Quelle est la différence entre les données structurées et les données non structurées ?
Quelle est la différence entre les données structurées et les données non structurées ?
Les données structurées et les données non structurées constituent deux grandes catégories de données pouvant être collectées. Les données structurées sont des données qui s’intègrent parfaitement dans des tables de données et comprennent des types de données discrets tels que des chiffres, du texte court et des dates. Les données non structurées ne s’intègrent pas de façon harmonieuse dans une table de données en raison de leur taille ou de leur nature : par exemple les fichiers audio et vidéo et les documents texte volumineux. Parfois, les données numériques ou textuelles peuvent être non structurées en raison de l’inefficacité de leur modélisation sous forme de table. Par exemple, les données des capteurs constituent un flux constant de valeurs numériques, mais la création d’une table à deux colonnes (horodatage et valeur du capteur) serait inefficace et peu pratique. Les données structurées et les données non structurées sont essentielles à l’analyse moderne.
Principales différences : les données structurées par rapport aux données non structurées
Vous pouvez modéliser des données structurées sous la forme d'un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne possède un attribut (tel que l'heure, le lieu et le nom), et chaque ligne est un enregistrement unique avec des valeurs de données associées pour chaque attribut. Aucune règle prédéterminée ne s’applique aux données non structurées.
Voici d'autres différences entre les données structurées et les données non structurées.
Format des données
Les données structurées doivent toujours respecter un format strict, appelé modèle de données ou schéma prédéfini. Les données non structurées ne correspondent pas à un schéma. Le format prescrit pour les données non structurées peut être aussi simple que d'exiger que tous les enregistrements de réunions soient au format MP3, ou que tous les événements du système soient collectés dans un certain magasin.
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Stockage de données
Les données structurées et les données non structurées peuvent résider dans différents types de magasins de données. Le choix du type de stockage approprié dépend des qualités et attributs inhérents aux données, de la raison de la collecte des données et des types d'analyse requis.
Les bases de données relationnelles, les bases de données spatiales et les cubes OLAP sont des exemples de magasins de données structurés. Les grands ensembles de magasins de données structurés sont appelés entrepôts de données. Les systèmes de fichiers, les systèmes de gestion des ressources numériques (DAM), les systèmes de gestion de contenu (CMS) et les systèmes de contrôle de version sont des exemples de magasins de données non structurées. Les grands ensembles de banques de données non structurées sont appelés lacs de données.
Certaines banques de données que vous utilisez généralement pour les données structurées peuvent également stocker des données non structurées, et inversement.
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Analyse de données
En général, il est plus facile d'organiser, de nettoyer, de rechercher et d'analyser des données structurées. Lorsque les données sont strictement formatées, vous pouvez utiliser la logique de programmation pour rechercher et localiser des entrées de données spécifiques, ainsi que pour créer, supprimer ou modifier des entrées. L'automatisation de la gestion des données et de l'analyse des données structurées est plus efficace.
Les données non structurées n'ont pas d'attributs prédéfinis et sont donc plus difficiles à rechercher et à organiser. Généralement, les données non structurées nécessitent des algorithmes complexes pour le traitement préalable, la manipulation et l'analyse.
Technologies : les données structurées par rapport aux données non structurées
Le type de technologies utilisées pour les données structurées et non structurées dépend du type de stockage de données utilisé. Généralement, les magasins de données structurées offrent des analyses intégrées à la base de données, mais pas les magasins de données non structurés. En effet, les données structurées sont conformes à des règles de manipulation connues et répétables grâce à leur format, et le format des données non structurées est plus diversifié et complexe.
Différentes technologies sont utilisées pour analyser les deux types de données. L'interrogation des données à l'aide d'un langage d'interrogation structuré (SQL) est la base fondamentale de l'analyse des données structurées. Vous pouvez appliquer d'autres techniques et outils, tels que la visualisation et la modélisation des données, la manipulation programmatique et le machine learning (ML).
Pour les données non structurées, l'analyse implique généralement une manipulation programmatique plus complexe et le ML. Vous pouvez accéder à ces analyses par le biais de différentes bibliothèques de langages de programmation et d'outils spécialement conçus qui utilisent l'intelligence artificielle (IA). Généralement, les données non structurées nécessitent un traitement préalable afin de s'adapter à un format spécifique.
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Défis : données structurées par rapport aux données non structurées
Les défis liés à l'utilisation de données structurées sont généralement minimes par rapport à ceux liés aux données non structurées. En effet, les ordinateurs, les structures de données et les langages de programmation peuvent comprendre plus facilement les données structurées. À l'inverse, pour comprendre et gérer des données non structurées, les systèmes informatiques doivent d'abord les décomposer en données compréhensibles.
Données structurées
Dans toute organisation ou groupe complexe, les données structurées deviennent difficiles à gérer lorsque le nombre de relations dans une base de données relationnelle augmente de manière significative. Avec autant de liens entre les bases de données et les points de données, le développement de requêtes pour les données peut devenir assez complexe. D'autres défis se posent, notamment :
- Modifications du schéma de données
- Intégrer toutes les données associées du monde réel dans un format structuré
- Intégrer plusieurs sources de données structurées
Données non structurées
Les données non structurées présentent généralement deux grands défis :
- Le stockage, car les données sont généralement plus volumineuses que les données structurées
- L’analyse, car elle n'est pas aussi simple que l'analyse de données structurées
Bien que vous puissiez effectuer certaines analyses à l'aide de techniques telles que la recherche par mot clé et la correspondance de modèles, le ML est souvent associé à des données non structurées, telles que la reconnaissance d'images et l'analyse des sentiments.
Les autres défis peuvent inclure :
- Le traitement préalable pour extraire des données structurées ou semi-structurées
- Traitement multi-format
- Puissance de traitement requise pour l'analyse
Quand utiliser : données structurées par rapport aux données non structurées
Les données structurées et non structurées sont collectées et utilisées de manière intensive dans tous les secteurs, organisations et applications. Le monde numérique utilise les deux formes de données, qui sont ensuite analysées et utilisées pour faire apparaître des réponses, des processus décisionnels, des prédictions, des réflexions, des applications génératives, etc. Bien que les données structurées soient généralement utilisées pour les données quantitatives et les données non structurées pour les données qualitatives, ce n'est pas toujours le cas.
Données structurées
Les données structurées sont particulièrement utiles lorsqu'il s'agit de données numériques discrètes. Les opérations financières, les chiffres de vente et de marketing et la modélisation scientifique sont des exemples de ce type de données. Vous pouvez également utiliser des données structurées dans tous les cas où des enregistrements comportant plusieurs champs de texte, numériques et énumérés à saisie courte sont requis, tels que les dossiers RH, les listes d'inventaire et les données sur le logement.
Données non structurées
Les données non structurées sont utilisées lorsqu'un enregistrement est requis et que les données ne correspondent pas à un format de données structuré. Les exemples incluent la surveillance vidéo, les documents de l'entreprise et les publications sur les réseaux sociaux. Vous pouvez également utiliser des données non structurées lorsqu'il n'est pas efficace de stocker les données dans un format structuré, comme les données des capteurs de l'Internet des objets (IoT), les journaux des systèmes informatiques et les transcriptions de chat.
Données semi-structurées
Les données semi-structurées se situent entre les données structurées et les données non structurées. Par exemple, un magasin de vidéos peut être associé à des balises de données structurées pour chaque fichier, telles que la date, le lieu et le sujet. Les métadonnées sur les fichiers multimédias signifient qu'il s'agit, par nature, de données semi-structurées. La combinaison de données structurées et de types de données non structurées est ce qui rend les données semi-structurées. L'utilisation de données semi-structurées au lieu de données brutes non structurées peut accélérer et faciliter l'analyse des données non structurées sous-jacentes.
Résumé des différences : données structurées par rapport aux données non structurées
| Données structurées |
Données non structurées |
|
| De quoi s'agit-il ? |
Données correspondant à un modèle de données ou un schéma prédéfini. |
Données sans modèle sous-jacent permettant de discerner les attributs. |
| Exemple de base |
Un tableau Excel. |
Une collection de fichiers vidéo. |
| Optimaux pour |
Collection associée de valeurs numériques et textuelles discrètes, courtes et discontinues. |
Ensemble associé de données, d'objets ou de fichiers dont les attributs changent ou sont inconnus. |
| Types de stockage |
Bases de données relationnelles, bases de données orientées graphe, bases de données spatiales, cubes OLAP, et bien plus encore. |
Systèmes de fichiers, systèmes DAM, CMS, systèmes de contrôle de version, etc. |
| Principal avantage |
Plus facile à organiser, à nettoyer, à rechercher et à analyser. |
Peut analyser des données qui ne peuvent pas être facilement transformées en données structurées. |
| Le plus grand défi |
Toutes les données doivent correspondre au modèle de données prescrit. |
L'analyse peut être difficile. |
| Technique d'analyse principale |
Requêtes SQL. |
Varie. |
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière de données structurées et non structurées?
Les solutions d'analyse et de stockage des données Amazon Web Services (AWS) sont parmi les plus innovantes et les plus puissantes au monde. Ces solutions sont disponibles dans le commerce pour les organisations de toutes tailles et de tous les secteurs. AWS propose une gamme complète de solutions modernes avancées de stockage, de transformation et d'analyse, ainsi que des outils de flux de travail, d'intégration et de gestion pour les données structurées et non structurées. Les solutions sont modulaires et conçues pour les architectures hybrides et multicloud. Par exemple, vous pouvez utiliser les solutions ci-dessous :
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- Amazon EMR pour exécuter et mettre à l’échelle Apache Spark, Presto, Hive et d'autres charges de travail big data
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- Amazon S3 avec AWS Lake Formation pour créer des lacs de données à des fins d'analyse
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) pour les opérations de stockage et la capacité de mise à l’échelle des bases de données relationnelles basées sur le cloud
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