【第14回】増え続ける「非構造化データ」

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2013/12/18

“ビッグデータ”がビジネスにもたらす可能性

自己紹介
株式会社日立システムズ 小島 保
主な経歴
日立グループに30年以上勤務。入社からシステムエンジニア(SE)として、パラメタ指定で業務システムを自動生成する「プログラム開発支援ツール」の開発に10年ほど従事。その後「これからの営業はSE経験も必…

【第14回】増え続ける「非構造化データ」

 今回は「ビッグデータ」が量的にどれくらい伸びているのか?また、その中でも急激な伸びを示しているデータにはどういったものがあるのか?について見てみたいと思います。

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増え続けるデータ

 本コラムで「ビッグデータ」を取り上げるにあたり、本コラムにおける「ビッグデータ」の定義を第1回目でさせていただきましたが、その中で「量」「多様性」「発生頻度」の3つのキーワードのうち、「多様性」において「構造化データ」「非構造化データ」について説明させていただいており、それらのデータを今一度確認すると共に、総務省が「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)版で「構造化データ」と「非構造化データ」のデータ量の伸びについて情報を公開していたので、紹介させていただきます。

構造化データ

通常コンピュータシステム等で利用するコード、名称、数量と言った構造化されたデータ(RDB:リレーショナルデータベース等)を指します。

非構造化データ

スマートフォンの普及などで飛躍的にデータ発生量が増えたソーシャルメディア(facebookやtwitter等)から発せられるテキストや位置情報などのデータを指します。

構造化データと非構造化データの伸び(イメージ)
構造化データと非構造化データの伸び(イメージ)
(出典)総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

 こちらのグラフでご覧いただいたとおり、データは1990年代以降のネットワーク環境の高速化を契機に、「非構造化データ」が飛躍的に増加し、まさしく量的拡大としての「ビッグデータ」の時代に遷移していることがお分かりいただけると思います。
 ただなぜ「構造化データ」の伸びに対して、「非構造化データ」が飛躍的に伸びているのか?それは「構造化データ」と「非構造化データ」をさらに理解する必要がありますので、次にそのデータについて細かく見てみたいと思います。

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「構造化データ」と「非構造化データ」の違い

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