をGoogleやYahooなどの検索エンジンに分かりやすい形で伝えるためにHTMLにマークアップする専用のコードです。Excelやcsvファイルなどで表現され、「列」や「行」の概念を持ちます。それに対して、非構造化データとは「列」や「行」の概念がなく、データベースで扱うことが難しい、つまり構造化されていないデータです。例えば、メールや画像・動画・音声などが非構造化データにあたります。

アプリ& データベース クラウド移行キャンペーン
ゼロトラスト時代のネットワーク最適投資の進め方~現場の生産性を上げる安全なICT基盤とは〜

構造化データのメリット・デメリット

構造化データのメリット・デメリットについて解説します。

メリット

メリット1.マークアップすることで検索エンジンがページコンテンツを正確に把握しやすくなる

人間にとってテキストの意味を把握することは容易ですが、検索エンジンはテキストを単なる文字列としか認識できません。例えば「あめ」というキーワードが「雨」なのか「飴」なのかが理解ができないのです。そこで、構造化データとして、そのテキストに意味や情報を加えることで、検索エンジンがテキストの意味を理解できるようになります。

メリット2.検索結果にリッチリザルトが表示されるようになる

リッチリザルトとは、検索結果画面上でより多くのユーザーに情報を届けるために、検索結果に関連性のある情報が表示される機能です。多くの情報を専用の構造化データでマークアップすることで、リッチリザルトにより多くの情報を関連付け、ユーザーの目に届けられるようになります。

メリット3.データを利用しやすい

データが構造化されており扱いやすいため、そのデータに関する知識があれば誰でも簡単にデータを利用できます。また、明確にデータのフィールドが定められ、整理されているためデータ操作が容易です。これにより、機械学習でも利用しやすくなります。

デメリット

デメリット1.専門知識が必要

マークアップするためには、HTMLのスキルが不可欠であり、専門的な知識が求められます。そのため、マークアップに対する専門的な知見を持った人を採用したり、社内にて必要な専門知識についての研修や教育を行ったりする必要があり、人材確保に関わるコストが発生してしまいます。

デメリット2.マークアップに工数がかかる

構造化データは実装に時間がかかります。例えば、マークアップした後、そのマークアップが正しい記述になっているかのテストを行い、エラーが発生した際は修正をしなくてはなりません。このように、マークアップの記述・テスト・問題箇所の修正を繰り返し行うために、かなりの工数が発生します。

「Azure Data Lake」を導入して構造化データを一元管理

Azure Data Lakeの特徴と機能について解説します。

Azure Data Lakeの概要

Azure Data Lakeは、Azureによって提供されているデータ格納サービスです。規模や形式にかかわらずすべてのデータを保管できるため、規則性のあるHTMLでマークアップされた構造化データはもちろん、不規則な非構造化データも保管可能です。あらゆるデータをそのままの状態で保管することにより、データの蓄積が容易となり、専門的な知識がなくてもデータの保管や運用ができる点がAzure Data Lakeの最大の特徴です。

Azure Data Lakeの3機能

Azure Data Lake Storage

Azure Data Lakeを構築するために使用するストレージのサービスであり、どのようなフォーマットのデータでもサイズ無制限に格納できます。セキュリティ面では、暗号化や脅威に対する高度な対策が機能として備えられているため、データ保護は十分です。
料金体系は、データ容量に応じた月額の従量課金です。

Azure Data Lake Analytics

サーバレスで利用できるSaaS型の分析サービスであり、ビッグデータの簡略化が可能です。膨大なデータの分析も数秒で行うことができます。すべてのAzureデータに対応しており、分析したいデータをAzure Data Lake Store、Azure Storage BLOB、Azure SQL Database、Azure SQL Warehouseのいずれかに格納しておけば、Azure Data Lake Analyticsで分析可能です。
料金体系は、実行したジョブ単位による従量課金です。

Azure HDInsight

オープンソースの技術を活用した大規模分析サービスであり、クラウド上で利用可能です。他のサービスと容易に連携ができるため、機能の拡張が簡単に行えます。Azure HDInsightを利用することで、ビッグデータや分散データ処理システムがかなり身近なものとなり、簡単にデータの分析を行えるようになります。
料金体系は、選択したインスタンスとコンポーネントの組み合わせによって決まる従量課金です。

まとめ

データは、大きく構造化データと非構造化データに分けられます。それぞれの特徴やメリット・デメリットについて深く理解しておくことで、企業がどのようなデータを収集や分析するべきか、どのようなデータ形式にしたほうがよいのかを検討でき、結果的に新しいビジネスやシステム開発を優位に進められる可能性があります。すなわち、企業の膨大なデータを正しく効率的に扱うためには、データに関する理解を深めることが重要です。
Azureでは、Azure Data Lakeという構造化データを含むさまざまなデータを一元管理できるサービスを提供しており、Azureクラウド上で簡単にデータ管理が可能です。Azure Data Lakeで効率よくデータを活用して、企業の成長につなげましょう。

アプリ& データベース クラウド移行キャンペーン
  • fb-button
  • line-button
  • linkedin-button

関連記事

Azure Notebooksでプログラミング学習を!ノートブック機能の説明の概要
データ分析、データベース
Azure Functionsはサーバーレス、FaaSの時代を拓く
ハイブリッドクラウド
Azure Monitorとは?その基本と監視内容を解説
仮想デスクトップ
Azure DevOpsで開発と運用を連携させ、品質の向上を
アプリケーション開発・管理・運用
Azure Portal(Azureポータル)とは?統合型コンソールで何ができるのか
アプリケーション開発・管理・運用
Azure Kinect DKのSDKと活用シーン
アプリケーション開発・管理・運用
Azure Stackによってオンプレミスで構築するクラウド
ハイブリッドクラウド
Azureを導入する際の流れと検討するべき3つのポイント
クラウド移行(インフラ・DB)
Azure Information Protectionでメールや文書を保護
セキュリティとガバナンス
Azure Web Appsでビジネスチャンスを迅速につかむ
アプリケーション開発・管理・運用
IoTとは?5分で概要からポイントを解説
クラウド移行(インフラ・DB)
Microsoft Intuneとは? 導入メリットやEMMを実現する3つの機能を解説
セキュリティとガバナンス
Azure Pipelinesとは?その概要、料金体系、そして構文サンプル
アプリケーション開発・管理・運用
Azure Storage Explorerとは?概要と使い方
クラウド移行(インフラ・DB)
Azure CLIとは?Azure PowerShellとの違いについても解説
クラウド移行(インフラ・DB)
Azure Machine Learning(Azure ML)とは?人工知能の実践的活用
AI、機械学習
Azure SQL Databaseで生産性向上と持続的な経営を
セキュリティとガバナンス
RELATED SITES

関連サイト

CONTACT

サイト掲載の
お問い合わせ

TOP