1.1データの種類とデータの役割

データは「形」によって、保存方法も処理のしかたも変わります。DP-900 の出発点は、データを 構造化・半構造化・非構造化 の3種類で捉えることです。この分類が、後の章で学ぶリレーショナル／非リレーショナルのデータストアやサービスを選ぶ判断の土台になります。あわせて、データを扱う人の役割——誰が運用し、誰が流れを作り、誰が分析するか——も整理します。

1.1.1データの3つの種類

構造化データ は、あらかじめ決めた 行と列の固定スキーマに従って整理されたデータです。各列には「型（数値・文字列・日付など）」が定められ、表計算の表のように厳密に並びます。代表例はリレーショナルデータベースのテーブルで、SQL で問い合わせます。スキーマが固定なので検索・集計・結合が高速かつ正確ですが、構造が変わると設計変更が必要になる点が弱みです。

半構造化データ は、タグやキーで構造を持ちますが、固定スキーマには縛られず柔軟です。代表例は JSON や XML、キーと値の組です。要素ごとに項目が違ってもよいため、仕様変更に強く、Web API やドキュメント志向の保存に向きます。「構造はあるが固定ではない」のが特徴です。

非構造化データ は、中身に決まったスキーマがないデータです。画像・動画・音声・PDF やテキスト文書などが該当します。行と列では表せないため、ファイルやオブジェクトとしてそのまま保存し、必要に応じて AI（コンピュータービジョンや NLP）で内容を抽出します。世の中のデータの多くはこの非構造化データです。

1.1.2データに関わる役割

データの仕事は、性質の異なる複数の役割で分担されます。それぞれ「何に責任を持つか」で覚えると、試験の「作業 → 役割」の対応問題に強くなります。

• データベース管理者（DBA）：データベースの可用性・性能・セキュリティ・バックアップと復元を管理する。日々の安定運用の責任者。
• データエンジニア：データの取り込み・変換・統合とパイプライン構築を担い、分析できる状態に整える。
• データアナリスト：整ったデータを分析・可視化し、レポートやダッシュボードで意思決定を支援する。

1.1.3この節のまとめ

• データ＝構造化（行と列・SQL）／半構造化（JSON等・タグやキー）／非構造化（画像等・スキーマなし）
• 種類ごとに向いた保存先がある：構造化→リレーショナル、半構造化→NoSQL、非構造化→オブジェクトストレージ
• 役割＝DBA（運用・バックアップ）／データエンジニア（パイプライン）／データアナリスト（分析・可視化）