Définition des données structurées/non structurées
Les données sont classées de deux façons à des fins de stockage, d'analyse et de prise de décisions opérationnelles : structurées et non structurées. La différence entre structurées et non structurées dépend du fait que les informations sont organisées ou non à des fins d'utilisation et d'analyse.
Les données structurées sont généralement constituées d'informations clairement définies (comme du texte et des chiffres) qui peuvent être facilement recherchées et gérées ou suivies dans une table ou une base de données hautement organisée. Les données non structurées, quant à elles, se présentent sous divers formats de fichiers ou de médias et ne sont pas nécessairement regroupées ou classées de manière ordonnée.
Mais les différences entre les données structurées et non structurées s'étendent au-delà de la manière dont les informations sont rassemblées. Pour être analysées, ces données requièrent un ensemble différent d'outils technologiques et de méthodologies analytiques déployés par des professionnels des données aux connaissances et aux compétences variées.
Les entreprises ont tendance à utiliser les données structurées plus que les données non structurées. Environ 43 % de toutes les données capturées par les entreprises ne sont pas utilisées, ce qui représente une énorme valeur inexploitée en ce qui concerne les données non structurées. Les deux types de données sont toutefois utiles et peuvent être exploités pour autant que les entreprises comprennent leurs différences et les capacités requises pour les utiliser.
Description des données non structurées
Les données non structurées sont des informations au format brut ; elles résident souvent à l'endroit où elles ont été collectées ou à proximité, ou dans des lacs de données (pools de données relativement indifférenciés). Parce qu’elles incluent tous les types de données brutes collectées, même celles qui n’ont pas été cataloguées ou analysées, elles représentent une valeur potentielle colossale et nécessitent donc des architectures robustes de centres de données et de clouds déployant des systèmes de stockage de données de très grande capacité.
Les données non structurées sont donc très exigeantes pour les disques durs. La nécessité de valoriser économiquement la conservation de grandes quantités de données non structurées signifie qu'il existe une demande sans précédent pour des systèmes de stockage de grande capacité centrés sur les disques durs, qui continuent à offrir des avantages significatifs en termes de coût total de possession, car les avancées technologiques en matière de disques durs permettent d'atteindre des capacités toujours plus élevées. Accéder aux données non structurées près de leur source et les déplacer, selon les besoins, vers divers centres de données cloud privés et publics pour les utiliser à différentes fins, conduit également à abandonner les architectures informatiques fermées, propriétaires et cloisonnées au profit d'architectures ouvertes, composables et hybrides où les données circulent librement et efficacement dans l'entreprise distribuée.
Les informations non structurées sont également appelées données qualitatives, ce qui signifie qu'il s'agit simplement d'informations observées ou enregistrées. Les capteurs de l'Internet des objets (IoT) dans une usine, par exemple, peuvent recueillir des données sur les performances continues des équipements. Ces informations sont ensuite envoyées aux serveurs pour être stockées dans un format non structuré, comme un PDF ou des fichiers vidéo.
Les photos satellites, les bulletins météorologiques, les données de biosignal des patients dans un hôpital et les images d'appareils photo numériques qui n'ont pas encore été étiquetées ou cataloguées de manière organisée sont d'autres exemples de données non structurées. Le dénominateur commun est que les données sont recueillies et transmises de manière passive, sans aucun formatage organisationnel prédéfini. Si les données non structurées peuvent s'avérer extrêmement utiles pour repérer les grandes tendances et élaborer des modèles prédictifs lorsqu'elles sont examinées et comprises dans le cadre d'un ensemble massif de données, il est difficile de les rechercher et de les analyser facilement à des fins d'analyse commerciale.
Description des données structurées
Les données structurées sont des données quantitatives organisées, le plus souvent des données numériques ou textuelles, qui existent sous un format standard dans un champ fixe d'un fichier ou d'un enregistrement. Les informations présentes dans les feuilles de calcul ou les bases de données relationnelles sont des exemples courants de données structurées. Cette organisation facilite l'interrogation des données lors de la recherche d'éléments ou de groupes d'informations spécifiques.
Par exemple, les capteurs d'une exploitation agricole peuvent recueillir des données météorologiques brutes pour déterminer le moment où les cultures doivent être arrosées et la quantité d'eau dont elles ont besoin. Pour que les données soient structurées, elles doivent être catégorisées et formatées. Ce type de données dans un format structuré pourrait ressembler à un tableau avec des colonnes intitulées « Heure de la journée », « Température » et « Humidité ». La structure facilite la recherche, le tri et l'analyse.
Données structurées/non structurées
La principale différence entre les données structurées et non structurées est le formatage. Les données non structurées sont stockées dans leur format d'origine, comme un PDF, une vidéo ou une sortie de capteur. Les données structurées sont présentées strictement sous une forme prédéfinie ou avec des signifiants prédéfinis qui les décrivent, dans un format standardisé, afin qu'elles puissent être facilement placées dans une table, une feuille de calcul ou une base de données relationnelle.
Les données non structurées sont souvent hébergées dans ce qui est appelé un lac de données, qui est essentiellement un référentiel contenant des données brutes sous différents formats. Les données structurées résident dans des entrepôts de données, autrement dit des référentiels qui n'acceptent que des données formatées selon des spécifications prédéfinies. Un lac de données est une sorte de réservoir qui stocke des données non structurées et peut également stocker des données structurées, tandis qu'un entrepôt de données ne contient que des données structurées organisées et formatées.
Que les données se trouvent dans un lac ou un entrepôt, les informations sont stockées dans une base de données sous une forme ou une autre. La principale différence est que les données structurées sont stockées dans une base de données relationnelle, en lignes et en colonnes, à l'aide de formats organisés comme le langage SQL (Structured Query Language), PostgreSQL ou MongoDB. Ces formats facilitent grandement la recherche, le tri et le traitement des données structurées par les utilisateurs (ou les machines). Les données non structurées, en revanche, sont stockées dans une base de données non relationnelle comme NoSQL.
Les deux types de données diffèrent également dans la manière dont elles peuvent être analysées, ainsi que dans les outils et le personnel nécessaires pour les traiter et les manipuler. Les données non structurées sont généralement analysées à l'aide de techniques telles que l'empilement de données et l'exploration de données, qui ont été développées pour traiter les métadonnées et parvenir à des conclusions plus générales. Pour les données structurées, des formes d'analyse plus mathématiques, telles que la classification des données, le partitionnement (clustering) et l'analyse de régression, peuvent être utilisées. En termes d'outils et de technologies, les données structurées facilitent l'utilisation des outils de gestion et d'analyse. Voici quelques exemples d'outils utilisés pour exploiter des données structurées :
- Systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR)
- Gestion de la relation client (CRM - Customer Relationship Management)
- Traitement analytique en ligne (OLAP - Online Analytical Processing)
- Traitement des transactions en ligne (OLTP - Online Transactional Processing)
Les logiciels capables de traiter de grands ensembles de données existant dans plusieurs formats sont généralement utilisés pour gérer et analyser des données non structurées. Voici quelques exemples d'outils de gestion de données non structurées :
- Systèmes de gestion de base de données (SGBD) NoSQL
- Outils d'analyse de données pilotés par l'IA
- Outils de visualisation des données
Les données non structurées nécessitent souvent une gestion par un expert dûment formé et des outils logiciels dotés de capacités d'IA et de modélisation prédictive plus avancées que celles utilisées pour les données structurées. L'apprentissage automatique est l'une des stratégies utilisées pour l'analyse des données non structurées.
Les données structurées étant déjà triées et organisées, les outils logiciels utilisés pour exploiter ces ensembles de données sont plus accessibles aux utilisateurs professionnels non experts. Par exemple, les saisies, les recherches, les interrogations et la manipulation des données sont souvent effectuées en libre-service via une interface utilisateur hautement organisée.
Exemples d'utilisation
L'utilisation des données de capteurs des appareils IoT pour la modélisation prédictive illustre la manière dont les données non structurées peuvent être employées. Les capteurs d'une exploitation agricole, par exemple, collectent et diffusent en permanence des données sur le climat, l'état sanitaire des cultures et le fonctionnement des équipements agricoles. Les outils d'IA peuvent ainsi analyser les données et élaborer des modèles prédictifs pour une meilleure gestion et prise de décision. L'IA avec des capacités d'apprentissage automatique peut apprendre de ces modèles au fil du temps, et produire des modèles plus précis à chaque analyse ultérieure.
Les données non structurées, sous la forme de données météorologiques et de modèles de croissance des cultures, peuvent être analysées pour prédire la quantité d'eau ou de nutriments que les machines automatisées devront fournir à l'avenir. Ensuite, le logiciel d'IA réalise une analyse automatisée et élabore un modèle prédictif pour améliorer la gestion future de l'exploitation. Cette analyse est basée sur des schémas que l’IA reconnaît comme émergents alors qu’elle examine des données non structurées dans des formats multiples, comme les modèles de croissance des cultures et de nutriments du sol recueillis par des capteurs.
Les données structurées sont utilisées dans des scénarios qui impliquent une analyse quantitative. La logistique et la gestion du stock sont des domaines dans lesquels les données structurées sont utiles pour améliorer l'efficacité et la prise de décision. Le stock d'un entrepôt est généralement hébergé sous la forme de données structurées avec des colonnes et des lignes dans une base de données relationnelle. Ces données peuvent ensuite être interfacées avec des systèmes de gestion de stock ou d'analyse commerciale pour informer les utilisateurs métier et de la science des données. Les utilisateurs, et leurs outils logiciels, peuvent attribuer des valeurs précises à des paramètres tels que la rentabilité de certaines lignes de produits et les frais généraux associés à l'approvisionnement et à l'expédition. Les entreprises peuvent alors prendre des décisions sur la base de résultats quantifiables.
Aujourd'hui, les deux types de données ont des utilisations différentes. Les données non structurées sont le produit brut de périphériques ou de logiciels qui collectent des informations transférées dans des lacs de données dans leur format d'origine. Les données structurées sont organisées sous forme numérique ou textuelle, et peuvent être cataloguées, organisées, réorganisées et analysées selon des paramètres prédéfinis. À mesure que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique continuent de progresser, de nouvelles capacités d'extraction, d'analyse, d'apprentissage et d'utilisation immédiate des données non structurées sont susceptibles d'apparaître.
