Types de données structurées et non structurés

Découvrir les différences entre les types de données structurées et non structurées

Quelle est la différence entre les données structurées et non structurées, et pourquoi s'en préoccuper ? Pour de nombreuses entreprises et organisations, ces distinctions peuvent sembler appartenir uniquement au service informatique traitant le big data.

Bien qu'il y ait une part de vérité, il est intéressant pour tout le monde de comprendre la différence, car une fois que vous avez compris la définition des données structurées et des données non structurées (ainsi que l'endroit où ces données vivent et comment les traiter), vous verrez comment cela peut être utilisé pour améliorer tout processus axé sur les données.

Ventes, marketing, opérations, ressources humaines : tous ces groupes produisent des données. Même la plus petite des petites entreprises, telle qu'un magasin physique avec inventaire physique et une base de clients locale, produit des données structurées et non structurées à partir d'éléments tels que les e-mails, les transactions par carte de crédit, les achats d'inventaire et les réseaux sociaux. Tirer parti des données produites par votre entreprise passe par la compréhension des deux et de la façon dont elles fonctionnent ensemble.

Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées sont des données qui utilisent un format prédéfini et attendu. Cela peut provenir de nombreuses sources différentes, mais le facteur commun est que les champs sont fixes, tout comme la façon dont il est stocké (et donc, structuré). Ce modèle de données prédéterminé facilite la saisie, l'interrogation et l'analyse.

Prenons par exemple les données transactionnelles d'un achat en ligne. Dans ces données, chaque enregistrement aura un horodatage, un montant d'achat, des informations de compte associées (ou compte client), des articles achetés, des informations de paiement et un numéro de confirmation. Comme chaque champ a un objectif défini, il est facile d'interroger manuellement (l'équivalent d'appuyer sur CTRL+F sur une feuille de calcul Excel) ces données. Les algorithmes de machine learning peuvent également facilement identifier des modèles et, dans de nombreux cas, identifier des anomalies en dehors de ces modèles.

Les données structurées analysent les éléments établis et attendus. Les horodatages arriveront dans un format défini ; il ne transmettra pas (ou ne peut pas) un horodatage décrit en mots parce que cela est en dehors de la structure. Un format prédéfini permet une évolutivité et un traitement faciles, même s'il est traité manuellement.

Les données structurées peuvent être utilisées tant que la source définit la structure. Certaines des utilisations les plus courantes dans les entreprises comprennent les formulaires CRM, les transactions en ligne, les données boursières, les données de surveillance du réseau d'entreprise et les formulaires de site Web.

Qu'est-ce que les données non structurées ?

Tout comme les données structurées viennent avec la définition, les données non structurées manquent de définition. Au lieu de champs prédéfinis dans un format ciblé, les données non structurées peuvent être de toutes formes et de toutes tailles. Bien que généralement du texte (comme un champ de texte ouvert dans un formulaire), les données non structurées peuvent se présenter sous de nombreuses formes pour être stockées en tant qu'objets : images, audio, vidéo, fichiers de documents et autres formats de fichiers. Le thread commun avec toutes les données non structurées est un manque de définition.

Les données non structurées sont plus souvent disponibles (plus d'informations ci-dessous) et les champs peuvent ne pas avoir les mêmes limites de caractères ou d'espace que les données structurées. Compte tenu de la large gamme de formats comprenant des données non structurées, il n'est pas surprenant que ce type représente généralement environ 80% des données d'une organisation.

Les fichiers multimédias sont un exemple de données non structurées. Par exemple, un podcast n'a pas de structure à son contenu. La recherche du fichier MP3 du podcast n'est pas facile par défaut ; les métadonnées, telles que le nom du fichier, l'horodatage et les balises attribuées manuellement, peuvent aider la recherche, mais le fichier audio lui-même manque de contexte sans analyse ni relations supplémentaires.

Cela s'applique également aux fichiers vidéo. Les ressources vidéo se trouvent partout de nos jours, qu'il s'agisse de courts clips sur les réseaux sociaux ou de fichiers plus volumineux qui montrent des webinaires complets ou des discussions. Comme pour les fichiers MP3 de podcasts, le contenu de ces données manque de spécificité en dehors des métadonnées. Vous ne pouvez simplement pas rechercher un fichier vidéo spécifique en fonction de son contenu réel dans la base de données.

Comment fonctionnent les données structurées et non structurées ?

Dans le monde des affaires d'aujourd'hui axé sur les données, l'utilisation de données structurées et non structurées est un bon moyen de développer des informations. Revenons à l'exemple des publications sur les réseaux sociaux d'une entreprise, en particulier celles qui comportent une forme quelconque de pièce jointe multimédia. Comment une entreprise peut-elle développer des informations sur l'engagement marketing ?

Tout d'abord, utilisez des données structurées pour trier les publications sur les réseaux sociaux en fonction de l'engagement le plus élevé, puis filtrez les hashtags qui ne sont pas liés au marketing (par exemple, en supprimant les publications à haut engagement avec un hashtag lié au service client). À partir de là, les données non structurées associées peuvent être examinées - le contenu réel de la publication sur les médias sociaux - en examinant les messages, le type de médias, le ton et d'autres éléments qui peuvent donner un aperçu des raisons de l'engagement généré par la publication.

Cela peut sembler beaucoup de travail manuel est impliqué, et c'était vrai il y a plusieurs années. Cependant, les progrès du machine learning et de l'intelligence artificielle permettent des niveaux d'automatisation. Par exemple, si des fichiers audio sont exécutés via le traitement du langage naturel pour créer une sortie vocale-texte, le texte peut être analysé à la recherche de modèles de mots clés ou de messages positifs/négatifs. Ces informations sont accélérées grâce à des outils de pointe, qui deviennent de plus en plus importants en raison du fait que le big data s'agrandit et que la majorité de ce big data est non structurée.

D'où viennent les données et où elles vont

Aujourd'hui, les données sont générées à partir de différentes sources. Prenons l'exemple d'une PME disposant d'une configuration de commerce électronique standard. Dans ce cas, les données proviennent probablement des domaines suivants :

• Données transactionnelles
• Données de compte client
• Achats de stock
• Suivi logistique
• Engagement des réseaux sociaux
• Données RH internes
• Moteur de recherche analysant les mots-clés

Et il peut y avoir beaucoup plus de sources de données. En fait, la quantité de données extraites par une entreprise de nos jours est stupéfiante. Vous n'avez pas besoin d'être une grande entreprise pour faire partie de la révolution du Big Data. Mais la façon dont vous gérez ces données est essentielle pour pouvoir les utiliser. Dans de nombreux cas, la meilleure solution est un lac de données.

Les lacs de données sont des référentiels qui reçoivent des données structurées et non structurées. La possibilité de consolider plusieurs entrées de données dans une source unique fait des lacs de données une partie essentielle de toute infrastructure Big Data. Lorsque les données entrent dans un lac de données, toute structure inhérente est supprimée afin qu'il s'agisse de données brutes, ce qui la rend facilement évolutive et flexible. Lorsque les données sont lues et traitées, elles reçoivent la structure et le schéma nécessaires, en équilibrant à la fois le volume et l'efficacité.

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