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構造化データと非構造化データの違いを徹底解説！

データにはいろいろな形がありますが、特に「構造化データ」と「非構造化データ」は重要な概念です。今回は、それぞれの特徴や違いについてわかりやすく解説します。

構造化データとは？

構造化データとは、一定のルールに従って整理されたデータのことを指します。例えば、スプレッドシートやデータベースのテーブルなどがこれにあたります。こうしたデータは、定義されたフィールドやカラムによって構成されているため、検索や分析がしやすいのが特徴です。

非構造化データとは？

一方、非構造化データとは、特定のルールに従っていない、自由形式のデータのことです。例えば、テキストファイル、画像、動画、ソーシャルメディアの投稿などがこのカテゴリに入ります。非構造化データはそのままでは分析が難しいため、特別な技術が必要です。

構造化データと非構造化データの比較

項目	構造化データ	非構造化データ
定義	整理されているデータ	自由形式のデータ
例	スプレッドシート、データベースのテーブル	テキストファイル、画像、動画
分析の簡易さ	容易	困難
技術的要求	基本的なデータベース技術	高度な分析技術

まとめ

構造化データと非構造化データはデータの取り扱いや分析において非常に重要な概念です。どちらのデータも、ビジネスや研究などで活用されるため、それぞれの特徴を理解しておくことが大切です。

ピックアップ解説

構造化データは、データベースにおける情報の形が整ったデータで、私たちが毎日使っているスプレッドシートやCRM（顧客関係管理）システムでよく見られます

一方、非構造化データはより自由で、テキストや画像など様々な形を取ります

最近では、AIがこの非構造化データを解析して、意味を見つけ出す技術が進化しています

面白いのは、人間の感情や意図を読み取ることもできる点です

例えば、Twitterのツイートデータを分析することで、流行っているトピックが何かを知ることができるのです

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