Tout comprendre des données structurées et non structurées

Les données sont le moteur de l'entreprise, et leurs formats sont aussi divers que variés, allant des bases de données relationnelles constituées à partir de règles strictes à votre dernier post sur Facebook. Quel que soit leur format, toutes ces données peuvent être classées en deux catégories : les données structurées et les données non structurées.

Les données structurées se différencient des données non structurées via le qui, quoi, quand, où et comment des données :

1. Qui utilisera les données ?
2. Quel type de données collectez-vous ?
3. Quand faut-il préparer les données, avant leur stockage ou après leur traitement ?
4. Où les données seront-elles stockées ?
5. Comment les données seront-elles stockées ?

Ces cinq questions soulignent les aspects fondamentaux des données structurées comme non structurées, et permettent aux utilisateurs de comprendre en quoi elles diffèrent. Elles donnent aussi aux utilisateurs la possibilité de saisir des nuances telles que données semi-structurées, et nous guiderons alors que nous abordons le futur des données dans le cloud.

Qu'est-ce qu'une donnée structurée ?

Une donnée structurée est une données qui a été prédéfinie et formatée selon une structure précise avant d'être placée dans un data warehouse, un processus désigné par « schema-on-write », ou schéma à l'écriture. La base de données relationnelle est le meilleur exemple de données structurées : les données ont été formatées dans des champs précisément définis, comme le numéro de carte de crédit ou l'adresse, pour être facilement interrogées avec SQL.

Avantages des données structurées

Les données structurées présentent trois avantages clés :

1. Un traitement facile par les algorithmes de machine learning : Le principal avantage des données structurées est leur facilité de traitement par le machine learning. La nature précise et organisée des données structurées permet de manipuler et interroger ces dernières facilement.
2. Un traitement facile par les utilisateurs professionnels : Un autre avantage des données structurées est qu'elles peuvent être traitées par un utilisateur professionnel type qui connaît le sujet auxquelles elles se rapportent. Une connaissance approfondie des différents types de données ou des relations de ces données n'est pas nécessaire. Les données sont accessibles en libre-service par l'utilisateur professionnel.
3. Davantage d'outils accessibles : Les données structurées ont également l'avantage d'être traitées depuis bien plus longtemps car elles étaient traditionnellement la seule option. Davantage d'outils ont donc été essayés et testés pour le traitement et l'analyse de données structurées. Les responsables des données peuvent choisir parmi davantage de produits lorsqu'ils utilisent des données structurées.

Les inconvénients des données structurées

Les inconvénients des données structurées reposent principalement sur un manque de flexibilité. Voici quelques inconvénients potentiels à utiliser des données structurées :

1. Un but prédéfini en limite l'utilisation : Même si définir des données via un schéma à l'écriture est un gros avantage pour les données structurées, il est vrai qu'une donnée avec une structure prédéfinie ne peut être traitée que pour la finalité à laquelle elle est destinée. Cela limite sa flexibilité et ses cas d'usage.
2. Des options de stockage limitées : les données structurées sont généralement stockées dans des data warehouses. Les data warehouses sont des systèmes de stockage de données ayant des schémas rigides. Toute modification des exigences entraîne la mise à jour de toutes ces données structurées pour les adapter aux nouveaux besoins . Cela génère des dépenses massives en termes de ressources et de temps. Une partie des coûts peut être réduite grâce au data warehouse cloud car il offre une plus grande évolutivité et supprime les frais de maintenance liés aux logiciels et machines on-premise.

Exemples de données structurées

Les données structurées font partie de nos vies depuis longtemps. Les systèmes de contrôle des stocks et les distributeurs automatiques en dépendent. Les données structurées peuvent être générées par l'homme ou par une machine.

Les statistiques de blog et les données relatives aux ventes, comme les codes-barres et les quantités, sont des exemples-types de données structurées générées par des machines. Et quiconque traite des données connaît les feuilles de calcul : un exemple classique de données structurées générées par l'homme.

Qu'est-ce qu'une donnée non structurée ?

Une donnée non structurée est une donnée stockée dans son format d'origine et non traitée avant son utilisation, un processus désigné par « schema-on-read », ou schéma à la lecture. Elle se présente sous une multitude de formats de fichiers, comme des e-mails, des posts sur les réseaux sociaux, des présentations, des chats, des données de capteurs IoT et des images satellites.

Avantages des données non structurées

Tout comme les données structurées ont des avantages et des inconvénients, les données non structurées présentent également des forces et des faiblesses en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise. Parmi ses avantages, on peut citer :

1. La liberté du format natif: Les données non structurées étant stockées dans leur format d'origine, elles ne sont définies qu'en cas de besoin. Cela permet un plus grand nombre de cas d'utilisation car la finalité des données est adaptable. Les experts en données peuvent donc préparer et analyser uniquement les données dont ils ont besoin. Le format natif permet aussi d'avoir une plus grande variété de formats de fichiers dans la base de données, car les données peuvent y être stockées quel que soit leur format. L'entreprise peut donc exploiter davantage de données.
2. Un taux d'accumulation plus rapide : Un autre avantage des données non structurées est le taux d'accumulation des données. Les données ne devant pas être prédéfinies, elles peuvent ainsi être collectées rapidement et facilement.
3. Un stockage dans un data lake : Les données non structurées sont souvent stockées dans des data lakes cloud, qui offrent un espace de stockage massif. Les data lakes cloud permettent aussi de facturer le stockage en fonction de son utilisation, ce qui réduit les coûts et simplifie l'évolutivité.

Les inconvénients des données non structurées

L'utilisation de données non structurées présente aussi des inconvénients. Elles nécessitent une expertise spécifique et des outils spéciaux pour en exploiter pleinement le potentiel.

1. Expertise en data science : Le principal inconvénient des données non structurées est que leur préparation et leur analyse nécessitent une expertise en data science. Un utilisateur professionnel standard ne peut pas utiliser des données non structurées telles quelles, en raison de leur nature non définie/non formatée. L'utilisation de données non structurées nécessite une connaissance du sujet ou du domaine des données, mais aussi de la façon de connecter ces dernières pour qu'elles soient exploitables.
2. Outils spéciaux: En plus de l'expertise requise, les données non structurées nécessitent des outils spéciaux pour les manipuler. Les outils de données standards ont été conçus pour des données structurées, ce qui laisse un choix limité au responsable des données quant aux produits pour données non structurées, dont certains n'en sont encore qu'à leurs balbutiements.

Exemples de données non structurées

Les données non structurées sont qualitatives et non quantitatives, leur nature est donc principalement caractéristique et catégorielle.

Elles sont particulièrement efficaces pour évaluer l'efficacité d'une campagne marketing ou identifier des tendances chez les acheteurs potentiels via les réseaux sociaux et les avis sur les sites web. Elles peuvent aussi être très utiles à l'entreprise car elles lui permettent de veiller au respect des politiques de conformité, puisqu'elles peuvent être utilisées pour déceler des contenus inappropriés dans des chats ou des échanges suspects dans des e-mails.

Données structurées vs données non structurées

Les différences entre données structurées et données non structurées se résument aux types de données utilisables, au niveau d'expertise requis pour les utiliser et au schéma à l'écriture plutôt qu'à la lecture. 

Les données structurées sont très précises et stockées dans un format prédéfini, alors que les données non structurées sont une conglomération de nombreuses données de différents types qui sont stockées dans leurs formats en mode natif. Les données structurées utilisent le schéma à l'écriture tandis que les données non structurées celui à la lecture.

Les données structurées sont généralement stockées dans des data warehouses et les données non structurées dans des data lakes. Chaque type peut être utilisé dans le cloud, mais les données structurées nécessitent moins d'espace de stockage que les données non structurées.

La dernière différence pourrait être celle qui a le plus d'impact. Les données structurées peuvent être utilisées par n'importe quel utilisateur tandis que les données non structurées nécessitent une expertise en data science afin d'en extraire une business intelligence pertinente.

Qu'est-ce qu'une donnée semi-structurée ?

On appelle données semi-structurées des données qui seraient normalement considérées comme des données non structurées, mais qui ont aussi des métadonnées avec certaines caractéristiques. Les métadonnées contiennent suffisamment d'informations pour pouvoir être cataloguées, recherchées et analysées plus efficacement que des données strictement non structurées. Considérez les données semi-structurées comme des données intermédiaires entre les données structurées et non structurées.

Un bon exemple de données semi-structurées par rapport à des données structurées serait un fichier de données client délimité par des tabulations et une base de données contenant des tables CRM. D'autre part, les données semi-structurées sont plus hiérarchisées que les données non structurées ; un fichier délimité par des tabulations est plus précis qu'une liste de commentaires provenant du compte Instagram d'un client.

Quel avenir pour vos données ?

Indépendamment de votre choix d'utiliser des données structurées ou non structurées, l'intégrité de vos données est indispensable pour qu'elles restent une source fiable. Il est préférable d'utiliser des pratiques de gouvernance des données et des techniques de gestion des données reconnues pour assurer l'intégrité des données.

Un partenaire expérimenté vous permet d'augmenter la qualité de toutes vos données. Talend Data Fabric propose une suite complète d'outils qui permet aux utilisateurs de collecter les données dont ils ont besoin, garantit l'intégrité des données et optimise la qualité sans sacrifier l'efficacité. Libérez le potentiel de vos données grâce aux bons outils - essayez Talend Data Fabric.