Unstructured Data 非構造化データ　顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

非構造化データとは

非構造化データを理解する: その可能性を解き明かす。

非構造化データは、事前定義された形式や構造を持たない情報です。このタイプのデータには、画像、ビデオ ファイル、Eメール、テキスト ファイルなどのアイテムが含まれます。

非構造化データには特定の組織がありませんが、それでも企業にとって価値がある可能性があります。
たとえば、非構造化データは、顧客の感情を理解し、マーケティング キャンペーンを改善し、より適切なビジネス上の意思決定を行うために使用できます。

非構造化データは企業にとって貴重な資産です。この種の情報を理解して活用することで、企業は業務を改善し、顧客により良いサービスを提供するのに役立つ洞察を得ることができます。

非構造化データの例

非構造化データの一般的な例には、電子メール、テキスト ドキュメント、画像、ビデオ ファイル、ソーシャル メディアの投稿などがあります。

非構造化データのその他の例を次に示します。

• ツイート
• Facebookの投稿
• インスタグラムの写真
• ブログ投稿
• テキストメッセージ
• PDFドキュメント
• Word文書
• Excel スプレッドシート
• HTMLファイル

非構造化データを分析する方法

ビジネスの世界では、データはあらゆる形やサイズで存在します。スプレッドシートにきちんと整理されている場合もあれば、構造化されていないテキストの塊である場合もあります。しかし、構造化されているかどうかに関係なく、すべてのデータを分析して、ビジネスがより適切な意思決定を行うのに役立つ洞察を明らかにすることができます。

非構造化データを扱う場合、分析に使用できるアプローチがいくつかあります。一般的な手法の 1 つはテキスト マイニングと呼ばれるもので、アルゴリズムを使用してテキストの大規模なコレクション内のパターンを識別します。これを使用して、レビューからの顧客の感情やオンライン リストからの製品キーワードなどの情報を抽出できます。

もう 1 つのアプローチは自然言語処理 (NLP) です。これはテキスト マイニングと同様の技術を使用しますが、テキストの意味をよりよく理解するために文法と言語学も組み込んでいます。これは、顧客のクエリに正しいサポート カテゴリを自動的にタグ付けするなどのタスクに使用できます。

手動の方法を使用して非構造化データを分析することもできます。これには、データを読んで自分でパターンを探すことが含まれます。これには時間がかかる場合がありますが、特定のものを見つけようとしている場合や、データをより深く理解したい場合には役立ちます。

どのアプローチを選択する場合でも、非構造化データの分析は、隠されている洞察を明らかにする強力な方法となります。したがって、大量のデータが放置されている場合は、恐れることなく掘り下げて、何が見つかるかを確認してください。

構造化データと非構造化データの違いは何ですか

構造化データと非構造化データの間には大きな違いがあります。構造化データとは、コンピューターで簡単に処理できるように編成されたデータです。このタイプのデータは通常、コンピュータが読み取りやすいデータベースまたはその他のタイプのファイルに保存されます。一方、非構造化データは、コンピューターによる処理が容易ではありません。このタイプのデータには、画像、ビデオ、テキスト ドキュメントなどが含まれます。コンピューターがこの種のデータを理解するのは難しい場合がありますが、人間は多くの場合、非常に簡単に理解できます。

構造化データが非常に重要である主な理由の 1 つは、意思決定に使用できるためです。たとえば、企業が顧客情報が満載のデータベースを持っている場合、そのデータを使用して、最良の顧客が誰であるか、その顧客が購入する製品の種類、それらの製品を購入する頻度などを把握できます。この種の情報は、ビジネスの改善を目指す企業にとって非常に貴重なものとなります。一方、非構造化データは意思決定にはあまり役に立ちません。これは、コンピューターがこの種のデータを理解するのが難しい場合が多いためです。ただし、多くの場合、人間はこの種のデータを非常に簡単に理解できます。

非構造化データの利点の 1 つは、新しいトレンドを発見するために使用できることです。たとえば、ある会社に顧客情報が満載のデータベースがあるとします。そのデータを使用して、最良の顧客が誰であるか、それらの顧客が購入する製品の種類、それらの製品を購入する頻度などを把握できます。ただし、顧客のレビューやソーシャル メディアの投稿などの非構造化データも大量に保有している場合は、そのデータを使用して新しいトレンドを発見することができます。たとえば、特定の種類の顧客が特定の製品を購入する可能性が高いことが判明する場合があります。この種の情報は、ビジネスの改善を目指す企業にとって非常に貴重なものとなります。

構造化データと非構造化データの間には大きな違いがあります。構造化データはコンピューターにとってはるかに簡単に処理できますが、意思決定にはあまり役に立ちません。非構造化データはコンピューターにとって理解するのがより困難ですが、新しいトレンドを発見するために使用できます。

構造化データと非構造化データの主な違いは何ですか

構造化データと非構造化データの主な違いは、構造化データは特定の形式で配置されているため、保存、取得、分析が容易であるのに対し、非構造化データは、特定の形式で配置されていないため、保存、取得、分析がより困難であることです。

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