構造化データとは?構造化データの基本と利用方法

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ざっくりと

構造化データとは表形式の、検索エンジンにとって有益なデータです。

概要説明

構造化データとは、表で管理できる形のデータである。 なぜなら、データが特定の形式に従うことで、検索エンジンなどが理解しやすくなるからだ。 例えば、エクセルのスプレッドシートやデータベースがその例である。

そして、これらのデータはGoogle検索エンジンにとって重要で、リッチスニペット表示やナレッジグラフ生成に活用される。 つまり、構造化データは情報を効率的に伝え、検索エンジンの結果を豊かにするためのツールである。

だから、WebサイトのSEOを強化したい人は、構造化データを理解し、適切に使用する必要がある。

職業職種

Web開発者

Web開発者は、構造化データを頻繁に使用する。なぜなら、それによってSEOが向上し、Webサイトの視認性が高まるからだ。例えば、商品情報やブログ記事のメタデータを構造化データとして提供することで、Google検索エンジンのリッチスニペット表示やナレッジグラフに貢献する。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、構造化データを利用する。なぜなら、それはデータ分析や機械学習モデルの訓練に役立つからだ。例えば、エクセルのスプレッドシートやデータベースの情報を利用して、予測モデルを作成する。

マーケティングマネージャー

マーケティングマネージャーは、構造化データの理解が必要である。なぜなら、それはWebサイトのSEOを強化し、結果的にビジネスの成功に貢献するからだ。例えば、商品情報やサービスの詳細を構造化データとして提供することで、Google検索結果の視認性を向上させる。

構造化データの名前の由来は、そのデータが特定の「構造」に従って整理され、管理されるという特性から来ています。

代表例

Google

Googleは、構造化データの先駆者だ。なぜなら、自社の検索エンジンでこのデータを使ってユーザーにより良い検索結果を表示しているからだ。例えば、レシピ検索では料理の写真やレシピが一緒に表示される。

Microsoft

Microsoftは、構造化データを活用する大手企業だ。なぜなら、そのデータを使って製品やサービスを改善しているからだ。例えば、Excelでは構造化データを使って情報を整理・分析することが可能だ。

Larry Page

Larry Pageは、構造化データの利用を推進した人物だ。なぜなら、彼はGoogleの創設者で、構造化データの重要性を認識し、その普及に大いに寄与したからだ。例えば、Google検索エンジンの開発において構造化データの活用を推進した。

手順例

構造化データ作成

構造化データを作る。なぜなら、それが最初のステップだからだ。例えば、Excelを使ってデータを整理する。

データをタグ付け

データをタグ付けする。なぜなら、これによりデータがより検索しやすくなるからだ。例えば、商品名や価格などをタグ付けする。

構造化データをテスト

構造化データをテストする。なぜなら、エラーがないか確認するためだ。例えば、Googleの構造化データテスティングツールを使って確認する。

構造化データを公開

構造化データを公開する。なぜなら、それが最終目標だからだ。例えば、Webサイトにデータをアップロードする。

パフォーマンス確認

構造化データのパフォーマンスを確認する。なぜなら、それが成功を測るためだ。例えば、Google検索コンソールで検索パフォーマンスをチェックする。

類似語

マークアップデータ

マークアップデータは、構造化データの一種だ。なぜなら、タグを使って情報に構造を与えるからだ。例えば、HTMLやXMLなどがこれに該当する。

リレーショナルデータ

リレーショナルデータも構造化データと同じだ。なぜなら、情報が関連性を持って整理されているからだ。例えば、データベースに保存されているデータがこれに該当する。

タブラーデータ

タブラーデータは、構造化データの一例だ。なぜなら、情報が表形式で整理されているからだ。例えば、エクセルのスプレッドシートがこれに該当する。

反対語

非構造化データ

非構造化データは、構造化データの反対である。なぜなら、特定の形式やモデルに従わないデータだからだ。例えば、メールのテキストやビデオ。

生データ

生データは、構造化データとは対照的である。なぜなら、まだ分析や処理が行われていないデータだからだ。例えば、アンケートの結果の一覧。

半構造化データ

半構造化データは、構造化データとは異なる。なぜなら、一部は構造化されているが全体としては構造化されていないデータだからだ。例えば、XMLファイル。

会話例

  1. 情報学の授業で
    Q.「先生、構造化データって何ですか?」
    A.「構造化データとは、一定の形式に整えられたデータのことだよ。データベースに保存されているような表やリストのようなものだね。」

  2. データ分析の会議で
    Q.「このデータは構造化データなの?」
    A.「うん、それは構造化データだね。項目ごとに整理されているからさ。」

  3. 友達との会話で
    Q.「構造化データって何?」
    A.「構造化データっていうのは、きちんと整理されたデータのことさ。例えば、スプレッドシートの表みたいな感じだよ。」

注意点

構造化データを使用する時の注意点はデータのクリーニングである。 なぜならば、構造化データに誤った情報や不完全なデータがあると、分析結果が間違ったものになるからだ。

例えば、誤った数字や空白のフィールドがある。 そして、これらの誤りは分析前に修正する必要がある。 だから、データのクリーニングは必要不可欠だ。

構造化データと半構造化データは、間違えやすいので注意しましょう。構造化データはきちんと整理されていて分析に適している一方で、半構造化データは一部が整理されているけれど全体としては完全には整理されていないものです。

当IT用語辞典の目的は「会話についていく」であり、情報レベルは基礎中の基礎で、わかりやすいように例えを入れたりしてますが、逆にわかりにくかったらごめんなさい。さらに正確性、具体性、最新性を求めてる方は、もっとググってください。
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