Comprendre les données structurées, semi-structurées et non structurées

By |2022-03-29T06:11:50+00:001er Novembre 2020|

Lorsque nous parlons de données ou d'analyses, les termes données structurées, non structurées et semi-structurées sont souvent évoqués. Ce sont les trois formes de données qui sont désormais pertinentes pour tous les types d'applications métier. Les données structurées existent depuis un certain temps, et les systèmes et rapports traditionnels reposent toujours sur cette forme de données. Cependant, il y a eu une augmentation rapide de la génération de sources de données semi-structurées et non structurées au cours des dernières années. En conséquence, de plus en plus d'entreprises cherchent désormais à faire passer leur intelligence d'affaires et leurs analyses au niveau supérieur en incluant les trois formes de données.

Données structurées vs non structurées vs semi-structurées

Ce billet de blog examinera les différences entre les données structurées, non structurées et semi-structurées et comment les outils modernes nous permettent d'analyser et de traiter ces différents formats de données.

Qu'est-ce que les données structurées?

Les données structurées sont des informations qui ont été formatées et transformées en un modèle de données bien défini. Les données brutes sont mappées dans des champs prédéfinis qui peuvent ensuite être extraits et lus facilement via SQL. Les bases de données relationnelles SQL, constituées de tables avec des lignes et des colonnes, sont le parfait exemple de données structurées.

Le modèle relationnel de ce format de données utilise la mémoire puisqu'il minimise la redondance des données. Cependant, cela signifie également que les données structurées sont plus interdépendantes et moins flexibles. Examinons maintenant d'autres exemples de données structurées.

Exemples de données structurées

Ce type de données est généré à la fois par des humains et des machines. Il existe de nombreux exemples de données structurées générées par des machines, telles que des données de point de vente telles que la quantité, les codes-barres et les statistiques de blog. De même, toute personne travaillant sur des données aurait utilisé des feuilles de calcul une fois dans sa vie, ce qui est un cas classique de données structurées générées par des humains. En raison de l'organisation des données structurées, elles sont plus faciles à analyser que les données semi-structurées et non structurées.

Qu'est-ce que les données semi-structurées?

Vos ensembles de données peuvent ne pas toujours être structurés ou non structurés ; les données semi-structurées ou les données partiellement structurées constituent une autre catégorie entre les données structurées et non structurées. Les données semi-structurées sont un type de données qui présentent des caractéristiques cohérentes et définies. Il ne se confine pas dans une structure rigide telle que celle nécessaire aux bases de données relationnelles. Les propriétés organisationnelles telles que les métadonnées ou les balises sémantiques sont utilisées avec des données semi-structurées pour les rendre plus gérables ; cependant, il contient encore une certaine variabilité et des incohérences.

Exemples de données semi-structurées

Un exemple de format semi-structuré de données est celui des fichiers délimités. Il contient des éléments qui peuvent décomposer les données en hiérarchies distinctes. De même, dans les photographies numériques, l'image n'a pas elle-même de structure prédéfinie mais possède certains attributs structurels qui la rendent semi-structurée. Par exemple, si une image est prise à partir d'un smartphone, elle aurait des attributs structurés tels que la géolocalisation, l'ID de l'appareil et l'horodatage. Après avoir été stockées, les images peuvent également se voir attribuer des balises telles que « animal de compagnie » ou « chien » pour fournir une structure.

À certaines occasions, les données non structurées sont classées en tant que données semi-structurées car elles possèdent un ou plusieurs attributs de classification.

Comprendre les données structurées, semi-structurées et non structurées

Données structurées vs données semi-structurées vs données non structurées (Source : The Data Wiki)

Que sont les données non structurées?

Non structuré les données sont définies comme des données présentes sous forme brute absolue. Ces données sont difficiles à traiter en raison de leur organisation et de leur formatage complexes. La gestion des données non structurées peut prendre des données sous de nombreuses formes, y compris les publications sur les réseaux sociaux, les chats, l'imagerie satellite, les données de capteurs IoT, les e-mails et les présentations, pour les organiser de manière logique et prédéfinie dans un stockage de données. En revanche, la signification des données structurées est des données qui suivent des modèles de données prédéfinis et sont faciles à analyser. Des exemples de données structurées incluraient des noms de clients classés par ordre alphabétique et des numéros de carte de crédit correctement organisés. Après avoir compris la définition des données non structurées, examinons quelques exemples.

Exemples de données non structurées

Les données non structurées peuvent être tout ce qui n'est pas dans un format spécifique. Il peut s'agir d'un paragraphe d'un livre contenant des informations pertinentes ou d'une page Web. Un exemple de données non structurées pourrait également être des fichiers journaux qui ne sont pas faciles à séparer. Les commentaires et publications sur les réseaux sociaux doivent être analysés.

Voici un exemple de données non structurées à partir d'un fichier journal.

38,P-R-38636-6-45,P-R-39105-1-11,P-R-38036-1-5,P-R-35697-1-13,P-R-35087-1-27,P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203 
Wed Sep 23 2020 05:21:01 GMT+0500

Les données non structurées sont qualitatives et non quantitatives, elles sont donc principalement de nature catégorique et caractéristique. Par exemple, les données des médias sociaux ou des sites Web peuvent être utilisées pour déterminer les futures tendances d'achat ou déterminer l'efficacité d'une campagne de marketing. Un autre exemple d'analyse de données non structurées est la détection de modèles dans les e-mails frauduleux et le chat, ce qui peut être utile aux entreprises pour surveiller la conformité aux politiques. C'est pourquoi les données non structurées sont extraites et stockées dans des entrepôts de données non structurées (également appelés lacs de données) pour analyse.

Différences entre les données structurées, semi-structurées et non structurées

Comprenons la différence entre les données structurées, les données non structurées et les données semi-structurées en utilisant une analogie avec les entretiens. Nous pouvons le faire en examinant des exemples de données structurées et non structurées dans le monde réel. Supposons qu'il existe trois types d'entretiens d'embauche : les entretiens non structurés, semi-structurés et structurés.

Dans un entretien au format non structuré, les questions posées sont entièrement au choix de l'intervieweur. Il peut décider des questions qu'il veut poser et de l'ordre dans lequel elles seront posées. Les exemples populaires de questions non structurées incluent « parlez-moi de vous » et « décrivez votre rôle idéal ».

Un autre type est un entretien structuré. Dans ce cas, l'intervieweur suivra strictement un script créé par le service RH, et le même script sera utilisé pour tous les candidats. De même, les données structurées et non structurées suivent un format organisé avec un schéma moins flexible.

Le troisième type est constitué de données semi-structurées. Dans une entrevue semi-structurée, l'intervieweur combinera les éléments des deux déstructuré et des entretiens structurés. Il comprendrait les éléments quantitatifs et de cohérence, similaires à une entrevue structurée. Cependant, en même temps, comme les données semi-structurées, les entretiens structurés auront la flexibilité de personnaliser les questions en fonction de la situation. Pour rappel, la principale différence entre les données non structurées et semi-structurées est que les données non structurées ne suivent aucun format prédéfini, tandis que les données semi-structurées ne sont que partiellement non structurées.

Les points suivants mettent en évidence les différences entre les données structurées et les données non structurées et les données semi-structurées :

  • Organisation: Les données structurées sont bien organisées ; par conséquent, il a le plus haut niveau d'organisation, tandis que les données semi-structurées sont partiellement organisées ; par conséquent, le niveau d'organisation est inférieur à celui des données structurées mais supérieur à celui des données non structurées. Enfin, cette dernière catégorie n'est pas du tout organisée.
  • Flexibilité et évolutivité: Les données structurées dépendent d'une base de données relationnelle ou d'un schéma, donc moins flexibles et difficiles à mettre à l'échelle, tandis que les données semi-structurées sont plus flexibles et plus simples à mettre à l'échelle que les données structurées. Cependant, les données non structurées n'ont pas de schéma qui les rend plus flexibles et évolutives parmi les deux autres.
  • Gestion des versions: Étant donné que les données structurées sont basées sur une base de données relationnelle, la gestion des versions est effectuée sur des tuples, des lignes et des tables. En revanche, dans les données semi-structurées, les tuples ou les graphes sont possibles car seule une base de données partielle est prise en charge. Enfin, dans les données non structurées, la gestion des versions est probablement l'ensemble des données car il n'y a pas de support de base de données.
  • Gestion des transactions: Dans les données structurées, la concurrence des données est disponible et, par conséquent, généralement préférée pour le processus multitâche. Alors que dans les transactions de données semi-structurées, la transaction est adaptée à partir du SGBD, mais la concurrence des données n'est toujours pas disponible. Enfin, dans les données structurées, ni la gestion des transactions ni la concurrence des données ne sont présentes.

Historiquement, les entreprises se sont concentrées uniquement sur extraction et l'analyse d'informations à partir de données structurées. Cependant, avec la croissance des données non structurées, les entreprises doivent désormais rechercher une solution pouvant les aider à analyser les trois types de données.

Des outils de données de niveau entreprise, tels que Astera Centerprise, peut vous aider. Centerprise est livré avec une prise en charge intégrée des formats de données structurés, semi-structurés et non structurés. L'outil vous permet de capturer rapidement des données piégées dans un système disparate, de valider leur qualité, de les transformer pour répondre aux exigences de l'entreprise et de les exporter vers la couche d'analyse des données. Le résultat est que vous pouvez traduire les données d'entrée de votre base de données, documents, e-mails, PDF et divers autres formats en un flux cohérent d'informations de sortie qui peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions commerciales clés.

Pour résumer, il est essentiel pour les entreprises de comprendre la différence entre les données structurées, non structurées et les données semi-structurées. Ils doivent analyser les trois formes de données pour garder une longueur d'avance sur leurs concurrents et tirer le meilleur parti de leurs informations.

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