Le Big Data a révolutionné la manière dont les entreprises fonctionnent et choisissent leurs activités. L'un des éléments clés de ce changement est la différence entre les données non structurées et les données structurées. Dans le monde complexe de l'analyse des données et de la veille stratégique, il est essentiel de comprendre ces deux types de données pour pouvoir les utiliser dans votre entreprise.
Cet article examine les principales caractéristiques qui différencient les données non structurées des données structurées. Vous découvrirez leurs définitions et leurs formes, les problèmes et les opportunités liés au stockage et à la gestion des données, et découvrirez comment chaque type a un impact sur l'analyse et le traitement des données. À la fin de cet article, vous comprendrez comment ces types de données façonnent le monde de l'apprentissage automatique, du scraping Web et vous permettent de faire de meilleurs choix commerciaux.
Qu'est-ce que les données structurées?
Les données structurées sont des informations qui suivent une disposition et un ordre définis. Elles correspondent à un modèle de données spécifique afin que les personnes et les machines puissent les lire et les comprendre. Vous verrez généralement des données structurées dans des bases de données relationnelles ou des feuilles de calcul configurées en lignes et en colonnes avec des champs fixes.
Les principales caractéristiques des données structurées sont:
- Structure claire avec des traits identifiables
- Même ordre et même format partout
- Les personnes et les programmes informatiques peuvent y accéder et l'utiliser
- Stockés dans des schémas prédéfinis comme des bases de données
Certains exemples de données structurées sont des fichiers clients avec des noms et des adresses, des numéros de carte de crédit, des informations sur les stocks et des réponses à des enquêtes basées sur des nombres.
Que sont les données non structurées?
Les données non structurées ne suivent pas de modèle ou de schéma de données défini. Ce type d'informations prend de nombreuses formes et ne peut pas être intégré dans des bases de données classiques. Les données non structurées sont davantage une question de qualité et nécessitent des méthodes spéciales pour bien les analyser.
Exemples de données non structurées:
- Fichiers texte (documents Word, PDF)
- E-mails et publications sur les réseaux sociaux
- Images, fichiers sonores et vidéos
- Données provenant des capteurs des appareils IoT
Données structurées vs non structurées
Pour bien comprendre en quoi les formats de données structurés et non structurés diffèrent, examinons leurs principales caractéristiques :
- Rangements:Les utilisateurs conservent généralement les données structurées dans des bases de données relationnelles (SGBDR) qui utilisent SQL. En revanche, les données non structurées se trouvent dans des bases de données non relationnelles (NoSQL) ou des lacs de données.
- Nom de l'entreprise:Vous trouverez des données structurées organisées en tableaux avec des lignes et des colonnes. En revanche, les données non structurées n'ont pas de structure définie et restent dans leur forme d'origine.
- Requête:SQL facilite la recherche et l'utilisation de données structurées. Cependant, lorsqu'il s'agit de données non structurées, vous avez besoin d'outils et de méthodes spécifiques pour les analyser.
- Flexibilité:Les données structurées présentent des limites en matière d'ajout de nouveaux types d'informations, car les modifications de schéma nécessitent des mises à jour importantes de la base de données. Les données non structurées vous offrent plus de marge de manœuvre pour travailler dans ce domaine.
- Gestion:Les systèmes d’apprentissage automatique peuvent gérer facilement les données structurées, mais les données non structurées nécessitent souvent des méthodes plus avancées pour obtenir des informations significatives.
Stockage et gestion
L'extraction de données structurées et non structurées pose des défis différents et offre diverses opportunités en matière de gestion et de stockage des données. Examinons de plus près la manière dont les organisations stockent et gèrent ces deux types de données dans différents contextes.
Stockage de données structurées
Les bases de données relationnelles et les entrepôts de données stockent des données structurées. Ces systèmes utilisent un schéma prédéfini, souvent appelé « schéma à l'écriture », ce qui signifie que vous décidez de la structure des données avant de les stocker. Vous constaterez que le langage SQL (Structured Query Language) gère les données structurées, ce qui facilite la saisie, la recherche et la modification des données.
Les entrepôts de données, avec leurs schémas stricts, fonctionnent bien pour stocker des données structurées. Mais cette rigueur peut poser des problèmes lorsqu'il faut les modifier. Toute modification du schéma peut vous obliger à mettre à jour toutes les données structurées existantes, ce qui peut prendre beaucoup de temps et perturber votre travail.
Stockage de données non structurées
Les données non structurées ne disposent pas d'un modèle de données prédéfini. Les utilisateurs stockent ces données dans leur format d'origine et les traitent lorsque cela est nécessaire, selon une méthode appelée « schéma à la lecture ». Pour gérer les énormes volumes de données non structurées, qui peuvent représenter jusqu'à 90 % des données d'une entreprise, vous aurez besoin d'options de stockage plus adaptables.
Les lacs de données cloud sont devenus populaires pour stocker des données non structurées. Ils offrent d'énormes capacités de stockage avec une tarification basée sur l'utilisation, ce qui les rend rentables et faciles à mettre à l'échelle. Les bases de données NoSQL offrent un autre choix, vous permettant de stocker différents formats de données sans structure fixe.
Défis de gestion
La gestion des données non structurées pose plusieurs problèmes. La quantité massive de types divers et l'afflux rapide de données non structurées peuvent submerger les systèmes de stockage traditionnels. À mesure que vos données se développent, vous aurez besoin d'une infrastructure de stockage capable de gérer efficacement les données.
Pour analyser des données non structurées, vous avez besoin d'outils et de méthodes spécifiques, comme le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et l'IA. Ces technologies avancées peuvent vous aider à obtenir des informations précieuses à partir de divers types de données, tels que des documents texte, des images et des vidéos.
Pour résoudre ces problèmes, pensez à mettre en œuvre un plan de gestion des données qui comprend :
- Modèles de données adaptables pour gérer de nouveaux champs et types de données
- Systèmes de stockage puissants prenant en charge des réponses rapides et des mises à jour rapides des données
- Archivage de données efficace pour stopper la perte de données et réduire les coûts de stockage
- Des solutions évolutives à mesure que vos besoins en données augmentent
Analyse et traitement des données
L'observation et l'utilisation des données sont différentes selon qu'il s'agit d'informations organisées ou désordonnées. Il est essentiel de connaître ces différences pour tirer des informations utiles de vos données.
Analyse de données structurées
L'analyse de données structurées traite des informations qui suivent un format défini, souvent présent dans des tableaux ou des bases de données. Ce type de données présente une organisation claire et les utilisateurs peuvent y effectuer des recherches à l'aide de méthodes standard. La nature cohérente et fiable des données structurées renforce la qualité et la fiabilité du processus d'analyse.
Vous pouvez utiliser des données structurées pour :
- Effectuer des analyses précises et rapides
- Utiliser des méthodes d'analyse avancées telles que les modèles statistiques et l'apprentissage automatique
- Créez des rapports, des tableaux de bord et des visuels pour obtenir des informations utiles
- Recherchez, filtrez et triez facilement les données pour une exploration ciblée
Analyse des données non structurées
L'analyse de données non structurées vise à donner un sens aux informations qui ne rentrent pas dans des lignes et des colonnes classiques. Cela inclut le texte, les images, les vidéos, etc. Le processus consiste à examiner, nettoyer, modifier et modéliser les données à l'aide de différents outils d'analyse et de statistiques.
Les aspects clés de l’analyse des données non structurées comprennent :
- Traitement du langage naturel (NLP) pour analyser le texte
- Techniques d'analyse d'images et de vidéos
- Méthodes de traitement audio
- Analyse des données des capteurs des appareils IoT
Techniques de traitement
Pour gérer correctement les données structurées et non structurées, vous devez utiliser différentes méthodes de traitement :
- Classification des données : regroupez les données par métadonnées, comme le type de fichier ou le contenu, pour améliorer la gestion et mieux suivre les règles.
- Analyse des métadonnées : utilisez des « données sur les données » pour obtenir des informations sur des éléments non structurés tels que des articles de blog ou des images.
- Apprentissage automatique : utiliser des systèmes d’IA pour étudier et trouver du sens dans des données non structurées, comme repérer des éléments dans des images ou trier du texte.
- Visualisation des données : affichez les données sous forme d’images ou de graphiques afin que les utilisateurs puissent les comprendre et les étudier davantage.
Réflexions finales
La manière dont les entreprises gèrent et utilisent leurs ressources d'information dépend du type de données (structurées ou non). Les données structurées ont un format organisé, ce qui facilite leur analyse et leur interrogation. Elles sont donc parfaites pour les systèmes de bases de données traditionnels. En revanche, les données non structurées offrent plus de flexibilité et peuvent capturer de nombreux types d'informations différents. Cependant, pour bien les analyser, vous avez besoin d'outils spéciaux.
Les données étant de plus en plus volumineuses et diversifiées, les entreprises doivent élaborer des plans pour gérer efficacement les données structurées et non structurées. Cela signifie investir dans des solutions de stockage évolutives, utiliser des méthodes d’analyse de pointe et appliquer l’apprentissage automatique pour obtenir des informations à partir de différentes sources de données. En apprenant à connaître ce qui rend chaque type de données unique, les entreprises peuvent exploiter toute la puissance de leurs données pour susciter de nouvelles idées et faire des choix intelligents.
FAQ
Quelle est la différence entre les données structurées et les données non structurées ?
Les données structurées ont une organisation qui leur permet de s'insérer dans des tables ou des bases de données. Elles incluent des types spécifiques tels que des nombres, des textes courts ou des dates. Les données non structurées, en revanche, ont une organisation difficile en raison de leur nature ou de leur taille. Ce type comprend des formats tels que l'audio, la vidéo et les documents texte volumineux.
Pouvez-vous énumérer cinq différences clés entre les données structurées et non structurées ?
Bien sûr, voici les principales différences : les données structurées sont standardisées et peuvent être recherchées, tandis que les données non structurées restent souvent dans leur forme d'origine. Les données structurées sont quantitatives, vous pouvez donc les mesurer et les compter, mais les données non structurées sont qualitatives et se concentrent davantage sur les descriptions. De plus, les données structurées résident dans des entrepôts de données, tandis que les données non structurées finissent dans des lacs de données.
Qu’est-ce qui décrit le mieux les données non structurées ?
L'une des caractéristiques des données non structurées est qu'elles ne suivent pas de modèle de données spécifique. Cela les distingue des données structurées, qui s'en tiennent à un modèle et à une organisation clairs.
Quelles sont les caractéristiques des données structurées ?
Les données structurées s'appuient sur un modèle de données avec une structure claire qui place les informations dans des lignes et des colonnes. Cette configuration garantit que la définition, le format et la signification des données sont bien définis et le restent.
