Données structurées vs. Données non structurées

Les organisations dépendent des informations pour prendre des décisions éclairées et obtenir un avantage concurrentiel. Cependant, toutes les données ne se valent pas. Il existe deux types principaux de données : les données structurées et non structurées. Comprendre les différences entre ces types de données est crucial pour une gestion et une analyse efficaces des données. Cet article explore les caractéristiques, les avantages et les inconvénients des données structurées et non structurées, et comment choisir le type de données le plus adapté à vos besoins.

Qu’est-ce que les données ?

Les données sont toutes les informations qui peuvent être collectées, stockées et analysées pour obtenir des informations et prendre des décisions. Elles peuvent être des chiffres, du texte, des images, des fichiers audio ou vidéo.

Types de données

Les données peuvent être généralement classées en deux catégories : structurées et non structurées. Explorons chaque type et comprenons leurs caractéristiques.

Données structurées

Les données structurées sont organisées et formatées pour être facilement lisibles et accessibles par l’homme et par les machines. Elles sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles, des feuilles de calcul ou d’autres formats tabulaires.

Caractéristiques

Son format organisé, son schéma prédéfini qui caractérise les données structurées, et son adhérence à des types de données spécifiques rendent ces données facilement recherchables, triables, et faciles à analyser en utilisant des outils traditionnels. Ce type de données fournit un cadre cohérent, permettant un stockage efficace et une intégration sans problème avec d’autres systèmes.

1. Structure constante

Les données structurées suivent une structure constante, ce qui les rend faciles à comprendre et à interpréter. Les données sont organisées en lignes et en colonnes, chacune représentant un enregistrement individuel et un attribut de données spécifique.

2. Schéma prédéfini

Un schéma définit la structure des données structurées, y compris les noms et les types de données de chaque attribut. Ce schéma prédéfini assure que toutes les données adhèrent à un format cohérent, ce qui facilite leur gestion et analyse.

3. Facilement recherchables et triables

Grâce à sa structure organisée, les données structurées peuvent être facilement recherchées et triées. Cela permet aux utilisateurs de trouver rapidement des enregistrements spécifiques ou de trier les données en fonction de certains attributs.

4. Peuvent être analysées en utilisant des outils d’analyse de données traditionnels

Les données structurées peuvent être analysées à l’aide de feuilles de calcul, de SQL ou de logiciels de business intelligence. Ces outils peuvent aider les utilisateurs à obtenir des informations et à prendre des décisions éclairées en fonction des données.

Exemples de données structurées

Il est idéal de considérer quelques exemples concrets où la compréhension des données structurées est largement utilisée :

1. Données de vente dans un tableur

Les données de vente incluent souvent les noms de produits, les quantités vendues, les prix et les dates de transaction. Ce type de données est structuré et peut être facilement organisé en lignes et colonnes dans un tableur, ce qui le rend simple à trier, à filtrer et à analyser.

2. Informations client dans un système CRM

Les systèmes de gestion de la relation client (CRM) stockent des données structurées sur les clients, incluant leurs noms, adresses, numéros de téléphone et historiques d’achat. Ces informations peuvent être organisées en tableaux et accessibles rapidement pour aider les entreprises à mieux comprendre et servir leurs clients.

3. Enregistrements de transactions dans une base de données

Les transactions financières, telles que les paiements et les transferts, sont généralement enregistrées dans des formats structurés au sein de bases de données. Chaque enregistrement de transaction peut inclure des ID, des montants, des dates et des numéros de compte. Ces données structurées peuvent être utilisées à diverses fins, telles que la réconciliation des comptes, la détection de fraudes ou l’analyse des modèles de dépenses.

4. Gestion des données d’inventaire

Les systèmes de gestion d’entrepôt stockent des données structurées sur les niveaux d’inventaire, les emplacements des produits et les informations d’expédition. Ces données peuvent être organisées en tableaux, permettant aux gestionnaires d’entrepôt de suivre facilement les niveaux d’inventaire, de planifier les expéditions et d’optimiser la disposition de l’entrepôt.

5. Tenue des dossiers des employés

Un système d’information sur les ressources humaines (HRIS) stocke des données structurées relatives aux membres de l’équipe, incluant les noms, les titres de poste, les salaires et les dates d’embauche. Ces informations peuvent être organisées dans un format structuré, permettant aux professionnels des ressources humaines d’accéder facilement aux données des membres de l’équipe et de les analyser pour des tâches telles que les évaluations de performance, la planification de la main-d’œuvre et le traitement de la paie.

Avantages et inconvénients des données structurées

Les données structurées offrent de nombreux avantages, tels que la facilité de recherche, l’analyse simple à l’aide d’outils traditionnels, des coûts de stockage plus faibles et une intégration transparente avec d’autres systèmes. Cependant, elles présentent certains inconvénients, notamment une flexibilité limitée, le besoin potentiel d’un prétraitement étendu et des défis dans la capture d’informations complexes ou nuancées. Approfondissons davantage :

Avantages des données structurées

Il y a quelques aspects très positifs à utiliser des données structurées, tels que :

1. Facilement recherchables et triables

En raison de sa structure cohérente et de son schéma prédéfini, les données structurées sont accessibles pour rechercher et trier. Cela permet aux utilisateurs de localiser rapidement des enregistrements spécifiques, de filtrer les données en fonction de certains critères et d’organiser les données dans un ordre significatif, les rendant plus conviviales et efficaces pour l’analyse.

2. Simples à analyser

Les données structurées peuvent être facilement analysées à l’aide de tableurs, de SQL ou de logiciels de business intelligence. Les organisations peuvent utiliser les ressources et compétences existantes pour tirer des enseignements des données structurées sans investir dans des outils ou des formations spécialisés.

3. Moindres coûts de stockage

Les données structurées sont souvent stockées plus efficacement en raison de leur format organisé, ce qui peut entraîner des coûts de stockage plus faibles. De plus, les formats de données structurées peuvent être compressés pour réduire davantage les exigences de stockage.

4. Intégration plus facile

Comme les données structurées suivent un schéma cohérent, il est généralement plus facile de les intégrer avec d’autres systèmes et applications. Cela peut être particulièrement précieux lors du partage ou de la consolidation de données entre différents départements ou organisations.

Inconvénients des données structurées

Il y a quelques inconvénients à utiliser des données structurées, tels que :

1. Flexibilité limitée

Les données structurées sont souvent moins flexibles que les données non structurées en raison de leur structure rigide et de leur schéma prédéfini. Cela peut rendre difficile l’adaptation à de nouveaux types ou formats de données qui ne correspondent pas au schéma existant, ce qui peut nécessiter des modifications importantes ou une réorganisation des données.

2. Prétraitement Extensif pour l’Analyse

Selon la source et la qualité des données, les données structurées peuvent nécessiter un prétraitement important, tel que le nettoyage, la transformation ou la normalisation, avant de pouvoir être analysées efficacement. Cela peut prendre beaucoup de temps et nécessiter des connaissances ou des outils spécialisés.

3. Information Complexe ou Nuancée

Les données structurées sont souvent limitées à des types de données simples, tels que des nombres, des dates ou du texte, qui peuvent nécessiter d’être révisées pour capturer des informations complexes ou nuancées. Cela peut rendre les données structurées moins adaptées à des applications spécifiques ou à des tâches d’analyse nécessitant des sources de données plus riches ou diversifiées.

Données Non Structurées

Gérer, stocker, et analyser des données peut être plus difficile que les données structurées. Cependant, les données non structurées nécessitent une structure ou un format cohérent. Cela inclut des documents textuels, des e-mails, des images, des fichiers audio et vidéo.

Caractéristiques

Les données non structurées sont caractérisées par leurs formats divers, l’absence de schéma prédéfini, et la capacité à capturer des informations nuancées et du contexte. Ce type de données offre une plus grande flexibilité et une richesse de connaissances diversifiées. Cependant, il peut nécessiter des outils et techniques avancés pour son analyse et peut poser des défis de stockage et de gestion. Voici quelques caractéristiques des données non structurées :

1. Pas de Structure Cohérente

Les données non structurées doivent suivre une structure cohérente, ce qui les rend plus difficiles à comprendre et à interpréter. Les données peuvent venir en divers formats, tels que du texte, des images, ou des vidéos, et peuvent nécessiter d’être organisées de manière uniforme.

2. Pas de Schéma Prédéfini

Contrairement aux données structurées, les données non structurées n’ont pas de schéma prédéfini. Cela signifie qu’il n’y a pas de règles fixes régissant le format des données ou l’organisation, ce qui rend plus difficile leur gestion et analyse.

3. Difficile à Rechercher et à Trier

En raison de l’absence d’une structure cohérente, les données non structurées peuvent être difficiles à rechercher et à trier. Cela peut rendre plus difficile pour les utilisateurs de trouver des informations spécifiques ou d’organiser les données de manière significative.

L’analyse des données non structurées nécessite souvent l’utilisation d’outils et de méthodes sophistiqués, notamment le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique, et la vision par ordinateur. Ces technologies permettent aux utilisateurs de tirer des informations précieuses des données non structurées qui doivent être plus facilement discernables grâce à des approches analytiques conventionnelles.

Exemples

Voici quelques exemples concrets d’utilisation des données non structurées :

1. Publications sur les Réseaux Sociaux

Les publications sur les réseaux sociaux sont un excellent exemple de données non structurées. Elles peuvent inclure du texte, des images, des vidéos, et des liens, qui nécessitent tous une structure cohérente. L’analyse de ce type de données nécessite souvent des outils et des techniques spécialisés, tels que l’analyse de sentiment et le traitement du langage naturel.

2. E-mails et Documents

Les e-mails et les documents, tels que les fichiers Word ou PDF, sont également considérés comme des données non structurées. Ils peuvent contenir une grande variété d’informations, du texte simple à des images, des tableaux, et des graphiques, sans format ni organisation cohérents. L’extraction d’informations à partir de ces données peut impliquer l’extraction de textes, l’extraction de mots-clés, ou la reconnaissance d’entités.

3. Images et Vidéos

Le contenu visuel, comme les images et les vidéos, est une autre forme de données non structurées. L’analyse de ce type de données nécessite généralement des techniques avancées, telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance d’images, ou la détection d’objets, pour identifier les tendances et obtenir des informations.

4. Avis et Commentaires des Clients

Les avis et les commentaires des clients, souvent trouvés sur les sites web ou les marchés en ligne, sont des données non structurées qui peuvent contenir des informations précieuses sur les expériences des clients, la qualité des produits, et les domaines à améliorer. L’analyse de ces données nécessite le traitement du langage naturel, l’analyse de sentiment, ou des techniques de modélisation de sujets pour révéler les tendances et les motifs.

5. Données de Capteurs provenant des Appareils Internet-des-Objets (IoT)

Les appareils IoT, tels que les appareils portables, les appareils domestiques intelligents, et les capteurs industriels, peuvent générer d’énormes quantités de données non structurées dans divers formats, tels que des séries chronologiques, des fichiers journaux, ou des données de géolocalisation. L’analyse de ces données peut nécessiter des outils et des algorithmes spécialisés pour découvrir des motifs, des tendances, et des anomalies.

Pros et Contre des Données Non Structurées

Les données non structurées fournissent des informations riches et diversifiées, une plus grande flexibilité, et capturent des nuances et des contextes que les données structurées peuvent ne pas représenter. Cependant, elles présentent également des défis, tels que des difficultés à chercher et à trier, la nécessité d’outils et de techniques avancées pour l’analyse, des coûts de stockage et de gestion plus élevés, et des problèmes potentiels de qualité et de cohérence des données. Prenons un regard plus approfondi :

Avantages des données non structurées

Voici les avantages de l’utilisation de données non structurées :

1. Informations riches et diverses

Les données non structurées peuvent fournir des informations riches et diverses, englobant divers formats et types, tels que le texte, les images, les vidéos et les fichiers audio. Cette diversité peut conduire à des informations plus approfondies et une meilleure compréhension des schémas complexes et des relations.

2. Plus grande flexibilité

Les données non structurées sont plus flexibles que les données structurées, car elles ne respectent pas un schéma ou une structure prédéfinis. Cela permet aux organisations de stocker et d’analyser les données dans leur format natif sans les modifier ou les transformer pour s’adapter à un schéma spécifique.

3. Capture les nuances et le contexte

Les données non structurées peuvent capturer des informations plus nuancées et du contexte que les données structurées ne peuvent pas représenter. Par exemple, l’analyse des commentaires des clients ou des publications sur les réseaux sociaux peut révéler des informations sur le sentiment, le ton et les émotions, ce qui est difficile à saisir avec les seules données structurées.

Inconvénients des données non structurées

Il y a quelques mises en garde pour l’utilisation de données non structurées :

1. Difficile à rechercher et à classer

L’absence d’une structure et d’un schéma cohérents dans les données non structurées les rend plus difficiles à rechercher et à trier, ce qui rend plus difficile pour les utilisateurs de trouver des informations spécifiques ou d’organiser les données de manière significative.

2. Nécessite des outils et des techniques avancés pour l’analyse

Souvent, l’étude de données non structurées nécessite l’utilisation d’outils et de méthodes sophistiqués, comme le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique ou la vision par ordinateur. Cette complexité peut rendre l’extraction d’informations à partir de données non structurées plus difficile et plus longue, nécessitant potentiellement une expertise spécialisée.

3. Coûts de stockage et de gestion plus élevés

Les données non structurées nécessitent généralement plus d’espace de stockage en raison de leurs formats divers et de l’absence de structure cohérente. Cela peut entraîner des coûts de stockage plus élevés et une complexité accrue dans la gestion des données, car les organisations doivent faire face à une grande variété de types et de formats de données.

4. Défis liés à la qualité et à la cohérence des données

Les données non structurées peuvent être plus susceptibles de rencontrer des problèmes de qualité et de cohérence, car elles ne respectent pas un schéma ou une structure prédéfinis. Cela peut rendre difficile de s’assurer que les données sont précises, complètes et fiables, ce qui affecte la qualité des informations et de l’analyse tirées des données.

Comparer les données structurées et non structurées

Lors de la comparaison de données structurées et non structurées, il est essentiel de prendre en compte leurs caractéristiques distinctes. Les données structurées sont organisées, facilement recherchables et facilement analysables à l’aide d’outils traditionnels, tandis que les données non structurées offrent une plus grande flexibilité, des informations riches et diverses, et la capacité de saisir des nuances et du contexte. Chaque type de données a des avantages et des défis, les rendant adaptés à différents cas d’utilisation et objectifs d’analyse. Voici quelques facteurs à prendre en compte :

1. Accessibilité

Les données structurées sont facilement accessibles en raison de leur organisation constante et de leur schéma prédéfini. En revanche, les données non structurées peuvent être plus difficiles à accéder et à rechercher car elles nécessitent une structure uniforme.

2. Stockage et gestion

Les données structurées ont tendance à avoir des coûts de stockage plus faibles en raison de leur organisation efficace. Cependant, les données non structurées nécessitent souvent plus d’espace de stockage et peuvent être plus difficiles à gérer, ce qui entraîne des coûts plus élevés.

3. Analyse et informations

Les données structurées peuvent être analysées à l’aide d’outils traditionnels d’analyse de données, ce qui facilite l’obtention d’informations. En revanche, les données non structurées nécessitent souvent des outils et des techniques avancés pour l’analyse, ce qui peut être plus complexe et prendre plus de temps.

Choisir les bonnes données pour vos besoins

Lors de la décision entre des données structurées et non structurées, prenez en compte les facteurs suivants :

1. La nature des données avec lesquelles vous travaillez
2. Les informations que vous espérez obtenir
3. Les capacités de stockage et de gestion de votre organisation
4. Les outils et techniques disponibles pour l’analyse

Combiner des données structurées et non structurées

Les organisations peuvent souvent bénéficier de la combinaison de données structurées et non structurées. En intégrant ces deux types de données, vous pouvez découvrir des informations plus profondes et prendre des décisions plus éclairées.

Outils pour gérer et analyser les données

De nombreux outils sont disponibles pour gérer et analyser les données structurées et non structurées. Parmi les options populaires, on trouve :

1. Des bases de données relationnelles (par exemple, MySQL, PostgreSQL, SQL Server) pour les données structurées
2. Des bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra, Couchbase) pour les données non structurées
3. Des plates-formes de big data (par exemple, Hadoop, Spark) pour le traitement et l’analyse de grands ensembles de données
4. Des outils d’apprentissage automatique et d’IA (par exemple, TensorFlow, PyTorch) pour l’analytique avancée

L’avenir des données

La distinction entre les données structurées et non structurées pourrait devenir moins claire à mesure que la technologie évolue. De nouveaux outils et techniques émergent pour gérer le volume et la complexité croissants des données, permettant aux organisations de tirer des informations de sources structurées et non structurées.

Le réseau de contenu privé Kiteworks et les communications de données de fichiers et d’e-mails non structurés

Le Kiteworks Private Content Network unifie, suit, contrôle et sécurise les communications de données de fichiers et d’e-mails sur une seule plateforme qui permet aux organisations de gérer leurs risques d’exposition à la sécurité et à la conformité. Pour les données non structurées, telles que les e-mails, les registres financiers, les informations personnelles identifiables (PII), les informations médicales protégées (IMPs), les documents juridiques, etc., qui sont envoyés et partagés avec des tiers, Kiteworks fournit une appliance virtuelle durcie et hébergement mono-locataire. Kiteworks utilise également un double chiffrement avec AES-256 et TLS 1.2, une fois au niveau du fichier et avec une clé forte différente au niveau du disque. Les clés de fichier, les clés de volume et les autres clés intermédiaires sont chiffrées lorsqu’elles sont stockées. Toute cette sécurité assure que vos communications de contenu non structuré sensible restent privées.

Une gouvernance basée sur la classification des données et les contrôles d’accès permet aux organisations de s’assurer que seules les personnes qui ont besoin de voir, d’éditer, d’envoyer, de partager et de recevoir du contenu sensible peuvent le faire. Un reporting robuste dans Kiteworks permet aux organisations de démontrer leur conformité avec diverses réglementations sur la confidentialité des données, comme la loi sur la portabilité et la responsabilité de l’assurance maladie (HIPAA), le Règlement général sur la protection des données (RGPD), la loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques (PIPEDA), et d’autres.

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