非構造化データは事前に定義された構造を持たず、次のようなソースで一般的です：非構造化データには構造化データのような構成はありませんが、それを分析して傾向や洞察を見つけることはできます。そのためには、OpenText™ Knowledge Discovery のようなビッグデータテクノロジーに投資して、 大量の非構造化データを簡単に処理 する必要があります。

Q: 非構造化データの利点とは？

非構造化データを扱うことには多くの利点があります。データサイエンティストは、非構造化データを利用して、顧客サービスの向上、マーケティングキャンペーンのターゲティング、インテリジェントなビジネス上の意思決定を行います。非構造化データの最も一般的な利点には、次のようなものがあります：顧客サービスの向上：ソーシャルメディアの投稿やオンライン・レビューの顧客感情を分析することで、企業はより良い顧客サービスを提供することができます。ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンマーケティングチームは、非構造化データを使用して顧客のニーズとウォンツを特定できます。この情報は、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンの作成に役立ちます。より良いビジネス上の意思決定：非構造化データは、 通常では特定が困難なトレンドや洞察を見出す ことができます。この情報は最終的に、ステークホルダーが正確な判断を下し、企業を改善するのに役立ちます。

Q: 非構造化データの課題とは？

非構造化データを扱うのは難しいことです。この種の情報はあらかじめ定義された方法で整理されていないため、分析が難しくなります。さらに、非構造化データは多くの場合、非リレーショナルデータベースに保存されるため、クエリが難しくなります。非構造化データの最も一般的な課題には、次のようなものがあります：セキュリティリスク：非構造化データのセキュリティ・リスク：非構造化データのセキュリティは複雑です。貧弱な索引付け：索引付けはその恣意的な性質のため、通常、困難でエラーが発生しやすいプロセスです。データサイエンティストの必要性非構造化データは通常、データサイエンティストが解析し、解釈を行う必要があります。高価なデータ分析機器：非構造化データの解析には高度なデータ解析ソフトウェアが必要ですが、予算が限られている企業には手が届かないかもしれません。多数のデータ形式：非構造化データには特定のフォーマットがないため、そのままの状態では利用が困難です。

Q: 非構造化データはどのように分析されるのか？

非構造化データを分析する方法はたくさんあります。ユーザーは、テキストマイニングやセンチメント分析などのNLP技術を使用して非構造化データを処理することができます。さらに、関係者は機械学習機能を備えたツールを使って非構造化データを分析することができます。非構造化データを分析するための標準的な手法をいくつか紹介します：テキストマイニング：テキストマイニング： テキストベースのソースから価値ある情報を抽出します。例えば、テキストマイニングは顧客レビューを分析し、パターンや傾向を特定することができます。 感情分析 ：テキストベースのソースから感情を特定する手法です。例えば、センチメント分析では、ソーシャルメディアの投稿を調査し、ブランドや製品に対する肯定的または否定的な感情を判断することができます。機械学習：この技術は、データのパターンと洞察を見つけます。例えば、機械学習機能を備えたツールは、顧客の行動を検査して傾向を特定することができます。

概要

非構造化データとは、従来の行-列データベースには存在しない情報である。通常はテキストが多いが、日付、数字、事実などのデータが含まれることもある。

あらゆる規模の組織が、重要なビジネス上の意思決定、財務予測の決定、顧客とのエンゲージメントを行うために非構造化データに依存しているが、データ・サイエンティストは、それを活用する前に、非構造化データの抽出と整理を成功させなければならない。

適切なツールがあれば、データサイエンティストは、ビジネス目標を達成するために、非構造化データを容易に推定し、分析し、利用することができる。

非構造化データ

非構造化データの意味とは？

非構造化データはあらかじめ定義された構造を持たず、次のような情報源によく見られる：

電子メール
PDF
画像
オーディオファイル
ビデオファイル
ソーシャルメディアへの投稿

非構造化データには構造化データのような整理性はありませんが、それを分析して傾向や洞察を見つけることはできます。そのためには、OpenText™ Knowledge Discovery のようなビッグデータテクノロジーに投資して、大量の非構造化データを簡単に処理する必要があります。

非構造化データ vs. 構造化データ構造化データ

構造化データとは、あらかじめ定義された方法で整理された情報のことである。これには、行と列を持つ表に配置されたデータも含まれる。この種のデータは通常、リレーショナル・データベースに存在する。構造化されたデータは、アクセス、管理、分析が容易であることが多い。

非構造化データには、あらかじめ定義されたデータモデルや構造がない。一般的な非構造化データの例としては、顧客情報、製品カタログ、財務記録などがある。この種のデータはあらかじめ定義された方法で整理されていないため、従来の方法では処理や分析が難しい。

非構造化データはどのように保存されるのか？

非構造化データは通常、HadoopやNoSQLのような非リレーショナルデータベースに保存され、OpenText™ Knowledge Discoveryのような非構造化データ分析プログラムで処理されます。これらのデータベースは、大量の非構造化データを保存し、処理することができます。

非構造化データの一般的な保存形式は以下の通りである：

テキストファイル（PDFや電子メール）
画像ファイル（JPEGおよびPNG）
オーディオファイル（MP3とWAV）
ビデオファイル（MPEGおよびAVI）

非構造化データの利点とは？

非構造化データを扱うことには多くの利点がある。データサイエンティストは、非構造化データを利用して、顧客サービスの向上、マーケティングキャンペーンのターゲティング、インテリジェントなビジネス上の意思決定を行う。

非構造化データの最も一般的な利点には、次のようなものがある：

顧客サービスの向上： ソーシャルメディアへの投稿やオンライン・レビューにおける顧客感情を分析することで、企業はより良い顧客サービスを提供することができる。
ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーン：マーケティングチームは、非構造化データを利用して顧客のニーズやウォンツを特定することができる。この情報は、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンの作成に役立つ。
より良いビジネス上の意思決定：非構造化データは、通常では特定が困難なトレンドや洞察を見出すことができる。この情報は最終的に、ステークホルダーが正確な判断を下し、企業を改善するのに役立つ。

解析後の非構造化データで企業は何ができるのか？

テキスト分析や自然言語処理（NLP）によって非構造化データの解析に成功している企業もある。これらのテクノロジーは、組織が大量の非構造化データをふるいにかけて、探している情報のナゲットを見つけるのを助ける。さらに、非構造化データを解析することには、次のような重要な利点がある：

Limitless use：非構造化データはあらかじめ定義されていないため、オーナーはそれを無制限に使用することができる。
多彩なフォーマット：非構造化データをさまざまな形式で保存できる。
手頃なストレージ・コスト：企業は、構造化された情報よりも、生の非構造化データの方が多い。非構造化データの保存は、便利で費用対効果も高い。
ファイル抽出：1,500以上のファイル形式をサポートし、スタンドアロンのファイル形式検出、コンテンツ復号化、テキスト抽出、サブファイル処理、非ネイティブレンダリング、構造化エクスポートソリューションを備えたドキュメントファイルリーダーとファイル抽出により、データからより多くの洞察を得ることができます。
AIデジタルアシスタント：データが分析されると、自然言語による対話がさまざまなソースから引き出され、質問に高度にマッチした回答が提供される。あなたのサイトへの訪問者は、自動化された人間のような自然言語のデジタルアシスタントとチャットすることができます。
AI ビデオ監視& 分析：数千台のCCTVカメラをリアルタイムまたはレトロスペクティブに自動監視。ビデオへのタグ付け、アラートの送信、レビュー、関係者への配信。顔認識、イベント分析、ナンバープレート認識などを含む。
OpenText™ Knowledge Discovery の Aviator Search アプリケーション：さまざまなソースにアクセスし、高度にマッチした回答を自然言語形式で返します。AIとMLを活用し、人間的な対話によるチャット体験を顧客に提供します。

非構造化データの課題とは？

非構造化データの扱いは難しい。この種の情報はあらかじめ定義された方法で整理されていないため、分析が難しくなる。

さらに、非構造化データは多くの場合、非リレーショナルデータベースに保存されるため、クエリが難しくなる。非構造化データの最も一般的な課題には、次のようなものがある：

セキュリティ・リスク： 非構造化データの保護は、ユーザーが多くのストレージ形式や場所に情報を分散させることができるため、複雑になる可能性がある。
貧弱な索引付け： 索引付けはその恣意的な性質のため、通常、困難でエラーが発生しやすいプロセスである。
データサイエンティストの必要性：非構造化データは通常、データサイエンティストが解析し、解釈を行う必要がある。
高価なデータ分析機器：非構造化データの解析には高度なデータ解析ソフトウェアが必要だが、予算が限られている企業には手が届かないかもしれない。
数多くのデータ形式：非構造化データには特定のフォーマットがないため、生のままでは使いにくい。

非構造化データはどのように分析されるのか？

非構造化データを分析する方法はたくさんある。ユーザーは、テキストマイニングやセンチメント分析のようなNLP技術を使用して、非構造化データを処理することができます。さらに、関係者は機械学習を特徴とするツールを使って非構造化データを分析することができる。

非構造化データを分析するための標準的な方法には次のようなものがある：

テキストマイニング：この技術は、テキストベースのソースから貴重な情報を抽出します。例えば、テキストマイニングは顧客レビューを分析し、パターンや傾向を特定することができる。
感情分析：テキストベースのソースから感情を識別する手法。例えば、センチメント分析では、ソーシャルメディアへの投稿を調査し、ブランドや製品に対する肯定的、否定的な感情を判断することができる。
機械学習：この技術はデータからパターンと洞察を見つけ出す。例えば、機械学習機能を備えたツールは、顧客の行動を検査して傾向を特定することができる。

OpenText Knowledge Discoveryはどのように役立ちますか？

OpenTextの非構造化データ分析プラットフォームは、このような情報の分析を支援します。OpenText Knowledge Discoveryには、非構造化データを収集、処理、分析するツールとテクノロジーが含まれています。

OpenText Knowledge Discoveryの重要な機能は以下のとおりです：

画像分析：この機能により、企業は画像から意味を抽出することができる。例えば、画像解析は写真の中の物体を特定したり、混雑した画像の中から顔を見つけたりすることができる。
オーディオ分析：この機能により、企業は音声ファイルから意味を抽出することができる。例えば、音声分析は会話のキーワードを特定したり、声の感情を検出したりすることができる。
リポジトリのデータアクセスとコネクタ：ユーザーはさまざまなデータソースに簡単に接続できます。これにはソーシャルメディア、エンタープライズ・アプリケーション、データベースが含まれる。
コグニティブサーチ：OpenText Knowledge Discoveryは、自然言語によるクエリを使用して情報を検索できます。例えば、コグニティブ検索は、データサイエンティストが特定のキーワードやフレーズを含むドキュメントを見つけるのに役立ちます。
OEM 向け非構造化データ分析ソフトウェア& SDK：当社のソフトウェア開発キットを使用して、非構造化データを活用するために必要なアプリケーションと API を構築します。

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