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非構造化データとは？

世界全体では、1 日に驚異的な 2.5 クインティリオン・バイトのデータが生成されています。そのうち最大 90% は非構造化データであるため、従来のデータベースやスプレッドシートに簡単に保存することはできません。

これにより、データに依存するほとんど全ての組織にとって重要な課題が生まれます。それは、すでに過負荷になっているシステムをさらに圧迫することなく、増え続けるデータの量にどう対応するかという問題です。AI は、非構造化データ管理で AI をサポートできることが、これら全てにおいて非常に重要な役割を果たしています。

非構造化データの重要性、影響、課題、傾向について解説します。

非構造化データとは？

非構造化データには、テキスト、画像、動画などの事前定義された形式やモデルがないため、整理や分析が複雑になります。

明確に定義されたフィールドやカテゴリを持つデータベースやスプレッドシートにきちんと適合する構造化データとは異なり、非構造化データには特定の組織構造がありません。これには、テキスト文書、電子メール、ソーシャル・メディアへの投稿、画像、動画、音声録音などが含まれます。

非構造化データは、近代的なデータと呼ばれるものです。つまり、常に流動的で、地理的に分散し、マルチモーダルで、予測不可能なデータです。

非構造化データは、通常、ファイルではなくオブジェクトとして未加工の形式で保存されます。

非構造化データ分析のメリット

これまで述べたように、現在では最も一般的なデータ型となっているのとは別に、非構造化データの迅速な処理と分析が重要な理由はいくつかあります。

インサイト

非構造化データには、ビジネス上の意思決定を促進し、戦略に情報を提供し、運用効率を向上させる貴重な知見と隠れたパターンが含まれています。非構造化データから意味のある情報を抽出することで、トレンドの発見、顧客の好みの特定、新たな市場機会の特定が可能になります。

競争優位性

非構造化データを効果的に活用する企業は、間違いなく競争優位性を獲得します。なぜなら、顧客の感情、製品レビュー、ソーシャル・メディアのやり取りを分析することで、ターゲット・オーディエンスをよりよく理解し、ニーズにあった製品やサービスをカスタマイズできるからです。

イノベーション

非構造化データは、自然言語処理（NLP）、画像認識、機械学習アルゴリズムなどの高度な技術を開発するための原材料を提供することで、イノベーションを促進します。これらの技術は、非構造化データの大規模な自動分析と解釈を可能にし、医療、金融、マーケティングなどのさまざまな分野で新たな可能性を引き出します。

非構造化データの実際の利用

非構造化データは、さまざまな業界やセクターの企業にさまざまな形で大きな影響を与えます。いくつかの分野への影響を見てみましょう。

医療・ヘルスケア

医療記録、臨床記録、画像結果などの非構造化データは、医療・ヘルスケアにおいて非常に重要です。このデータを分析することで、患者転帰の改善、より正確な診断、個別化された治療計画につながります。例えば、医療従事者は、自然言語処理（NLP）を使用して、非構造化臨床ノートから知見を抽出し、傾向を特定し、疾患進行を予測し、患者ケアを強化します。

金融サービス

金融機関は、取引記録、電子メール、ニュース記事、ソーシャル・メディアのフィードなど、膨大な量の非構造化データを処理します。このデータを分析することで、不正行為の検出、市場動向の評価、情報に基づいた投資判断が可能になります。例えば、ヘッジファンドやトレーディング企業は、ニュース記事やソーシャル・メディアの投稿のセンチメント分析を活用して、市場のセンチメントを測定し、それに応じて取引戦略を調整します。

リテール（小売業）

顧客レビュー、ソーシャル・メディアでの言及、製品イメージからの非構造化データは、消費者の嗜好、購買行動、傾向に関する貴重な知見を小売業者に提供します。このデータを分析することで、小売業者は価格戦略を最適化し、マーケティング・キャンペーンをパーソナライズし、全体的なショッピング体験を向上させることができます。Amazon や Walmart などの企業は、機械学習アルゴリズムを使用して顧客レビューを分析し、好みや購入履歴に基づいてユーザーに製品を推奨します。

非構造化データの課題

非構造化データの管理と分析における課題には、次のようなものがあります。

ボリュームと種類

非構造化データは、さまざまな形式や複数のソースから提供されるため、効果的な管理と分析が困難です。企業は、非構造化データを処理するために構築されたピュア・ストレージの FlashBlade のような堅牢なデータ・ストレージや、膨大な量と多様な非構造化データを処理する分析インフラに投資する必要があります。

複雑さ

非構造化データには、多くの場合、ノイズ、矛盾、曖昧さが含まれ、意味のある知見を引き出すのが困難です。企業は、分析のために非構造化データをクリーニングし、正規化し、構造化するために、高度なデータ前処理技術と機械学習アルゴリズムを必要としています。

データのプライバシーとセキュリティ

非構造化データには、多くの場合、個人識別子や専有のビジネス・データなどの機密情報が含まれます。データのプライバシーとセキュリティの確保は、不正アクセス、侵害、規制違反から保護するために不可欠です。

偏見と公平性

非構造化データ分析は、データに存在する偏見を不注意に永続させ、不公平または差別的な結果をもたらす可能性があります。このため、データ収集、前処理、アルゴリズムによる意思決定における偏見に対処し、公平性と平等性を確保することが非常に重要です。

データの品質と正確性

非構造化データは本質的にノイズが多く、エラー、矛盾、誤解を招く情報を含む場合があります。データの品質と正確性を確保することは、信頼できる知見を得て、十分な情報に基づいた意思決定を行う上で非常に重要です。そのためには、データの不正確さを特定し、修正するための慎重なデータ・クリーニング、検証、確認プロセスが必要になります。

規制コンプライアンス

GDPR、CCPA、HIPAA などのデータ・プライバシーや保護規制への注目が高まっている中、非構造化データの収集、保存、処理を行う際には、厳格なコンプライアンス要件に従う必要があります。これらの規制を遵守しない場合、多額の罰金、評判の低下、法的結果を招く可能性があります。

非構造化データの管理戦略

非構造化データの効果的な管理には、データの分類、組織、ストレージ、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスを含む包括的で統合されたアプローチが必要です。

非構造化データを効果的に管理するための戦略を以下に示します。

1. データの分類と整理

非構造化データに説明的なメタデータ・タグを付与し、コンテンツ・タイプ、ソース、作成日、関連性などの属性に基づいて分類します。また、NLP や機械学習などの自動化されたツールやアルゴリズムを使用して、非構造化データの内容を分析したり、分類のために関連情報を抽出したりすることもできます。もう 1 つのベストプラクティスは、分類やオントロジーを開発し、異なるタイプの非構造化データ間の階層構造や関係を定義し、ナビゲーションや検索を容易にすることです。

2. データ・ストレージ

強力で柔軟性のある統合データ・ストレージ・システムを持つことは、非構造化データの管理と活用の鍵となります。これを行う優れた方法は、オブジェクトとファイルの統合ストレージを可能にするシステムを使用することです。ピュア・ストレージは、ネイティブの高速ファイルおよび高速オブジェクト・ストレージを、シンプルさ、拡張性、性能を提供するアーキテクチャを備えた、統合型の高速ファイル／オブジェクト・ストレージを提供します。また、階層型ストレージ・アーキテクチャなどを使用して、ストレージの効率性とコスト効率を最適化することもできます。

3. データ・ガバナンス

データ・ガバナンスのポリシーと手順を確立し、作成、保存、アクセス、廃棄など、ライフサイクル全体を通じて非構造化データを管理する役割、責任、プロセスを定義することが非常に重要です。また、きめ細かいアクセス制御と認証メカニズムを実装して、ユーザーの役割、権限、データの機密性レベルに基づいて、機密性の高い非構造化データへのアクセスを制限する必要があります。最後に、強力な暗号化アルゴリズムとプロトコルを使用して、保存状態のデータや転送中の非構造化データを暗号化し、不正アクセス、データ侵害、傍受から保護します。