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Comprendre les données structurées, semi-structurées et non structurées
Lorsque nous parlons de données ou d'analyse, les termes données structurées, non structurées et semi-structurées sont souvent discutés. Ce sont les trois formes de données qui sont devenues 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 raison de l'essor du Big Data. 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 données semi-structurées vs données non structurées
- Différences entre les données structurées, semi-structurées et non structurées
Ce billet de blog examinera les différences entre les données structurées et non structurées, et comment les outils modernes nous permettent d'analyser et de traiter ces différents formats de données.
Données structurées vs données semi-structurées vs données non structurées
Passons à l'essentiel :
Données structurées vs semi-structurées vs données non structurées (Source : The Data Wiki)
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 provenant de machines, telles que les données de point de vente telles que la quantité, les codes-barres et les statistiques de blog. De même, quiconque travaille 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?
Vous ne trouverez peut-être pas toujours que vos ensembles de données sont 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 entreprises utilisent des propriétés organisationnelles telles que des métadonnées ou des balises sémantiques 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 données dans un format semi-structuré sont les 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. F
ou par exemple, si vous prenez une photo à partir d'un smartphone, elle aura des attributs structurés comme la géolocalisation, l'ID de l'appareil et l'horodatage. Après les avoir enregistrées, vous pouvez attribuer des balises aux images 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.
Que sont les données non structurées?
Les données non structurées 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.
Les données non structurées comprennent les publications sur les réseaux sociaux, les chats, les images satellite, les données des capteurs IoT, les e-mails et les présentations. Gestion des données non structurées prend ces données pour les organiser de manière logique et prédéfinie dans le stockage de données. Les outils de traitement du langage naturel (NLP) aident à comprendre les données non structurées qui existent dans un format écrit.
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 les publications sur les réseaux sociaux ne sont pas non plus structurés.
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
mer. 23 sept. 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 aider à prédire les futures tendances d'achat ou à 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 et les chats frauduleux, ce qui peut être utile aux entreprises pour surveiller la conformité aux politiques. C'est pourquoi les entreprises extraient et stockent des données non structurées dans des entrepôts de données (également appelés lacs de données) à des fins d'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 souhaite poser et de l'ordre dans lequel il les posera. 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 utilisera le même script pour tous les candidats. De même, les données structurées par rapport aux données non structurées suivent un format organisé avec un schéma moins flexible.
Le troisième type est constitué de données semi-structurées. Dans un entretien semi-structuré, l'intervieweur combinera les éléments des entretiens non structurés et structurés. Il comprendrait les éléments quantitatifs et de cohérence, semblable à un entretien structuré.
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. 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 en fait la plus flexible et la plus évolutive des 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 simultanéité des données est disponible et, par conséquent, généralement préférée pour le processus multitâche. Dans les données semi-structurées, la transaction est adaptée du SGBD, mais la simultanéité 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 uniquement concentrées sur l’extraction et l’analyse d’informations à partir de données structurées. Cependant, avec la croissance des données semi-structurées et non structurées, les entreprises doivent désormais rechercher une solution capable de les aider à analyser les trois types de données.
Simplifiez la gestion des données non structurées avec Astera
Des outils de données de niveau entreprise, tels que Astera Centerprise, peut vous aider. Centerprise est livré avec un support intégré pour les 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 que les responsables peuvent utiliser pour prendre des décisions commerciales clés.
outil d'extraction
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.
Astera ReportMiner est un outil d'extraction de données de bout en bout qui facilite l'extraction de données structurées, semi-structurées et non structurées. Il convertit également les données non structurées au format structuré dans une interface facile à utiliser.
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