Données structurées

Qu’est-ce que les données structurées ?

Les données structurées désignent des informations organisées selon un format ou un schéma prédéfini, généralement des tableaux, des bases de données ou des feuilles de calcul. Cette organisation permet un stockage, une récupération et une analyse efficaces. Les données peuvent ainsi être facilement recherchées et analysées à l’aide d’outils et de techniques de traitement des données standard.

Principales caractéristiques

Schéma défini

Les données structurées suivent un schéma prédéfini qui précise les types de données, les formats et les relations entre les champs. Par exemple, dans une base de données clients, des champs comme CustomerID, Nom, Email et HistoriqueAchat sont prédéfinis. Ce schéma garantit la cohérence et l’intégrité des données en imposant des contraintes et des types de données.

Nature relationnelle

Les données sont souvent stockées dans des bases de données relationnelles où les tableaux sont reliés entre eux par des champs clés, permettant des requêtes complexes sur plusieurs tableaux. Par exemple, une table Client peut être reliée à une table Commandes via un CustomerID. Cela facilite la récupération et la manipulation efficace des données.

Données quantitatives

Les données structurées sont principalement composées de données quantitatives pouvant être exprimées numériquement, telles que des nombres, des dates et des chaînes de caractères. Cela les rend adaptées aux calculs mathématiques et à l’analyse statistique, soutenant ainsi la prise de décisions basée sur les données.

Facilité de stockage et de récupération

Grâce à leur nature organisée, les données structurées sont facilement stockées et gérées dans des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) utilisant le langage SQL. SQL offre des outils puissants pour interroger, mettre à jour et gérer les données efficacement, garantissant précision et rapidité.

Utilisations des données structurées

Bases de données relationnelles

Les entreprises utilisent des bases de données relationnelles comme MySQL, Oracle et PostgreSQL pour stocker des informations clients, des enregistrements financiers et des niveaux de stocks. Le modèle relationnel prend en charge des requêtes complexes et des manipulations de données sur des tableaux interconnectés.

Algorithmes d’apprentissage automatique

Les données structurées servent d’entrée aux algorithmes d’apprentissage automatique pour l’analyse prédictive et l’exploration de données. Ces algorithmes traitent les données pour identifier des tendances, faire des prédictions et générer des insights, comme prévoir les tendances de ventes avec des modèles de régression.

Systèmes de traitement transactionnel

Les systèmes OLTP (Online Transaction Processing) utilisent ces données pour gérer les transactions en temps réel. Cela inclut les systèmes bancaires, de réservation et de point de vente, où l’intégrité des données et la rapidité sont essentielles.

Optimisation pour les moteurs de recherche (SEO)

En SEO, les données structurées aident les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu d’une page web. En utilisant des balisages structurés comme les vocabulaires schema.org, les webmasters donnent aux moteurs de recherche des indications explicites sur la signification d’une page, ce qui améliore les résultats de recherche et la visibilité.

Exemples de données structurées

Tables de bases de données relationnelles

Les informations stockées dans des tables de bases de données relationnelles sont un exemple classique de données structurées. Chaque table suit un schéma défini, avec des données organisées en lignes et en colonnes. Par exemple :

Feuilles de calcul Excel

Les fichiers Excel avec des en-têtes de colonnes cohérents et des types de données uniformes sont considérés comme des données structurées. Ils sont largement utilisés pour l’analyse financière, la budgétisation et le reporting.

Formulaires en ligne

Les données recueillies à partir de formulaires en ligne (par exemple, formulaires d’inscription ou enquêtes) sont structurées car elles correspondent à des champs prédéfinis tels que Nom, Email, Âge.

Données de capteurs

Les coordonnées GPS ou les relevés de température de capteurs sont structurés lorsqu’ils respectent un format et un schéma spécifiques.

Avantages

Gestion efficace des données

Le schéma prédéfini permet un stockage, une récupération et une mise à jour efficaces des données. Les administrateurs de bases de données peuvent optimiser le stockage et les performances des requêtes grâce à la structure prévisible.

Scalabilité

Les systèmes de données structurées peuvent évoluer pour gérer de gros volumes de données. Avec les avancées technologiques, ces systèmes peuvent gérer des pétaoctets de données tout en maintenant leurs performances.

Intégrité et cohérence des données

Les contraintes de schéma assurent l’intégrité des données. Par exemple, définir un champ comme NOT NULL empêche les données manquantes, et définir des types de données évite les saisies incorrectes.

Facilité d’analyse

Le type de données peut être facilement analysé à l’aide de requêtes SQL et de logiciels statistiques, facilitant les activités de business intelligence comme la génération de rapports et de tableaux de bord.

Interopérabilité

Les formats et protocoles standard permettent une intégration facile avec d’autres systèmes et technologies, ce qui est crucial dans des environnements informatiques complexes.

Défis

Inflexibilité

Les schémas définis sont difficiles à modifier et nécessitent des changements importants dans la base de données et les applications.

Types de données limités

Les données structurées ne conviennent pas au stockage de données non structurées comme des images, des vidéos ou du texte libre, limitant leur capacité à capturer certaines informations.

Coût de la montée en charge

Les systèmes de données structurées peuvent être coûteux à faire évoluer, nécessitant du matériel haute performance et des licences de bases de données d’entreprise coûteuses.

Silos de données

Les données sont souvent séparées dans diverses bases qui ne communiquent pas, créant des silos de données et empêchant une vue d’ensemble de l’organisation.

Données structurées vs non structurées

Données non structurées

Les données non structurées n’ont pas de schéma prédéfini et incluent des formats comme les documents texte, images, vidéos, publications sur les réseaux sociaux et e-mails. Elles ne s’insèrent pas aisément dans des lignes et des colonnes, ce qui rend leur stockage et leur analyse difficiles avec les bases de données relationnelles traditionnelles.

Exemples de données non structurées :

• Fichiers et documents texte
• E-mails
• Fichiers audio et vidéo
• Publications sur les réseaux sociaux
• Pages web

Principales différences

Contrairement aux données structurées, les données non structurées n’ont pas de schéma prédéfini et nécessitent des techniques de traitement complexes comme la reconnaissance d’image. De plus, elles doivent être stockées dans des bases NoSQL et des techniques de recherche avancées sont nécessaires pour leur récupération.

Données structurées, semi-structurées et non structurées

Données semi-structurées

Les données semi-structurées ne suivent pas un schéma strict mais contiennent des balises ou des marqueurs qui séparent les éléments sémantiques, ce qui les rend plus faciles à analyser que les données non structurées.

Exemples de données semi-structurées :

• Fichiers XML et JSON
• Pages HTML
• Bases de données NoSQL

Caractéristiques :

• Possèdent des propriétés organisationnelles.
• Ne disposent pas d’un schéma fixe mais incluent des balises et des clés.
• Plus flexibles que les données structurées.

Comparaison

Flexibilité du schéma :

• Données structurées : Schéma fixe.
• Données semi-structurées : Schéma flexible.
• Données non structurées : Pas de schéma.

Facilité d’analyse :

• Données structurées : Facile à analyser.
• Données semi-structurées : Moyennement facile.
• Données non structurées : Difficile, nécessite des techniques avancées.

Systèmes de stockage :

• Données structurées : Bases de données relationnelles.
• Données semi-structurées : Bases NoSQL, bases XML.
• Données non structurées : Lacs de données, systèmes de fichiers.

Les données structurées représentent un aspect essentiel de la gestion et de l’analyse modernes des données, constituant l’épine dorsale de nombreuses applications et systèmes dans divers secteurs. Comprendre leur structure, leurs usages et leurs avantages permet aux organisations de tirer parti de leurs données pour une prise de décision stratégique et une efficacité opérationnelle.