Données structurées et non structurées : Quelle est la différence ?

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En matière de données, les fichiers peuvent se présenter sous de nombreuses formes différentes. Les deux principaux types de données sont les données structurées et non structurées. Chacun est collecté et sourcé de différentes manières, et réside sur différents types de bases de données, ce qui rend leurs différences importantes pour les professionnels des données.

Mais en quoi diffèrent-ils exactement l'un de l'autre ? Et pourquoi voudriez-vous utiliser l'un plutôt que l'autre ?

Continuez la lecture pour découvrir les réponses à ces questions et à bien d'autres, notamment comment ils sont utilisés dans le monde réel, quels outils vous utiliserez pour les gérer et quelles professions travaillent avec eux au quotidien.

Données structurées et non structurées

La principale différence est que les données structurées sont définies et consultables. Cela inclut des données comme les dates, les numéros de téléphone et les codes SKU des produits. Les données non structurées représentent tout le reste, plus difficile à catégoriser ou à rechercher, comme les photos, les vidéos, les podcasts, les publications sur les réseaux sociaux et les emails. La plupart des données dans le monde sont des données non structurées.

Que sont les données structurées ?

Les données structurées sont généralement des données quantitatives qui sont organisées et facilement consultables. Le langage de programmation Structured Query Language (SQL) est utilisé dans une base de données relationnelle pour "interroger", saisir et rechercher dans les données structurées.

Les types courants de données structurées comprennent les noms, les adresses, les numéros de carte de crédit, les numéros de téléphone, les évaluations par étoiles des clients, les informations bancaires et d'autres données qui peuvent être facilement recherchées à l'aide de SQL.

Cette vidéo du certificat professionnel Google Data Analytics vous donnera une introduction rapide aux données structurées :

Exemples de données structurées

Dans le monde réel, les données structurées pourraient être utilisées pour des choses comme :

• Réserver un vol : Les données de vol et de réservation, telles que les dates, les prix et les destinations, s'intègrent parfaitement dans le format d'une feuille de calcul Excel. Lorsque vous réservez un vol, ces informations sont stockées dans une base de données.

• Gestion de la relation client (CRM) : Les logiciels CRM comme Salesforce traitent les données structurées à travers des outils analytiques pour créer de nouveaux ensembles de données permettant aux entreprises d'analyser le comportement et les préférences des clients.

Différences clés : Données structurées vs. données lisibles par machine

Les formats de données lisibles par machine comme CSV, RDF et JSON sont conçus pour être utilisés par les appareils et les machines, ce qui les rend difficiles à interpréter pour les humains. En revanche, les données structurées sont plus accessibles et peuvent être comprises sans une connaissance approfondie des types de données.

Avantages et inconvénients des données structurées

Les données structurées offrent de nombreux avantages, mais elles ne sont pas sans limites. Pour vous aider à mieux déterminer si les données structurées conviennent à vos propres objectifs de projet, considérez les avantages et inconvénients suivants :

Outils pour les données structurées

Les données structurées sont généralement stockées et utilisées avec des bases de données relationnelles et des entrepôts de données supportés par SQL. Voici quelques exemples d'outils utilisés pour travailler avec des données structurées :

• OLAP

• MySQL

• PostgreSQL

• Oracle Database

Que sont les données semi-structurées ?

Alors, qu'y a-t-il entre les deux ? Les données semi-structurées sont un mélange des deux types de données. Une photo prise sur votre iPhone est non structurée, mais elle peut être accompagnée d'un horodatage et d'une localisation géotaggée. Certains téléphones tagueront les photos en fonction des visages ou des objets, ajoutant un autre élément de données structurées. Avec ces classificateurs, cette photo est considérée comme une donnée semi-structurée.

Que sont les données non structurées ?

Les données non structurées sont tous les autres types de données qui ne sont pas structurées. Environ 80 à 90 pour cent des données sont non structurées, ce qui signifie qu'elles ont un énorme potentiel d'avantage concurrentiel si les entreprises trouvent des moyens de les exploiter [1]. Les données non structurées comprennent une variété de formats, tels que les emails, les images, les fichiers vidéo, les fichiers audio, les publications sur les réseaux sociaux, les PDF, et bien plus encore.

Les données non structurées sont généralement stockées dans des lacs de données, des bases de données NoSQL, des entrepôts de données et des applications. Aujourd'hui, ces informations peuvent être traitées par des algorithmes d'intelligence artificielle et apportent une valeur énorme aux organisations.

Exemples de données non structurées

Dans le monde réel, les données non structurées pourraient être utilisées pour des choses comme :

• Chatbots : Les chatbots sont programmés pour effectuer une analyse de texte afin de répondre aux questions des clients et de fournir les bonnes informations.

• Prédictions de marché : Les données peuvent être manipulées pour prédire les changements sur le marché boursier afin que les analystes puissent ajuster leurs calculs et leurs décisions d'investissement.

Avantages et inconvénients des données non structurées

Tout comme pour les données structurées, vous trouverez de nombreux avantages et inconvénients à utiliser des données non structurées. Voici quelques-uns des avantages et inconvénients de l'utilisation des données non structurées :

Outils pour les données non structurées

Les données non structurées sont généralement prises en charge par des lacs de données flexibles compatibles avec NoSQL et des bases de données non relationnelles. Par conséquent, certains des outils que vous pourriez utiliser pour gérer des données non structurées incluent :

• MongoDB

• Hadoop

• Azure

Professions axées sur les données

Les emplois qui travailleraient généralement avec des données structurées ou non structurées incluent la plupart des types de carrières liées aux données. Voici quelques rôles courants qui travaillent avec les données :

• Ingénieur de données : Les ingénieurs de données conçoivent et construisent des systèmes pour collecter et analyser des données. Ils utilisent généralement SQL pour interroger des bases de données relationnelles afin de gérer les données, ainsi que pour repérer des incohérences ou des modèles qui peuvent affecter positivement ou négativement les objectifs d'une organisation.

• Analyste de données : Les analystes de données prennent des ensembles de données provenant de bases de données relationnelles pour les nettoyer et les interpréter afin de résoudre une question ou un problème d'entreprise. Ils peuvent travailler dans des secteurs aussi variés que les affaires, la finance, la science et le gouvernement.

• Ingénieur en apprentissage automatique : Les ingénieurs en apprentissage automatique (et les ingénieurs en IA) recherchent, construisent et conçoivent l'intelligence artificielle responsable de l'apprentissage automatique et maintiennent ou améliorent les systèmes d'IA existants.

• Administrateur de base de données : Les administrateurs de base de données agissent en tant que support technique pour les bases de données, assurant des performances optimales en effectuant des sauvegardes, des migrations de données et l'équilibrage de charge.

• Architecte de données : Les architectes de données analysent l'infrastructure de données d'une organisation pour planifier ou mettre en œuvre des bases de données et des systèmes de gestion de base de données qui améliorent l'efficacité du flux de travail.

• Scientifique des données : Les scientifiques des données prennent ces ensembles de données pour trouver des modèles et des tendances, puis créent des algorithmes et des modèles de données pour prévoir les résultats. Ils pourraient utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la qualité des données ou des offres de produits.

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