はじめに

非構造化データの処理について知っておくべきこと５点：

  1. ある調査によると、データの大半は非構造化データであるという。
  2. 非構造化データは、ファイル、写真、スプレッドシート、電子メール、ソーシャルメディアへの投稿などから発生する。
  3. 構造化データと異なり、非構造化データにはあらかじめ定められたスキーマがないため、適切なツールなしにターゲットシステムへの移行は難しい。
  4. 非構造化データを処理する最も簡単な方法は、ELTを介したデータウェアハウスやレイクへの移動である。
  5. Integrate.ioで、大量の非構造化データを複雑なコードやエンジニアリングを必要とせずにビッグデータ解析のために移動できます。

目次

  • 非構造化データの処理方法
  • 非構造化データの処理する：ログ
  • 完全非構造化データ
  • 構造化された非構造化データ
  • 非構造化データの活用
  • 構造化されていないデータを分析に利用する方法
  • 非構造化データの処理にIntegrate.ioを活用すると

非構造化データの処理方法

非構造化データは、リレーショナルデータベース（RDB）にきちんと整理された構造化データとは異なり、非構造化データは事前に定められたスキーマを持たず、指定されたフォーマットで利用できるわけではありません。では、これをどのように処理すればよいのでしょうか。まずは、非構造化データの2種類のグループについて知っておきましょう：

非構造化データの処理：ログ

構造化されていないデータの最初のグループは、アプリケーションログで、ページ訪問、ボタンクリック、ログインを一覧表示するファイルとして保存されます。これらのログラインの一部を構造化して、日付、ログタイプ（情報/警告/エラー）、およびURLを含めることができますが、その他の部分は、アプリのデベロッパーが選択した任意の情報を含む完全に非構造化されたものにすることができます。ログデータには改行文字も含まれるため、あるログがどこで始まり、別のログがどこで終わるかを判断するための処理がさらに複雑になる可能性があります。

例えば、 eコマース企業のウェブアプリのログの分析が必要だとします。どの eコマースの取引が行われ、どれくらいの時間がかかり、どのようなエラーが発生したかを知りたいと考えていますが、どのようなツールを使えば、このような情報を得ることができるでしょうか。残念ながら解決策は、シーケンスをチェックし、正規表現を使って値を抽出するカスタムコードを書くことになります。HiveやPigを使って大量のデータを処理することもできますが、それでもUDF（ユーザー定義関数）を探したり、書いたりしなければいけません。ログは、データ処理とデータ保存のパイプラインの重要な部分であり、重要なデータの一部について鋭いインサイトをもたらします。ログデータのような非構造化データを処理するための技術的な能力（と適切なツール）を必ず備えておきましょう。

完全非構造化データ

第2の非構造化データのグループは、SNSのステータス、メール、文書、画像、動画などのデータで構成されています。メールやバイナリファイル形式には、メタデータを含む明確なヘッダーがあるため、実際にはこのラベルは誤解を招く可能性がありますが、その内容は完全に非構造化であり、フリーテキストまたはバイナリのビットとバイトの形で、生（なま）又は圧縮されて表示されることがあります。

非構造化データの処理とは、データからの構造の抽出のことです。感情分析とも呼ばれるセンチメント分析を例に見てみましょう。これは、テキストの非構造化データを処理し、単語の組み合わせ方を分析してから、テキストが肯定的、否定的、中立的であることを識別する極性を割り当てることによって、判断、評価、さらには感情の状態を決定するものです。

バイオメトリクスもまた、非構造化データ、具体的には画像を利用する分野であり、指紋や顔の画像を処理することで、構造化された属性を抽出します。例えばインクの汚れは線や多角形に変換されるように、生体認証では、生データではなく、構造化された属性を用いて比較を行います。

「完全非構造化データ」もまた、データ全体の利益を左右する重要な要素です。適切な処理を行うことで、何でもありのデータから重要かつ具体的なインサイトを引き出し、「カオスに秩序をもたらす」ことができるのです。

ファイルなどの非構造化データを処理することで、意思決定、データ管理、拡張性、問題解決のためのリアルタイムのインサイトが得られますが、非構造化データをターゲットシステムに取り込むのが難しい場合があります。そのため、Integrate.ioは、あらゆる規模の企業向けに、専門用語を使わないプラットフォームでデータ統合プロセス全体を簡素化しました。

構造化された非構造化

実は、非構造化データは構造化データの中に既に存在しています。例えば、BLOB（Binary Large Objects）は、データベース・エンティティに保存されたバイナリデータの集合体であり、BLOBには、テキスト、文書、ビデオ、画像など、さまざまな非構造化バイナリデータを格納できます。

テキストデータに関しては、正規表現による LIKE 演算子、全文検索、固有表現抽出、テキスト分類、テキストの類似性など、リレーショナルデータベースで既に利用可能な機能があります。XMLの処理は、OracleおよびSQL ServerでのXQueryサポートを介して可能であり、PostgreSQLでのJSONの追加サポートがあります。 又、SQL Serverには、ファイルシステムをデータベーステーブルにマップする機能もあります。

「構造化された非構造化」という言葉は少しわかりにくいかもしれませんが、データ処理にとっては実に重要な言葉であり、BLOBのような要素は、データ処理ソリューションを計画する際に見落としてはならないものなのです。

非構造化データの活用

非構造化データの処理には、【カスタムコードと正規表現での処理が必要なアプリケーションログ】と【高度なアルゴリズムで構造化された属性を抽出する完全な非構造化データ】という、大きく分けて2つのグループがあります。

膨大な量の非構造化データがあり、そのごく一部しか分析されていないことを考えると、この密な情報ジャングルを適切なツールと手法で突き進むことで、驚くべき発見が得られるかもしれないのです。

成功している多くのeコマース小売業者は、例えばSNSプラットフォームからの非構造化データを利用して、将来の購買傾向を予測しており、FacebookやTwitterのようなウェブサイト上の社会的感情を測ることで、こういった小売業者は、非構造化データの処理後に、将来の製品発売の成功の判断ができます。

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非構造化データを分析に活用する方法

非構造化データを分析に利用する最善の方法は、元のデータソースからウェアハウスやレイクに移動させることです。ここから、BI（ビジネスインテリジェンス）プログラムでデータを実行し、次のようなビジネスに関するインサイトや可視化を生成することができます：

  • チャーン率
  • コンバージョン率
  • 顧客生涯価値
  • 売上高成長率
  • 顧客一人当たりの売上高
  • 顧客維持率
  • 需要と供給
  • 需要予測精度

Snowflake、Amazon (AWS) Redshift、Microsoft Azureなどのウェアハウスやレイクで非構造化データを処理するには、ELT (抽出、格納、変換）が最も効果的な方法と言えます。このデータ統合手法では、ソースから非構造化データを抽出し、SnowflakeやAmazon Redshiftなどのターゲットシステムに格納し、データを分析に適した形式に変換します。このプロセス全体は、データエンジニアリングの経験があまりない企業にとっては複雑なものになる可能性がありますが、Integrate.ioのようなデータウェアハウス統合ソリューションがあれば、構造化、半構造化、そしてもちろん非構造化データの移動、保存、分析が簡単できるのです。

非構造化データの処理にIntegrate.ioを活用すると

Integrate.ioは、ファイルなどの非構造化データを一元的に処理することで様々なカテゴリーの企業をサポートするデータウェアハウス統合ソリューションです。データエンジニアリングの経験がなくても、アプリケーション、NoSQL（非リレーショナル）データベース、その他のデータプラットフォームから非構造化データをシームレスに移動させることができるようになりました。また、JSONファイルなどの半構造化データも転送先に転送することができます。

Integrate.io の幅広いネイティブなすぐに使えるコネクターは、複雑なデータパイプラインを構築することなく、最も一般的なデータウェアハウスやレイクとデータを同期させ、そのIntegrate.ioのコネクタで、販売、マーケティング、在庫管理、顧客サービス、顧客維持、顧客体験などに関する驚くべきインサイトが生み出されます。

非構造化データをデータソースから目的の場所に移動する際に発生する障壁を取り除くという、シンプルな理念があり、CRM、ERP、リレーショナルデータベース、トランザクションデータベース、SaaSツールのための100以上のネイティブコネクタにより、ストレスなく非構造化データをウェアハウスまたはレイクにELTすることができます。もう、データマイニング、階層化、データ構造、非構造化データ分析などの複雑なタスクに悩まされることはありません

ETL（抽出、変換、格納＝構造化データと半構造化データをウェアハウスに移動するためのより適切なデータ統合方法）、リバースETL、および2つ以上のデータベースを同期できる超高速のCDC（Change Data Capture、変更データキャプチャ）も実行し、それによって2つ以上のデータベースを同期させることができます。Integrate.ioのその他の特徴としては、優れたカスタマーサービス、シンプルな価格設定、世界レベルのセキュリティ、主要なデータガバナンス原則の遵守などが挙げられます。

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