Données structurées et non structurées : Les différences

Examinons la différence entre les données structurées et les données non structurées. Il n’existe pas de norme uniforme pour toutes les données. Une petite partie des données est structurée, tandis que la grande majorité est non structurée. Différentes bases de données sont utilisées pour stocker les données structurées et non structurées en raison des différences dans la manière dont elles sont collectées, analysées et mises à l’échelle.

Big data est un terme générique qui recouvre à la fois les données structurées et non structurées. Même si tous les types de données peuvent vous fournir des informations précieuses, il est essentiel de savoir lesquelles collecter et quand, et lesquelles examiner pour obtenir les connaissances et la compréhension que vous souhaitez.

Cet article explore les deux types de données afin de vous aider à en tirer le meilleur parti. Tout d’abord, examinons les données structurées.

Qu’est-ce qu’une donnée structurée ?

Les données structurées sont des données qui ont été formatées pour répondre à une structure prédéterminée. Il est plus simple à utiliser et sa structure permet des recherches plus rapides. La base de données relationnelle est la meilleure illustration des données structurées. Il existe de nombreuses sources de données structurées, dont certaines sont énumérées ci-dessous :

Bases de données utilisant SQL
Les tableurs tels que Microsoft Excel
Serveurs web et journaux du réseau
Dispositifs médicaux
Tags ou capteurs tels que RFID ou GPS
Formulaire en ligne
Système OLTP, ou traitement des transactions en ligne

Avantages et inconvénients des données structurées

L’utilisation de données structurées présente des avantages et des inconvénients. Examinons les avantages et les inconvénients :

Pour

Les données structurées sont plus faciles à gérer et nécessitent moins de traitement que les données non structurées, ce qui en facilite la maintenance.
La conception distinctive et bien organisée des données structurées facilite l’utilisation des algorithmes ML.
L’utilisation de données structurées ne nécessite pas une connaissance approfondie des types de données et de leur fonctionnement. Si les utilisateurs comprennent le sujet des données, ils peuvent y accéder et les analyser facilement.
De plus en plus de technologies prennent en charge les données structurées, ce qui facilite la consommation, la gestion et l’analyse.
Les données structurées aident les moteurs de recherche à identifier et à comprendre le contenu d’un site web.

Cons

Les données structurées ayant un format défini, elles sont utilisées aux fins prévues. Cette structure organisationnelle limite la variété et les cas d’utilisation.
Les entrepôts de données sont conçus pour réduire l’espace de stockage. Cependant, ils sont difficiles à ajuster et manquent d’évolutivité et d’adaptabilité pour de nouvelles applications.

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

Les données non structurées ne peuvent pas être traitées ou évaluées à l’aide d’outils et de méthodologies traditionnels. Les données non structurées fonctionnent mieux avec les bases de données non relationnelles (NoSQL) car elles n’ont pas de modèle de données prédéterminé. Une autre méthode de gestion des données non structurées consiste à les stocker sous leur forme brute.

Les données non structurées comprennent divers formats et sources, tels que des documents, des pages web, des conversations, des vidéos, des photos, des réponses à des commentaires, et bien d’autres encore. Les données non structurées présentent un certain nombre de caractéristiques :

Les données n’ont pas de structure bien définie.
Il est difficile pour les programmes informatiques de l’utiliser car il n’y a pas de structure évidente.
Les lignes et les colonnes utilisées dans les bases de données ne peuvent pas être utilisées pour stocker des données.
Les données ne sont pas organisées et ne sont pas liées à un modèle.
Les données n’ont pas de structure ou de séquence fixe.

Avantages et inconvénients des données non structurées

Lorsque l’on utilise des données non structurées, il faut tenir compte à la fois de leurs avantages et de leurs inconvénients. Examinons les avantages et les inconvénients de ce type de données :

Pour

Les données non structurées restent indéfinies jusqu’à ce qu’on en ait besoin. Sa polyvalence augmente les formats de fichiers dans la base de données, élargissant le pool de données et permettant aux data scientists de préparer et d’évaluer uniquement les données nécessaires.
Les données peuvent être obtenues rapidement et sans trop de difficultés, car il n’est pas nécessaire de les spécifier à l’avance.
Permet un stockage massif avec une tarification à la carte, améliorant la rentabilité et facilitant l’expansion.

Cons

Les données non structurées nécessitent une expertise en science des données en raison de leur nature non définie/non formatée. Cela aide les analystes de données, mais aliène les clients professionnels qui ne comprennent pas les problèmes spécifiques liés aux données ou la manière d’utiliser leurs données.
Le traitement des données non structurées nécessite des outils spécialisés, ce qui réduit l’éventail des options disponibles pour les gestionnaires de données en ce qui concerne les produits.

Différences entre données structurées et non structurées

Plusieurs distinctions essentielles entre les données structurées et non structurées doivent être prises en compte lorsque l’on travaille avec n’importe quel type de données. Examinons quelques-uns des principaux domaines de différence :

Données structurées	Données non structurées
Les données structurées sont constituées de nombres et de valeurs et constituent un type de données quantitatives.	Les données non structurées sont des données qualitatives qui comprennent du texte, de l’audio, de la vidéo, des capteurs, des descriptions et d’autres types d’informations.
Les données structurées sont essentielles au processus d’apprentissage automatique et alimentent les algorithmes qui le soutiennent.	Les données non structurées sont utilisées dans l’analyse du langage naturel et l’exploration de textes.
Les données structurées sont conservées sous forme de tableaux, comme les bases de données SQL ou les feuilles Excel.	Des fichiers audio et vidéo et des bases de données NoSQL sont utilisés pour stocker le contenu.
Il existe un modèle de données préétabli pour les données structurées.	Il n’existe pas de modèle de données préétabli pour les données non structurées.
Les formulaires en ligne, les capteurs GPS, les journaux de réseaux, les journaux de serveurs web, les systèmes OLTP et d’autres sources fournissent des données structurées.	Les communications par courrier électronique, les documents de traitement de texte, les fichiers PDF et d’autres types de données sont des sources de données non structurées.
Les entrepôts de données sont des lieux de stockage de ces données.	Les lacs de données sont utilisés pour stocker les données sous leur forme naturelle.
Il est très évolutif et ne nécessite que peu d’espace de stockage.	Il est difficile de l’adapter et nécessite une plus grande capacité de stockage.
L’utilisateur professionnel type peut utiliser des données structurées.	Seuls des experts en science des données peuvent obtenir des informations commerciales précises à partir de données non structurées.

Conclusion

Que vous soyez un expert en données chevronné ou un chef d’entreprise débutant, il est essentiel pour votre réussite de pouvoir traiter tous les types de données. Vous serez en mesure d’effectuer une gestion optimale des données, ce qui vous permettra d’atteindre votre objectif si vous utilisez des possibilités de données structurées par rapport à des possibilités de données non structurées.

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