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Données structurées vs non structurées : tout ce que vous devez savoir
Tout ce que vous devez savoir sur les données structurées et non structurées. Qu’est-ce que c’est, pourquoi c’est important et comment déplacer vos données pour de meilleurs résultats.
Dans ce marché difficile et concurrentiel, la seule chose qui a aidé les entreprises à s’efforcer et à être pertinentes, ce sont les données.
En effet, selonForbes, 52 % des entreprises dans le monde utilisent des données et des analyses pour dynamiser leurs opérations commerciales. 71% des entreprises,d’autre part, pensent qu’au cours des trois prochaines années et au-delà, leurs investissements dans les données et l’analyse augmenteront considérablement.
De la banque et de la finance à la santé, tous les secteurs exploitent aujourd’hui les données pour simplifier leurs opérations quotidiennes et prendre de meilleures décisions commerciales. Les données orientent une entreprise dans la bonne direction ou, au minimum, offrent des informations pour planifier de futures campagnes, organiser l’introduction de nouveaux produits ou mener diverses expérimentations.
Les organisations ont bénéficié de l’afflux constant de données en prenant des décisions fondées sur des faits qui ont conduit à la croissance. Mais chacune de ces décisions dépend du type de données qui sont collectées et déplacées.
Vous avez peut-être entendu les termes données structurées et non structurées, mais vous vous demandez peut-être ce qu’ils signifient. La distinction entre les données structurées et non structurées a des implications importantes pour le stockage, le traitement et l’analyse des données – en particulier dans les grands volumes. Dans cet article de blog, nous couvrons ce que sont les données structurées et non structurées, ainsi que les principales différences entre les deux.
Données structurées vs non structurées : en bref
Vous pourriez être curieux de connaître les types de données traitées étant donné tout le buzz sur la façon dont les organisations les utilisent. La première chose à comprendre est que toutes les données ne sont pas égales. Bien que la plupart des données ne soient pas structurées, certaines d’entre elles sont structurées. Les données structurées et non structurées vivent dans de nombreux types de bases de données et sont sourcées, rassemblées et mises à l’échelle de diverses manières.
Les données structurées sont des informations bien organisées, factuelles et directes. Il prend généralement la forme de lettres et de chiffres qui s’insèrent facilement dans les lignes et les colonnes du tableau. Les données non structurées, quant à elles, existent dans une grande variété de formats et sans aucune organisation préétablie. Il peut s’agir de n’importe quoi, des images et des fichiers texte comme les PDF aux fichiers audio et vidéo.
Qu’est-ce que les données structurées ?
En termes simples, les données structurées sont un type de données qui peut tenir dans un format prédéfini. Il respecte un modèle de données qui a une structure clairement définie et suit un ordre cohérent. Les données structurées sont simples à accéder et à utiliser pour une personne ou un programme informatique.
En règle générale, les données structurées sont conservées dans des bases de données ou d’autres endroits avec des schémas clairs. il est présenté sous forme de tableau avec des liens entre les différentes lignes et colonnes. Les bases de données SQL ou les fichiers Excel sont des exemples typiques de données structurées. Chacun d’eux a un ensemble de colonnes et de lignes organisées et triables. Et pour gérer les données structurées conservées dans les bases de données, SQL (Structured Query language) est fréquemment utilisé.
Avantages des données structurées
- Les données structurées sont plus faciles d’accès. Son utilisation et son existence sont antérieures à celles des données non structurées. Pour cette raison, il existe plus d’outils disponibles sur le marché pour vous permettre d’y accéder, de le contrôler et de le modifier. De plus, SQL peut être utilisé pour appeler des données structurées, ce qui augmente encore son accessibilité.
- Les données structurées sont simples à utiliser avec les technologies actuelles. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent comprendre et utiliser des données structurées en raison de leur architecture clairement définie. En utilisant une telle technologie, l’interrogation devient plus simple.
- Les données structurées sont propices aux personnes. Pour comprendre et manipuler des données structurées, il n’est pas nécessairement nécessaire d’avoir une compréhension approfondie de la façon dont elles agissent ou fonctionnent. Par conséquent, il est plus simple pour les décideurs d’acquérir, de comprendre et d’utiliser les données pour les opérations de l’entreprise.
Inconvénients des données structurées
- Il est essentiel d’utiliser les données structurées de manière spécifique en raison de leur structure prédéfinie. L’adaptabilité et la versatilité des données structurées sont donc contraintes.
- Un schéma prédéfini doit être inclus dans le stockage car les données structurées doivent être stockées de manière spécifique. Lorsqu’il est nécessaire de modifier les exigences en matière de données, ces entrepôts de données demandent beaucoup de ressources de gestion.
Outils pour les données structurées
Les données structurées existent ici depuis plus longtemps que les données non structurées ou semi-structurées. De ce fait, il existe davantage d’outils disponibles pour gérer les données structurées. Quelques-uns d’entre eux sont :
- MySQL
- SQLite
- OLAP
- PostgreSQL
Qu’est-ce que les données non structurées ?
Les données non structurées, en termes simples, sont des données indéfinies qui n’ont pas de format prédéterminé. Il fait référence à des informations qui ne sont pas organisées ou qui ont un modèle de données prédéterminé. Bien que les données non structurées puissent parfois inclure des faits tels que des dates, des nombres et des faits, elles se composent généralement principalement de texte. Par rapport aux données stockées dans des bases de données organisées, cela provoque des anomalies et des ambiguïtés qui rendent difficile la compréhension à l’aide d’outils conventionnels. Les bases de données No-SQL, les fichiers audio et les fichiers vidéo sont des exemples typiques de données non structurées.
La capacité de stockage et d’analyse des données non structurées s’est considérablement améliorée ces dernières années, grâce à l’introduction d’un certain nombre de nouveaux outils et technologies capables de stocker certains types de données non structurées. Par exemple, MongoDB est conçu pour stocker efficacement des documents. Comme illustration alternative, Apache Giraph est conçu pour stocker des associations entre nœuds.
Avantages des données non structurées
- Les données non structurées sont conservées sous la forme dans laquelle elles ont été produites à l’origine. En raison de sa nature naissante, il peut être modifié pour fonctionner avec de nombreux autres formats de fichiers, améliorant ainsi son adaptabilité et sa polyvalence. Au lieu d’appeler l’ensemble de la pile, les data scientists ne peuvent obtenir que les données dont ils ont besoin pour travailler.
- Les données non structurées ne nécessitent aucun traitement particulier avant d’être stockées. Il est ainsi plus facile à rassembler et à stocker. Il peut être sauvegardé dès qu’il est trouvé ou produit.
- Les données non structurées sont conservées dans des lacs de données, qui sont des espaces considérables contenant le stockage de données et fonctionnent souvent sur un modèle de paiement à l’utilisation. En conséquence, les entreprises peuvent stocker leurs données à moindre coût car elles n’ont plus besoin d’exploiter des serveurs de données internes.
Inconvénients des données non structurées
- Les données non structurées ont besoin d’expertise et d’expérience pour être compréhensibles. Il est initialement dépourvu de tout détail ou qualité. Il ne s’agit que d’une compilation aléatoire de données non traitées extraites d’Internet. Les data scientists sont donc amenés à manipuler et interpréter ces données.
- Les données non structurées exigent des outils spéciaux. Il est relativement nouveau par rapport aux données structurées. Les données non structurées ne peuvent pas être utilisées sous leur forme brute. Il nécessite un traitement par des processeurs de données spécialisés qui le séparent suffisamment pour être utilisable.
Outils pour les données non structurées
Comme les données non structurées sont plus récentes que les données structurées, il n’y a pas beaucoup d’outils disponibles pour les gérer. Cela rend difficile la gestion des données non structurées. Cependant, vous pourriez trouver cette procédure considérablement plus simple pour vous si vous utilisez les outils indiqués ci-dessous.
- Azure
- Amazon DynamoDB
- MongoDB
5 étapes critiques pour un nettoyage efficace des données
Le nettoyage des données est une première étape très importante dans la construction d’une stratégie d’analyse de données. Savoir comment nettoyer vos données peut vous faire gagner d’innombrables heures et même vous éviter de commettre de graves erreurs en sélectionnant les mauvaises données pour préparer votre analyse, ou pire, en tirant les mauvaises conclusions. Découvrez les 5 étapes critiques pour un nettoyage efficace des données.
Données structurées vs données non structurées : principales différences
Cela se résume aux types de données qui peuvent être utilisées, à la quantité de connaissances de données nécessaires pour les utiliser et au schéma en écriture ou en lecture lors du choix entre les données structurées et non structurées.
Les données non structurées (qualitatives) offrent un aperçu plus approfondi du comportement et de l’intention des consommateurs que les données structurées (quantitatives).
Examinons quelques-uns des principaux domaines de distinction et leurs ramifications :
| Propriété | Données structurées | Données non structurées |
| Sources | Les sources courantes de données structurées sont les feuilles de calcul, les systèmes OLTP, les formulaires en ligne, les réseaux, les serveurs Web, etc. | Les sources courantes de données non structurées sont les e-mails, la messagerie instantanée, les fichiers multimédias, les outils collaboratifs, etc. |
| Évolutivité | La mise à l’échelle vers le haut ou vers le bas peut être un peu difficile car les données structurées sont stockées sur des schémas de base de données. | Les données non structurées sont plus évolutives car elles sont conservées dans leur format brut sans aucun traitement. |
| Formes | Les données structurées sont considérées comme ayant un format tabulaire avec des relations claires entre les colonnes. | Les données non structurées sont accessibles dans les médias enrichis, les données géospatiales et de surveillance, etc. |
| Format | Format prédéfini | Pas de format spécifique, brut |
| La nature | Quantitatif ou mathématique | Non catégorisé et qualitatif |
| Stockage | Entrepôts de données | Lacs de données |
| Cas d’utilisation | Les CRM, les services de réservation en ligne et les systèmes comptables font partie des cas d’utilisation les plus courants des données structurées. | Les données non structurées ont plusieurs applications, notamment l’exploration de données, les chatbots, l’analyse prédictive, etc. |
Rôle des données semi-structurées par rapport aux données structurées et non structurées
Les analystes de données peuvent identifier le groupement d’informations et les hiérarchies en utilisant les balises et les marques internes que les données semi-structurées conservent pour distinguer les éléments de données distincts. Bases de données peuvent également être semi-structurés, tout comme les documents. Même si cette forme de données ne représente que 5 à 10 % de la quantité totale de données, elle a d’importantes applications commerciales lorsqu’elle est combinée avec des données structurées et non structurées.
Un exemple typique de type de données semi-structurées est le courrier électronique. Bien que le suivi des threads, la quasi-déduplication et la recherche de concepts nécessitent des outils analytiques plus sophistiqués, les métadonnées intégrées du courrier électronique permettent la catégorisation et les recherches par mots-clés sans avoir besoin d’outils supplémentaires.
Même si le courrier électronique est un cas d’utilisation important, la plupart des développements semi-structurés se concentrent sur la résolution des problèmes de transit de données. Le partage et le transfert de données sur le Web, y compris l’échange de données informatisé (EDI), plusieurs plateformes de médias sociaux, les langages de balisage de documents et les bases de données NoSQL, deviennent des cas d’utilisation de plus en plus populaires pour l’échange de données de capteurs.
Dernier plat à emporter
Les données et les informations sont essentielles à la croissance et à la pérennité d’une entreprise. Il est également important de prendre des décisions commerciales éclairées et d’obtenir des résultats bénéfiques. L’efficacité d’une entreprise dépend de sa capacité à obtenir des données pertinentes, à les évaluer et à agir en conséquence. Aussi importantes soient-elles, les données ne se présentent pas sous une forme ou un type unique. Certains d’entre eux sont structurés tandis que d’autres ne sont pas structurés.
Les données structurées sont faciles à gérer, mais les données non structurées et semi-structurées sont difficiles à organiser et à extraire. Chaque type de données est crucial pour une entreprise, et savoir comment bien les gérer aide les organisations à réduire les erreurs et à augmenter la productivité.
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