Comparaison entre les types de données structurées et non structurées

Découvrir la différence entre les types de données structurées et non structurées

Quelle est la différence entre les données structurées et non structurées, et pourquoi devez-vous en prendre soin ? Pour de nombreuses entreprises et organisations, ces distinctions peuvent sembler appartenir uniquement au service informatique traitant du big data.

Bien qu'il y ait une certaine vérité à cela, il est intéressant pour tout le monde de comprendre la différence, car une fois que vous avez saisi la définition des données structurées et des données non structurées (avec 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 les plus petites entreprises, telles qu'un magasin physique avec inventaire physique et une base de clients locale, produisent des données structurées et non structurées à partir de courrier électronique, de transactions par carte de crédit, d'achats d'inventaire et de réseaux sociaux. Tirer parti des données produites par votre entreprise consiste à comprendre les deux et comment 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 ils sont stockés (d'où , structurés). Ce modèle de données prédéterminé facilite la saisie, l'interrogation et l'analyse.

Par exemple, prenons les données transactionnelles d'un achat en ligne. Dans ces données, chaque enregistrement est associé à un horodatage, un montant d'achat, des informations de compte associées (ou un compte invité), 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 de frapper CTRL+F sur une feuille de calcul Excel) ces données. Il est également facile pour les algorithmes de machine learning d'identifier des modèles et, dans de nombreux cas, d'identifier des anomalies en dehors de ces modèles.

Les données structurées permettent d'explorer les éléments établis et attendus. Les horodatages arrivent dans un format défini ; ils ne transmettront pas (ou ne peuvent pas) un horodatage décrit en mots car cela se trouve en dehors de la structure. Un format prédéfini permet une évolutivité et un traitement simplifiés, même s'il est finalement géré au niveau manuel.

Les données structurées peuvent être utilisées aussi longtemps que la source définit la structure. Parmi les utilisations les plus courantes dans l'entreprise figurent les formulaires CRM, les transactions en ligne, les données d'actions, 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 sont fournies avec définition, les données non structurées n'ont pas de définition. Plutôt que des champs prédéfinis dans un format utile, les données non structurées peuvent être fournies dans toutes les formes et tailles. Bien qu'il s'agisse généralement d'un texte (comme un champ de texte ouvert dans un formulaire), les données non structurées peuvent se présenter sous plusieurs formes pour être stockées sous forme d'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 fréquemment disponibles (voir plus loin) et les champs peuvent ne pas avoir les mêmes limites d'espace ou de caractère que les données structurées. Étant donné 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. Quelque chose comme un podcast n'a pas de structure sur 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 sont partout aujourd'hui, des clips courts sur les réseaux sociaux aux fichiers plus volumineux qui présentent des webinaires complets ou des discussions. Comme pour les fichiers MP3 de podcast, le contenu de ces données n'a pas de spécificité en dehors des métadonnées. Vous ne pouvez tout simplement pas rechercher un fichier vidéo spécifique en fonction de son contenu réel dans la base de données.

Comment les données structurées et non structurées fonctionnent-elles ensemble ?

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 médias sociaux d'une entreprise, en particulier des publications avec une forme de pièce jointe aux médias. Comment une organisation peut-elle développer des informations sur l'engagement marketing ?

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

Cela peut sembler beaucoup de travail manuel est impliqué, et c'était vrai il y a plusieurs années. Cependant, les avancées du machine learning et de l'intelligence artificielle permettent des niveaux d'automatisation. Par exemple, si les fichiers audio sont exécutés via le traitement du langage naturel pour créer une sortie de synthèse vocale, 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 n'est pas structuré.

D'où proviennent les données et où elles vont

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

• Données de mouvement
• Données de compte client
• Achat de stocks
• Suivi logistique
• Engagement des réseaux sociaux
• Données RH internes
• Analyse du moteur de recherche pour les mots-clés

De plus, il peut y avoir beaucoup plus de sources de données. En fait, la quantité de données extraites par n'importe quelle entreprise ces jours-ci 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. La meilleure solution dans de nombreux cas est un data lake.

Les lacs de données sont des référentiels qui reçoivent des données structurées et non structurées. La possibilité de consolider plusieurs entrées de données en une seule source fait des lacs de données une partie essentielle de toute infrastructure Big Data. Lorsque les données sont transférées dans un lac de données, toute structure inhérente est éliminée de sorte qu'il s'agisse de données brutes, ce qui la rend facilement évolutive et flexible. Lorsque les données sont lues et traitées, la structure et le schéma lui sont attribués selon les besoins, en équilibrant le volume et l'efficacité.

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