Données structurées et non structurées : différences

Le monde de l'analyse de données constitue un vaste univers à part entière au sein des nouvelles technologies. Lorsqu'il s'agit d'analyser des données, nous devons avant tout tenir compte du type de données auquel nous avons affaire. Ce n'est pas une question anodine. Selon qu'il s'agit de données structurées, non structurées ou semi-structurées, nous les aborderons d'une manière ou d'une autre.

Dans cet article, nous vous expliquons de manière simple les différents types de données qui existent, ce qu'ils impliquent et quelles sont leurs différences en termes de format, de technologie, d'analyse et d'applications pratiques.

Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées sont celles qui sont organisées en un format défini et prévisible. On les trouve généralement dans des bases de données relationnelles et des tableurs, où ils sont organisés en lignes et en colonnes et identifiés par des étiquettes.

Les données structurées sont idéales pour traiter, analyser et visualiser des informations sous forme de graphiques, car elles sont faciles à lire et à manipuler. Elles sont généralement organisées visuellement en tableaux, lignes et colonnes, ce qui rend sa lecture assez aisée pour l'œil humain.

Ces données structurées sont stockées dans bases de données relationnels qui organisent les informations dans des tables interreliées à l'aide de clés primaires et étrangères.

Exemples de données structurées :

• Bases de données relationnelles (par exemple, MySQL, Oracle).
• Tableurs (par exemple, Excel).
• Informations sur les transactions (par exemple, ventes, stocks).

Outils pour les données structurées :

• MySQL
• PostgreSQL
• Base de données Oracle
• Microsoft SQL Server
• SQLite
• IBM DB2
• Amazon RDS
• Google Cloud SQL

Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées elles n'ont pas de structure prédéfinie et peuvent être plus difficiles à organiser et à analyser. Ces données ne suivent pas un format fixe et peuvent prendre la forme de texte, d'images, de vidéos, d'e-mails, de documents, etc.

Elles se caractérisent par une gestion et une analyse plus difficiles à réaliser avec les outils traditionnels ; elles nécessitent souvent des technologies spécialisées telles que le traitement du langage naturel (NLP) ou l'analyse de big data.

Exemples de données non structurées :

• E-mails.
• Fichiers multimédias (vidéos, photos).
• Documents texte (PDF, fichiers Word).
• Publications sur les réseaux sociaux.

Outils pour les données non structurées :

• Hadoop
• MongoDB
• Couchbase
• Elasticsearch
• Apache Cassandra
• Amazon S3
• Google Cloud Storage
• Apache Spark

Que sont les données semi-structurées ?

Les données semi-structurées sont un type de données qui ne sont pas organisées selon un format rigide de tableaux et de colonnes comme les données structurées, mais qui, à l'instar de ces dernières, contiennent des étiquettes ou des marqueurs qui permettent une certaine organisation et une structure hiérarchique qui facilite son interprétation et son analyse.

Ainsi, même si les informations ne sont pas aussi faciles à traiter que les données structurées, nous pouvons nous appuyer sur un ordre hiérarchique pour déterminer comment les traiter plus facilement.

Exemples de données semi-structurées :

• XML (eXtensible Markup Language).
• JSON (JavaScript Object Notation).
• Documents de configuration.
• Journaux d'événements.

Différences techniques entre les données structurées et non structurées

Les données structurées et non structurées diffèrent considérablement sur plusieurs plans techniques, notamment en termes de format, de technologie, de méthodologies d'analyse et d'applications :

Format

En termes de format, les données structurées sont organisées selon un schéma fixe, généralement sous forme de tableaux comportant des lignes et des colonnes. Chaque colonne correspond à un type de données spécifique, et les relations entre les tableaux sont clairement définies à l'aide de clés primaires et étrangères.

À l'inverse, les données non structurées ne suivent pas de schéma prédéfini. Parmi ces données, on trouve notamment des textes libres, des images, des vidéos, des fichiers audio et des documents.

Technologie

D'un point de vue technologique, les bases de données relationnelles telles que MySQL, PostgreSQL et Oracle constituent les principaux outils utilisés pour stocker et gérer des données structurées. Ces technologies utilisent le langage SQL (Structured Query Language) pour définir et manipuler les données. 

D'autre part, les données non structurées nécessitent des technologies différentes, telles que les systèmes de fichiers distribués (par exemple, Hadoop), les bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Couchbase) et les outils d'analyse du big data (par exemple, Apache Spark).

Analyse

L'analyse des données structurées est plus simple grâce à leur format uniforme et aux outils performants disponibles. Ainsi, les analystes de données peuvent utiliser le langage SQL pour effectuer des requêtes complexes, générer des rapports et visualiser les données avec une relative facilité, à l'aide d'outils de business intelligence (BI) tels que Tableau et Power BI, ainsi que d'outils statistiques comme R et Python. 

En revanche, l'analyse des données non structurées est plus complexe et nécessite généralement des techniques avancées telles que le le traitement du langage naturel (NLP) pour les textes, la reconnaissance de formes pour les images et les vidéos, et les algorithmes d'apprentissage automatique.

Utilisations

En ce qui concerne leurs utilisations, les données structurées sont idéales pour effectuer des requêtes rapides. Cela inclut les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) et les applications financières. 

Les données non structurées, en revanche, jouent un rôle essentiel dans des domaines où les informations ne peuvent pas être facilement présentées sous forme de tableaux, comme l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, la gestion de contenus multimédias, la surveillance de sécurité par analyse vidéo et la recherche en sciences sociales, où l'on analyse de grands volumes de données textuelles.