半構造化データは、構造化データと非構造化データの中間に位置するデータです。 半構造化データは、データポイントが何についてのものであるかのコンテキストを与える情報を識別するために、ある程度のレベルのメタデータ・タグ付けを行います。 しかし、非構造化データのように、特定のデータモデル（スキーマ）に従って収集されているわけではありません。
半構造化データ vs 非構造化データ：その違いとは？
例えば、画像ファイルは非構造化データとして扱われることがあります。 しかし、画像に関連するALTタグを追加することで、画像が何であるかについての情報を提供し、ファイルは半構造化データに変換されます。
半構造化データは、データの中で最も大きく成長している分野です。 これは、検索エンジンの最適化や整理のために、文書、画像、動画にまたがるメタタグの増加により、コンテンツの分類・区分がしやすくなったためです。
半構造化データにはどのような種類があるのでしょうか？
半構造化データの種類には、以下のようなものがあります：
- 圧縮されたファイル
- 電子メール（本文は非構造化、件名や送信日などの構造化データあり）
- 画像（メタデータを含むもの）
- ウェブページ
顧客データプラットフォームは、半構造化データをどのように管理するのか？
統合を成功させるためには、データ収集の標準化が必要である。 そして、多くの場合、そのデータは分断され、バラバラのサイロに存在しているのです。 適切なテクノロジーソリューションは、そのデータを収集し、標準化された方法でまとめるのに役立ちます。
顧客データプラットフォーム（CDP）は、構造化、非構造化、半構造化を統合、統一し、組織全体の適切なチームに提供することができます。 また、企業はCDPを利用して、データの安全性を確保し、新たに登場したグローバルな データプライバシー規制に準拠するようにしています。
標準化され、統一されたプロファイルに統合されたデータにより、エンタープライズ・ビジネスは、異なる部門を切り離し、すべての顧客データの単一真実源を使用して連携することができます。 半構造化データを構造化データに変換するCDPは、ブランドが競争に勝ち残り、顧客との関係を維持するために必要な差別化要因になり得ます。
