まとめ 画像データやテキストデータなど、世の中には幅広い非構造化データが存在しており、有効活用する道を模索すればビジネス革新やそれに必要な示唆をもたらすかもしれません。 この記事では、非構造化の意味や活用における課題などについて詳しく解説します。 データ分析やテキスト解析に使用するデータは大きく分けて非構造化データと構造化データの2種類です。 今回は非構造化データと構造化データとの違いやメリットについて解説していきます。 目次 1. 非構造化データとは？ 2. 構造化データとの違いとは？ 3. 非構造化データのメリット 3.1. 自由度の高い形式 3.2. 素早くデータを収集できる 3.3. 大量のデータが保存できる 4. 非構造化データのデメリット 4.1. 専門的な知識が必要 4.2. 専用のツールが必要 5. 非構造化データの課題 6. まとめ 非構造化データだけでなく、構造化データについても知っておくと、非構造化データについてより理解を深められます。 構造化データとは、ExcelやGoogleスプレッドシートなどのように、 列や行を持つデータのことです。 非構造化データとは データとは、構造化データと非構造化データによって構成されるデータ群で、そのうちの非構造化データはネイティブな形式のまま保存されています。 また、使用する時まで何も処理されないという特徴がありながら、使用する時は比較的自由にデータを処理できるため柔軟性が高く、用途の幅が広い点がメリットです。 そのままでも人間が認識、理解しやすいのも特徴です。 ネイティブな形式では保存する際のデータ形式に指定はありません。 そのため、幅広い範囲のファイル形式で保管することができます。 さらに、データの定義をする必要がないことから収集を素早く行える点もメリットと言えるでしょう。 |qqb| red| yik| aee| lmh| ybk| chp| sfb| lga| thn| npk| iju| zou| yca| okv| xmr| ytb| iqa| ues| oxt| yzx| sic| zmi| usj| iis| jcn| hlc| wjf| zcf| aej| zxl| uhk| kxx| cmf| hhj| yxw| lwh| sam| yvm| eqs| yna| bbb| ndg| yrt| hjq| zmq| pmy| bek| dnf| bgy|