Données structurées ou non structurées : quelle est la différence

Nous sommes à une époque où les données sont surchargées : des bases de données régionales à votre dernière histoire Instagram, chaque élément d'information est devenu comme un élément vital pour de nombreuses entreprises. Cependant, toutes les données ne sont pas créées égales et chaque format de données est globalement classé en deux types différents : les données structurées et non structurées.

Dans cet article, je vais vous guider à travers les données structurées et non structurées, explorer les différences entre ces deux types d'informations et vérifier leurs exemples pour une prise de décision basée sur les données.

Allons-y !

Que sont les données structurées ?

Les données structurées sont un type de Big Data hautement organisé et facilement interprété par les algorithmes d'apprentissage automatique. Toutes les informations sont organisées en lignes et en colonnes, tout comme les feuilles de calcul. Ces types de données sont gérés par Sequel Query Language (SQL). Les données structurées incluent souvent des données quantitatives ; tels que l'âge, les coordonnées, l'adresse, etc.

Avantages et inconvénients des données structurées

Exemples de données structurées

Les données structurées étant de nature quantitative, il est très simple pour les applications Big Data de collecter et de trier ces types de données. Voici quelques exemples de données structurées :

• Bases de données SQL
• Fichiers Excel
• Balises SEO
• Données de point de vente (POS), et plus encore

Meilleur logiciel d'analyse pour les données structurées

• MySQL
• OLAP
• Développeur Oracle SQL
• PLSQL

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Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées sont classées comme données qualitatives et ne peuvent pas être directement analysées par des logiciels ou des méthodes de données conventionnelles. Ce type de données est disponible sous diverses formes, telles que des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux, des images, des vidéos, des fichiers audio et des documents.

Avantages et inconvénients des données non structurées

Exemples de données non structurées

Voici quelques exemples de données non structurées :

• Réseaux sociaux
• Documents commerciaux
• E-mails
• Les pages Web
• Commentaires des clients et plus encore

Meilleur logiciel d'analyse pour les données non structurées

• MongoDB
• Hadoop
• Base de données Dynamo
• Services Web Amazon

Différence entre les données structurées et non structurées

Maintenant que vous avez compris ce que sont les données structurées et non structurées, parlons de leurs différences. J'ai également fourni un graphique pour les données structurées et non structurées.

Données structurées ou non structurées : organisation et format

• Données structurées : les données structurées sont hautement organisées et sont formatées dans une structure tabulaire, que l'on trouve généralement dans les bases de données relationnelles.
• Données non structurées : il leur manque un modèle de données prédéfini et n'ont pas de structure organisationnelle spécifique. Les données non structurées peuvent inclure des documents texte, des images, des vidéos, des fichiers audio, etc.

Données structurées vs données non structurées : sources

• Données structurées : les données structurées proviennent généralement de formulaires en ligne, de journaux de serveur Web, de journaux réseau, de systèmes OLTP, de capteurs GPS, etc.
• Données non structurées : ces sources de données incluent des fichiers de traitement de texte, des messages électroniques, des fichiers PDF, des images, etc.

Données structurées et données non structurées : exigences de stockage

• Données structurées : comme nous le savons, les données structurées sont stockées sous forme de tableaux comme une base de données SQL ou des feuilles Excel, et ne nécessitent qu'une petite quantité de stockage. De plus, ces données peuvent facilement être stockées dans des entrepôts de données et sont également hautement évolutives.
• Données non structurées : d'un autre côté, les données non structurées sont stockées sous forme de bases de données NoSQL ou de fichiers multimédias et nécessitent plus d'espace. Ce type de données est généralement stocké dans des lacs de données, ce qui rend la mise à l'échelle difficile.

Données structurées vs données non structurées : méthodes d'analyse

• Données structurées : les méthodes d'analyse utilisées pour les données structurées sont le regroupement, la classification et la régression des données.
• Données non structurées : les méthodes d'exploration de données et d'empilement de données sont utilisées pour l'analyse des données non structurées.

Données non structurées ou structurées : en termes de flexibilité

• Données structurées : elles sont moins flexibles car le schéma et les types de données sont prédéfinis. Ainsi, toute modification de la structure peut prendre beaucoup de temps.
• Données non structurées : ces types de données sont très flexibles car il n'y a pas de schémas prédéfinis. Vous pouvez facilement ajouter de nouveaux types de données sans avoir besoin de modifier la structure sous-jacente. Cela le rend adapté à la gestion de types de données évolutifs.

Exemples de données structurées et non structurées

• Données structurées : quelques exemples de données structurées sont les bases de données des employés, les transactions, les états financiers, les informations sur les cartes de crédit et de débit, etc.
• Données non structurées : quelques exemples de données non structurées sont les publications sur les réseaux sociaux, les enregistrements audio ou vidéo, les images, etc.

Jetons maintenant un œil au tableau de comparaison entre les données structurées et non structurées. Ici, nous mesurerons la différence entre les deux types de données en fonction des caractéristiques.

Qu'est-ce que les données semi-structurées ?

Outre les données structurées et les données non structurées, il existe un autre type de données appelé données semi-structurées. Ce type de données n'est pas complètement structuré ou non structuré et inclut les caractéristiques des données structurées, et contient également des informations non structurées qui ne suivent aucun format ou schéma spécifique. Les données semi-structurées incluent des informations héritées telles que le lieu, l'heure, l'adresse e-mail ou le tampon d'identification de l'appareil.

Comment ajouter des données structurées à votre site Web ?

Pour ajouter des données structurées à votre site Web, suivez les étapes ci-dessous :

• Choisissez votre page et sélectionnez vos données structurées.
• Ouvrez l'assistant de balisage de données structurées de Google pour l'ajouter à votre site Web.
• Testez vos données structurées et c’est terminé.

Points clés à retenir

Alors que nous sommes sur le point de conclure notre sujet sur la différence entre les données structurées et non structurées, voici quelques points à considérer :

FAQ