業務を理解し、顧客体験を向上させ、戦略的な意思決定を導く手段として、組織ではデータを重視しています。しかし、すべてのデータが同じ形式で提供されるわけではありません。構造化データは、あらかじめ定義されたフィールドに情報が整理されているので、保存、検索、分析が容易に行えます。データベースやスプレッドシートの行と列を思い浮かべてみるとわかりやすいでしょう。
本記事では、構造化データとは何か、非構造化データや半構造化データとの違いは何か、構造化データが使われる事例、効果的なデータ管理と分析に不可欠な理由を探ります。
構造化データとは？
構造化データとは、特定のデータモデルに従って整理された情報のことです。整理されているため、システムやユーザーが見つけやすく、並べ替えや分析も容易に行えます。テーブル、行、列など、定義が明確な形式で保存されており、データベースや分析ツール間で効率的に質問したり統合したりすることが可能です。顧客記録、金融取引、センサーの測定値などが一般的な例で、いずれも予測可能なパターンとデータ型に準拠しています。
構造化データは機械でも読み取ることができ、高い水準で整理されているため、ビジネスインテリジェンス、データ分析、機械学習アプリケーションの基盤として利用することができます。このようなシステムはクリーニングされ標準化されたデータを利用しており、トレンドを特定し、インサイトを生成し、データ駆動型の意思決定をサポートします。構造化データを効果的に管理すると、組織が一貫したフレームワーク内で最も価値のある資産を分類したり保護したりできるようになり、ゼロトラストデータ戦略の強化にもつながります。
構造化データの例と種類
構造化データは、ほぼすべての業務システムに存在します。たとえば、顧客関係管理（CRM）プラットフォームでは、名前、メールアドレス、購入履歴などのフィールドに顧客情報を保存しています。金融システムでは、構造化されたテーブルを利用して、取引、請求書、口座残高を追跡しています。小売業者や製造業者は、拠点やサプライチェーン全体で一貫性のあるリレーショナルデータベースを使用して、製品在庫、価格、出荷データを管理しています。
構造化データは主に次の3種類があります。
数値データ： 収益、販売量、価格情報などの測定可能な値。
テキストデータ： 顧客名、住所、メールアドレスなどの単語や文字列。
カテゴリデータ： 製品カテゴリ、注文ステータス、地理的地域など、特定のグループに分類される値。
これらのデータ型が、分析、レポート作成、自動化ワークフローの枠組みを形成しています。組織でクラウドデータベースを保護し、バックアップする場合、そこに保存されている構造化された情報の正確性を維持する必要があります。
構造化データの種類：非構造化データ、半構造化データの比較
大半の組織は情報を複数のデータ形式で保持しており、その形式によって処理や分析のしやすさが決まります。
構造化データ： 高い水準で整理され、検索が容易な構造化データ。リレーショナルデータベース、スプレッドシート、またはSQLシステムに存在します。データに一貫性があるため、クエリの自動化、レポート作成、大規模なデータ分析に最適です。
非構造化データ： メール、PDF、チャットログ、動画などの定義されていない生の情報。このデータ型には一貫したスキーマがないため、従来のツールで分類や分析ができません。
半構造化データ： 構造化データと非構造化データの中間に位置し、組織的なマーカーはいくつか含んでいますが、厳密な形式は定められていません。例としては、JSONファイルやXMLファイルがあり、コンテンツの柔軟性を許容しながら、主要な属性をタグ付けします。
サイバーセキュリティにおける構造化データの事例
サイバーセキュリティにおいて重要な役割を果たす構造化データには、ログ、ユーザーアクティビティ記録、システムイベントなど、さまざまな種類があります。データにはサイバーセキュリティインシデントに関する重要な情報が含まれています。形式が整理されているため、セキュリティチームは侵害の危険性やインサイダーの脅威を示す異常を特定し、必要に応じて迅速に対応することができます。このようなインサイトがデータ駆動型の防御戦略を強化し、サイバー脅威を最小限に抑えるために役立ちます。
構造化データセットは、攻撃パターンを予測したり、不審な行動をリアルタイムで分類したりできる機械学習モデルやAIモデルにも使われます。たとえば、認証ログやエンドポイントの遠隔測定データでトレーニングされたモデルは、通常の活動から逸脱しているデータにフラグを立て、より迅速な調査のために自動アラートをトリガーにすることができます。
アクセスログ、構成記録、インシデントレポートなど、複数のソースから得られた構造化データに、一元化されたデータ管理プラットフォームを介して接続すると、チーム内で統一されたビューが得られます。このような可視化によって、継続的な監視、傾向分析、データの問題検出の能力が高まり、深刻なセキュリティインシデントを事前に防ぐことができます。
構造化データの管理
構造化データには、組織が情報に基づいた意思決定を行い、分析を強化し、デジタル資産を保護するために必要な明確さと一貫性があります。情報を予測可能な形式で整理することで、傾向分析、ワークフローの自動化、データセキュリティの強化が容易になります。データ量が増加し規制が厳しくなっても、信頼性の高いビジネスインテリジェンスと最新のサイバーレジリエンスの基礎には構造化データがあり続けます。
Rubrikにお問い合わせいただき、クラウド環境とオンプレミス環境の双方で利用される構造化データの保護と管理について、弊社がどのようにお客様の組織を支援できるのかをご確認ください。