On emploie les termes « structuré » et « non structuré » pour classer les données selon des critères tels que le format et la présence ou l’absence de règles de schéma.
Les données structurées ont un schéma fixe et s’adaptent parfaitement aux lignes et aux colonnes, telles que les noms et les numéros de téléphone. Les données non structurées n’ont pas de schéma fixe et peuvent avoir un format plus complexe, comme des fichiers audio et des pages Web.
Voici les principaux domaines de différences entre les données structurées et les données non structurées :
Lisez la suite pour consulter des définitions plus détaillées, des cas d’utilisation et les autres avantages des données structurées et non structurées.
Les données structurées sont organisées dans un format clair et prédéfini. De par leur nature standardisée, les données structurées sont facilement déchiffrables par les outils d’analytique des données, le machine learning et les utilisateurs humains.
Les données structurées peuvent inclure à la fois des données quantitatives (telles que les prix ou les chiffres d’affaires) et des données qualitatives (telles que les dates, les noms, les adresses et les numéros de carte de crédit).
Par exemple, un rapport financier avec des noms d’entreprise, des valeurs de dépenses et des périodes étudiées organisés en lignes et en colonnes est considéré comme une donnée structurée.
Les données structurées sont généralement stockées dans des formats tabulaires, comme des feuilles de calcul Excel et des bases de données relationnelles (ou SQL Database). Les utilisateurs peuvent saisir, rechercher et manipuler efficacement des données structurées dans un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) en utilisant le langage de requête structuré (SQL).
Développé par IBM en 1974, SQL est le langage de programmation utilisé pour gérer les données structurées.
Cas d’utilisation des données structurées :
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Les avantages des données structurées sont liés à leur facilité d’utilisation et d’accès :
Les défis des données structurées tournent autour du manque de flexibilité des données :
Les données non structurées n’ont pas de format prédéfini. Les jeux de données non structurés sont généralement volumineux (de l’ordre du téraoctet ou du pétaoctet) et comprennent 90 % de toutes les données générées par l’entreprise.
Ce volume élevé est dû à l’ émergence du big data, c’est-à-dire des jeux de données massifs et complexes provenant d’Internet et d’autres technologies connectées.1
Les données non structurées peuvent contenir à la fois des données textuelles et non textuelles et des données qualitatives (commentaires sur les réseaux sociaux) et quantitatives (chiffres intégrés dans le texte).
Voici quelques exemples de données non structurées provenant de sources de données textuelles :
Voici des exemples de données non textuelles non structurées :
Comme les données non structurées n’ont pas de modèle de données prédéfini , elles sont difficiles à traiter et à analyser à l’aide d’outils et de méthodes de données conventionnels.
Elles sont mieux gérées dans les bases de données non relationnelles ou NoSQL ou dans les data lakes, qui sont conçus pour gérer d’énormes quantités de données brutes, quel que soit le format.
Souvent, le machine learning, l’analytique avancée et le traitement automatique du langage naturel (NLP) sont utilisés pour extraire des informations précieuses à partir de données non structurées.
Cas d’utilisation :
Les avantages des données non structurées impliquent des avantages en termes de format de données, de vitesse et de stockage :
Défis du centre de données non structurées en termes d’expertise et de ressources disponibles :
L’IA est capable de traiter rapidement de grands volumes de données. Ceci est une capacité clé pour les entreprises qui veulent transformer d’énormes quantités de données non structurées en informations exploitables.
Grâce au machine learning et au traitement automatique du langage naturel (NLP), les algorithmes d’IA peuvent passer au crible les données non structurées pour trouver des tendances et formuler des prédictions ou des recommandations en temps réel.
Les entreprises peuvent ensuite intégrer ces modèles analytiques dans les tableaux de bord ou les interfaces de programmation des applications (API) existants pour automatiser les processus de prise de décision.
Les données semi-structurées constituent le « pont » entre les données structurées et les données non structurées. Elles sont particulièrement utiles pour le web scraping et l’ intégration de données.
Les données semi-structurées n’ont pas de modèle de données prédéfini. Cependant, elles utilisent des métadonnées (par exemple, des balises et des marqueurs sémantiques) pour identifier les caractéristiques spécifiques des données et les classer dans des dossiers et des champs prédéfinis.
Les métadonnées permettent en fin de compte de mieux cataloguer, rechercher et analyser les données semi-structurées que les données non structurées.
Les exemples de données semi-structurées incluent les fichiers JavaScript Object Notation (JSON), les valeurs séparées par des virgules (CSV) et les fichiers eXtensible Markup Language (XML).
Un exemple plus couramment cité est l’e-mail dans lequel certaines sections de données ont un format standardisé (comme les en-têtes et les lignes d’objet), avec, à l’intérieur de ces sections, un contenu de données non structurées.
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1,2 “Untapped value: What every executive needs to know about unstructured data," IDC, août 2023.