課題感が高まる非構造化データ活用。エンジニアに求められるスキルとは？

企業が保有するデータは、構造化データと非構造化データに分かれます。まず構造化データとは、CSVやExcelなどで「Field」と「Value」の概念のもとに整理されているデータを指します。SFA（営業支援ツール）やCMS（顧客管理システム）、ERP（基幹系情報システム）などでRDBに蓄積されているような、検索や集計がしやすくデータ分析に適した形のデータ郡です。
一方で非構造化データは、そのような構造化定義がされていない、さまざまな形式のデータを指します。例えばEメールやSNSの投稿、企画書や契約書といった規則性に関する区切りを持たないテキスト情報や、写真や画像などのデザインデータ、音源や動画といった音声データなども非構造化データにあたります。

非構造化データは日々の業務に密接に関わるデータが多くを占め、企業データの約8割は非構造化データであるとも言われています。しかし、DX化が推進され始める以前までは活用できていない企業が大半でした。その主な理由は、集計や分析に不向きな状態であるためです。用途が未確定なうえに、日を追う毎に膨大な数が蓄積され、データ処理の難易度が高いのです。
新型コロナウイルスの蔓延をきっかけにDX（デジタルトランスフォーメーション）が身近になるにつれ、業務効率化の推進やマーケティングの向上を目指し、これまで活用されていなかった非構造化データの活用に注目が集まり始めました。

非構造化データを活用しようとする場合、どのような処理が必要になるでしょうか。非構造化データを、規則性があるデータとないデータ、大きく2つに分けて、それぞれの変換方法を考えていきます。

1．規則性があるデータ

非構造化データのなかでもXMLやJSONなどは、テキスト形式でありながら規則性に関する区切りや一定のルールがあり、表形式の構造化データに変換しやすいデータです。こうした半構造化データであれば、構造化データへの変換が比較的容易であるため、分析や活用がしやすいでしょう。

2．規則性がないデータ

一方で課題となるのは、構造化データへの変換が困難な規則性を持たないデータ郡です。表形式に加工しにくいため、適切に管理することさえ難しく放置されがちです。
こうしたデータの場合は、特徴量抽出（AIを活用して規則性を見つけ出す）というアプローチが進んでいます。例えば、画像認識を活用して、大量の画像データの中からその規則性を見つけ出し、規則に従って整理をする。また音声認識や自然言語処理を活用して、コールセンターの録音データの情報を読み取り、必要なデータを抽出し表形式に当てはめていくといった方法です。
もちろんAI分析を取り入れるには、非構造化データを収集する段階でファイル形式別に整理するなど、メタデータとして一定のルールがある管理をしておく必要があります。

エンジニアとして非構造化データ活用に着手する場合、さまざまな形式のデータをいかに分析しやすい形でDBに保管するのかという課題に対して、データ管理の知見が問われます。その専門性を極めた職種が、データサイエンティストやデータアナリストです。この職種が近年ますます重要性を増しているのは、非構造化データ活用やAI技術革新が進んだ背景があったからです。
データサイエンティストやデータアナリストのみならず、企業システムを担当するエンジニア職でも、非構造化データ活用に対峙するケースが考えられます。顧客やコンサルタントの意図を汲み取ったうえで、基礎数学やデータの理解・検証を基本に、DBまわりの環境構築の知識や経験を活かして、技術的な解決方法の提案や実現が求められます。同時に管理するデータが膨大に増えることが想定されるため、ストレージの用意とそのコスト意識についても、エンジニア目線の助言が必要になるでしょう。

非構造化データを取り扱うエンジニアは、システムの環境構築からデータ管理に関する専門的な知識が必要になりますが、その分報酬も高くやりがいのある仕事です。スキルを磨くため、または培ってきたスキルを存分に発揮できるプロジェクトに携わるためには、フリーランスとしての案件探しがおすすめです。
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