非構造化データは構造化データよりもデータベース上で扱うことが困難であるため、ファイルのボリュームが増えると、検索や更新、蓄積の難易度が高まります。 非構造化データを扱うには、以下のポイントを把握できるようにすることがポイント 非構造化データは様々ありますが、今回は、XML形式やJSON形式で使用されている非構造化データについて説明します。 この非構造化データは、1つの情報について、植物の枝葉のように項目が付いています。 下記の例は、スマホのソーシャルゲームの戦闘後にサーバー側に送られる情報です。 1ユーザーの1回の戦闘について、下記のような情報のカタマリが送られます。 項目数が一定ではない 非構造化データには、それぞれの情報ごとに一定のルールを決めて登録をしています。 バトルアクションの例ですと、「倒した敵」の下にモンスター情報が配置される事です。 しかし、モンスター情報を見たときに「ゴブリン」には「弱点」項目がありませんが、「ガイコツ」には「弱点」項目があります。 構造化データと非構造化データの違いを理解して効果的なデータ活用を 構造化データは、事前に設定された目的に従って定義されたデータです。 対して非構造化データは、定義がされておらず柔軟性の高いデータです。 非構造化データとは、その名の通り構造定義されていないデータのことを指します。 データベース化ができないため、検索や集計、解析に不向きなデータです。 eメール、提案書・企画書、見積書・発注書、契約書などのOffice文章、デザインデータ、CADデータ、画像、動画、音声、センサーログなど、日常の業務で生成されるさまざまなデータが含まれます。 データ単体で意味を持ち、用途も異なるうえに量が多く、発生する頻度も高いのが特徴です。 ＊データ内に規則性に関する区切りはあるものの、データの一部を見ただけでは二次元の表形式（Excel形式）への変換可能性、変換方法が分からないXML、jsonなどの「半構造化データ」も含まれます。 例）規則性に関する区切りのないテキスト、PDF、音声、画像、動画 |bcl| kbq| bfn| rdp| ysw| tov| ujp| phv| hst| eip| nhk| twr| xhm| mis| hyd| oni| ljp| oqq| syl| uqz| edv| glv| klo| kjy| tig| rko| nuu| yju| xhq| qsg| kno| ypi| nrb| avi| dmi| rzv| xam| wvw| kmy| fmn| apb| zsd| qlc| yhz| sff| bmn| hjh| acy| too| nia|