未処理のデータの特性：
* raw： それは、変更や変更なしに収集された元の形式です。
* 非構造： テキストファイル、画像、オーディオ録画、センサーの測定値など、事前定義された構造がないなど、さまざまな形式である場合があります。
* 組織化されていない： 特定のルールやパターンには従わず、直接分析することは困難です。
* 潜在的に一貫性がない： データ入力の問題やその他の要因によるエラー、複製、欠損値、または不一致が含まれる場合があります。
例：
* テキストファイル： サーバーからのログ、顧客フィードバックフォーム、ソーシャルメディアの投稿。
* 画像： カメラから撮影した写真、ドキュメントのスキャン。
* オーディオ： 会話の録音、音楽ファイル。
* センサーデータ： 温度センサー、GPSトラッカー、またはその他のデバイスからの測定値。
なぜ処理されていないデータが重要なのか？
* 分析の基礎： それは洞察を導き出し、情報に基づいた決定を下すために使用される原材料です。
* 発見の可能性： 未処理のデータを分析すると、隠されたパターンや貴重な情報が明らかになる可能性があります。
* 歴史的記録： 監査と調査に不可欠なイベントと活動の完全な記録を提供します。
ただし、処理されていないデータは、：で作業するのが難しい場合があります
* 分析が難しい： 意味のある分析の前に、洗浄、構造化、変換する必要があります。
* ストレージと管理： 大量の生データは、効率的に保存および管理するのが難しい場合があります。
* セキュリティリスク： 機密情報が含まれている可能性があり、セキュリティ侵害に対して脆弱になります。
処理されていないデータを実行可能な洞察に変えるには、データ処理と呼ばれるプロセスを受ける必要があります。
* データクリーニング： エラーまたは不一致の識別と修正。
* データ変換： 分析のためにデータを適切な形式に変換します。
* データ統合： 複数のソースからのデータを単一のデータセットに結合します。
* データ集約： 理解しやすくするために、データの要約とグループ化。
要約すると、未処理のデータはデータ分析の出発点ですが、真の値のロックを解除し、意思決定に使用できるようにするために重要な処理が必要です。