Que sont les données structurées ?

On parle de données structurées lorsque les données sont dans un format normalisé, ont une structure bien définie, se conforment à un modèle de données, suivent un ordre persistant et sont facilement accessibles par les humains et les programmes. Ce type de données est généralement stocké dans une base de données.

Bien que les données structurées ne représentent environ que 20 % des données dans le monde, elles constituent la base actuelle des big data. Cela s'explique par la facilité d'accès et d'utilisation de ces données, ainsi que par la précision accrue de leurs résultats.

Pourquoi les entreprises ont-elle besoin de données structurées ?

Les données constituent la plus grande source d'informations dont dispose les entreprises concernant leurs clients, leurs processus et leur personnel. Ces données peuvent prendre de nombreuses formes : retour d'information des clients, Tweets, informations financières, flux d'actions, presque tout. Cependant, une grande partie des données sont totalement non quantifiables. Vous ne pouvez pas mesurer les sentiments, les raisons d'un comportement ou un clip vidéo. Les données structurées sont donc nécessaires, car vous pouvez en tirer des déductions et des informations plus facilement qu'avec les données non structurées.

Si une entreprise prévoit de se développer ou de se lancer dans un nouveau segment de produits, elle a besoin de données structurées. Ces données sont facilement utilisées en machine learning et intelligence artificielle et permettent d'obtenir des prédictions précises sur ce qui entraînera la plus forte augmentation de la taille de l'entreprise ou sur le nouveau produit qui se vendra le mieux.

Les données structurées sont également utiles au personnel : coordonnées des clients, informations sur les ventes, niveaux de stock, informations quotidiennes qui doivent être accessibles, faciles à gérer et fournir des informations pertinentes.

Caractéristiques des données structurées

De bonnes données structurées présenteront une série de caractéristiques, indépendamment de la manière dont les données sont stockées ou du sujet de l'information. Les données structurées :

• Possèdent une structure identifiable qui se conforme à un modèle de données
• Sont présentées en lignes et en colonnes, comme dans une base de données
• Sont organisées de manière à ce que la définition, le format et la signification des données soient explicitement compris
• Sont dans des champs fixes dans un fichier ou un enregistrement
• Possèdent des groupes de données similaires regroupés en classes
• Les points de données du même groupe ont les mêmes attributs
• Les informations sont faciles à consulter et à interroger pour les humains et d'autres programmes
• Les éléments peuvent être traités, ce qui permet une analyse et un traitement efficaces.

Les sources de ces données varient en fonction de l'entreprise. Il y a les données générées par un ordinateur ou une machine, qui sont créées par une machine sans qu'aucune intervention humaine soit nécessaire. Il s'agit notamment des données des capteurs, des journaux Web, des détails des points de vente et des informations financières. Tout cela est capturé automatiquement par des machines.

Les données générées par l'homme sont, bien évidemment, fournies par l'homme. Il s'agit notamment de données d'entrée provenant des réponses à des enquêtes, de données de parcours qui enregistrent toutes les actions effectuées par un humain sur un site Web, ou d'une ventilation par mouvement des actions effectuées dans un jeu en ligne.

Alternatives aux données structurées

Données semi-structurées

Ces données ne se trouvent pas dans une base de données relationnelle, ne se conforment pas à un modèle de données, mais possèdent certains éléments de structure. Bien qu'elles ne soient pas aussi rigides que les données structurées, elles présentent des éléments similaires.

Ces données ne peuvent pas être stockées en lignes et colonnes ou dans des bases de données. Ces données contiennent des métadonnées et des balises qui permettent de les regrouper de manière appropriée et décrivent la manière dont elles sont stockées. Les données semi-structurées sont organisées de manière hiérarchique, bien que les entités de ce groupe puissent ne pas avoir les mêmes propriétés ou attributs. Elles sont difficiles à automatiser et à gérer, et les programmes ont du mal à y accéder.

Les données semi-structurées comprennent les données en langage XML, les e-mails, les fichiers zippés, les fichiers Web et les exécutables binaires.

Données non structurées

Ces données non structurées ne se conforment à aucun autre modèle et n'ont pas de structure facilement identifiable. Elles ne sont pas organisées et ne peuvent pas être stockées de manière logique. Les données non structurées ne s'intègrent dans aucune structure de base de données, n'ont pas de règles ou de format et ne peuvent pas être facilement utilisées par les programmes.

Ce type de données comprend les vidéos, les rapports, les enquêtes, les documents Word, les images et les mémos.

Avantages des données structurées

Les données structurées présentent toute une série d'avantages. Si une entreprise a l'intention d'utiliser des données pour effectuer des prédictions commerciales ou des analyses, elles doivent être structurées.

Stockage et accès faciles

Vu que les données structurées ont une architecture bien définie, il est facile de les trouver en cas de besoin. Qu'il s'agisse d'un humain ou d'un ordinateur, la base de données pertinente est rapide et facile à localiser.

Le data mining est simple

Si des données sont nécessaires pour l'intelligence artificielle ou le machine learning, elles sont faciles à appliquer. Les connaissances peuvent être facilement extraites des données, même en utilisant des calculs manuels.

Facilité de mise à jour et de suppression

Si les données sont bien structurées, leur mise à jour et leur suppression deviennent une tâche simple.

Facilement modulable

Comme les données s'inscrivent dans une architecture prédéfinie, il est facile d'en ajouter. En ce qui concerne les données en continu ou celles qui sont constamment actualisées, elles seront automatiquement ajoutées au bon endroit.

Une meilleure business intelligence

Le data mining est un exercice beaucoup plus simple lorsque les données sont structurées. Cela signifie que toute prédiction faite ou toute hypothèse de business intelligence tirée de ces données a plus de chances d'être correcte et précise. Les algorithmes de machine learning explorent facilement les données, ce qui permet de les interroger et de les manipuler facilement.

La sécurité des données est simple

Les données structurées sont stockées dans un entrepôt de données, qui comporte généralement des niveaux de sécurité. Bien que rien ne soit jamais sûr à 100 %, la sécurité des données structurées est simple à mettre en œuvre et suit les meilleures pratiques standard du secteur.

Des recherches d'informations faciles

Comme les données structurées peuvent être indexées sur la chaîne de texte et les attributs, les opérations de recherche sont simplifiées. La nature des données est facile à comprendre, les significations et les relations derrière les données étant facilement acceptées.

Inconvénients des données structurées

Inflexibilité du stockage

Les entrepôts de données ou les bases de données relationnelles où sont stockées des données structurées ont des structures définies qui ne sont pas flexibles. Si, pour une raison ou une autre, les exigences relatives aux données changent, il est probable que toutes les données structurées devront être mises à jour.

Cas d'utilisation limités

Comme toutes les données ont été collectées d'une certaine manière pour un certain usage, c'est ainsi qu'elles seront utilisées. Par conséquent, les données structurées sont moins flexibles.

L'avenir des données structurées

Si les données structurées représentent actuellement 20 % du type de données d'une entreprise, ce pourcentage est en baisse. L'augmentation considérable des données non structurées et semi-structurées, qui se développent à un rythme rapide, fait diminuer la part des données. À l'heure actuelle, les données structurées ont encore de la valeur, l'accent étant mis de plus en plus sur les prédictions pour les entreprises. Comme les données structurées sont beaucoup plus accessibles que les données non structurées, elles sont actuellement précieuses pour les entreprises.

Seulement 0,5 % des données non structurées sont utilisées et analysées, mais elles constituent une source précieuse d'informations. À mesure que le secteur se tourne vers le déchiffrage et la quantification des données non structurées, la dépendance à l'égard des données structurées va diminuer. Les données semi-structurées sont de plus en plus transférées au format JSON, qui est analysable par les machines. Cela signifie que d'autres formes de données, dont la structure est moins rigide, deviendront la source de davantage d'analyses de données.

Si l'accent a été mis sur la transformation de données non structurées ou semi-structurées en données structurées, il s'agit maintenant de mettre les données à la disposition des machines sans avoir à passer par l'étape supplémentaire, coûteuse et longue, de leur transformation en données structurées.