Les données structurées et non structurées sont les deux grandes catégories de données. À l’ère de l’information, les données sont indispensables dans notre quotidien, et chacune de nos décisions repose d’une manière ou d’une autre sur des données.
Dans cet article, nous aborderons les données structurées, les données non structurées et leurs différences.
En savoir plus : Les meilleures solutions logicielles de data fabric en 2021
Qu’est-ce que les données structurées ?
Les données structurées sont des données organisées selon un modèle prédéfini, ou de manière prédéfinie. Selon Google, « les données structurées constituent un format standardisé permettant de fournir des informations sur une page et d’en classer le contenu ». Le langage SQL (Structured Query Language) est utilisé pour gérer les données structurées au sein de bases de données relationnelles. Initialement appelé SEQUEL, ce langage a été développé chez IBM par Donald D. Chamberlin et Raymond F. Boyce au début des années 1970.
Les utilisateurs peuvent facilement accéder aux données structurées et les interpréter avec une compréhension élémentaire du sujet.
Grâce à SQL, les utilisateurs peuvent facilement accéder aux données structurées et les interpréter avec une compréhension élémentaire du sujet. Par exemple, l’architecture spécifique des données structurées facilite la manipulation et l’interrogation des algorithmes de machine learning (ML). Dans le cadre de l’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO), les données structurées constituent le balisage qui aide les moteurs de recherche à comprendre comment interpréter et afficher le contenu.
Les données structurées sont généralement hébergées dans un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Parmi les applications courantes d’une base de données relationnelle contenant des données structurées figurent l’activité des distributeurs automatiques, les systèmes de réservation aérienne et les transactions commerciales. En outre, les moyens de protéger les données structurées sont facilement disponibles et compréhensibles. Les bases de données proposent des outils et des techniques de contrôle d’accès qui renforcent la sécurité des données structurées.
En savoir plus : Bonnes pratiques pour optimiser les performances SQL
Qu’est-ce que les données non structurées ?
Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées selon un modèle de données prédéfini, ou qui ne sont pas structurées de manière prédéfinie. Ce type de données peut être généré par des humains ou des machines et posséder une structure interne. Les données non structurées peuvent inclure des documents, des livres, des métadonnées, des dossiers médicaux, des images, des fichiers audio, des vidéos, des fichiers, des e-mails, des pages web, etc.
Il existe plusieurs moyens d’héberger les données non structurées, notamment les data lakes, les bases de données NoSQL et les entrepôts de données.
À la fin des années 2000, l’émergence du Big Data a suscité un intérêt accru pour les applications des données non structurées dans des domaines tels que l’analyse des causes profondes et l’analytique prédictive. Selon un rapport prémonitoire publié en 2011 par Computerworld, plus de 90 % de l’ensemble des données des organisations pourraient être non structurées en 2021. En effet, IDC et Seagate prévoyaient que la sphère mondiale des données atteindrait 175,8 zettaoctets d’ici 2025, contre un taux de croissance d’environ 26 % entre 2015 et cette échéance ; la majorité de ces données seraient non structurées.
Selon un rapport consacré à la conférence IEEE 2013 sur les systèmes, les processus et le contrôle, il existe plusieurs moyens d’héberger les données non structurées, notamment les data lakes, les bases de données NoSQL (non relationnelles) et les entrepôts de données. Avec le développement de ce domaine, de nombreux outils et plateformes ont été conçus spécialement pour l’utilisation, la gestion, l’hébergement et la sécurité des données non structurées, comme Amazon DynamoDB, MonkeyLearn et MongoDB Atlas.
Données structurées ou non structurées
Les données structurées comme les données non structurées peuvent être générées par des humains ou des machines, mais elles présentent des différences évidentes. En particulier, les irrégularités et le comportement ambigu des données non structurées les rendent difficiles à comprendre avec les programmes traditionnels.
| Données structurées | Données non structurées | |
|---|---|---|
| Caractéristiques | Modèle de données prédéfini Clairement définies Données quantitatives Faciles d’accès Faciles à analyser | Aucun modèle de données prédéfini Ne sont pas clairement définies Données qualitatives Difficiles d’accès Difficiles à analyser |
| Réside dans | Base de données relationnelle Entrepôt de données Feuilles de calcul | Base de données NoSQL Data lake Entrepôt de données |
| Méthodes d’analyse | Régression Classification Regroupement | Fouille de données Traitement automatique du langage naturel Recherche vectorielle |
| Cas d’utilisation | Réservation en ligne Distributeurs automatiques Systèmes de gestion des stocks | Reconnaissance vocale Reconnaissance d’images Analyse de texte |
| Exemples | Noms Dates Adresses Numéros de téléphone Numéros de carte bancaire | E-mails Dossiers médicaux Images Audio Vidéo |
Avec le développement et l’invention des technologies modernes, il est devenu plus facile d’analyser les données non structurées et d’en tirer de nouvelles informations. Convertir des données non structurées en données structurées peut rendre leur utilisation, leur gestion, leur stockage et leur sécurisation plus faciles et plus efficaces.
À lire ensuite : Les meilleurs outils et solutions d’entrepôt de données en 2021