構造化データ

構造化データとは、表、データベース、スプレッドシートなどの定義済みの形式で整理された情報を指します。これは、フリーテキストや画像などの非構造化データとは対照的です。

目的

情報の効率的な保存、検索、分析を可能にすることが目的です。構造化データは、データサイエンスとAIシステムの基盤となります。

重要性

• 簡単に検索でき、機械で読み取り可能です。
• 教師あり学習に信頼できる入力を提供します。
• 複雑な現実世界の変動を捉えるには限界があります。
• 多くの場合、より豊富なモデルを実現するために非構造化データと組み合わせられます。

仕組み

1. センサー、トランザクション、またはログからデータを収集します。
2. 定義されたスキーマを使用して行と列に整理します。
3. リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースに保存します。
4. SQL または API を使用してクエリを実行します。
5. 分析または ML モデルの入力として使用します。

例（実世界）

• 構造化されたデータベースに保存された銀行取引。
• 構造化された EHR 形式の病院記録。
• 電子商取引の製品カタログ。

参考文献 / さらに読む

• ISO/IEC 11179: メタデータ レジストリ。
• NIST ビッグデータ相互運用性フレームワーク。
• Kimball & Ross. データ ウェアハウス ツールキット。
• 構造化データと非構造化データ: