Compte tenu du nombre important d’entreprises qui mettent l’accent sur la collecte et l’analyse de données, il est important d’examiner de plus près les formes sous lesquelles les données peuvent entrer. Après tout, les données sont le moteur qui alimente la plupart des entreprises. Même les industries qui ne sont pas normalement associées aux technologies de pointe utilisent des quantités énormes de données pour obtenir un avantage concurrentiel, réduire les coûts et optimiser leur efficacité. L’ère du Big Data est arrivée et plus d’entreprises que jamais cherchent à l’utiliser.

C’est pourquoi il est temps de décomposer les données par types. Les données peuvent être classées en deux catégories: structurées et non structurées. Comprendre les différences entre les deux est essentiel pour tirer le meilleur parti des deux, en particulier lorsqu’il s’agit de tirer parti des données Web.

Qu’est-ce que les données structurées?

La plupart des gens connaissent le fonctionnement des données structurées. Les données structurées, comme on peut le supposer par le terme en lui même, ce sont des données hautement organisées et soigneusement formatées. C’est le type de données que l’on peut mettre dans des tableaux et des feuilles de calcul. Ce n’est peut-être pas le type de données le plus facile à consulter pour un humain, mais comparé à des données non structurées, il s’agit certainement du plus facile des deux types de données à consommer. Les ordinateurs, en revanche, peuvent y effectuer facilement des recherches.

Les données structurées sont également souvent appelées données quantitatives. Ce sont des faits objectifs qui peuvent être recherchés dans une base de données relationnelle ou un entrepôt de données. Les données client, par exemple, comprennent des informations telles que le nom du client et les transactions qu’il a effectuées. La recherche de ces termes serait facile pour un programme informatique lorsqu’un langage de requête structuré ou SQL est utilisé.

D’autres exemples de données structurées incluent les numéros de carte de crédit, les dates, les montants financiers, les numéros de téléphone, les adresses, les noms de produits, etc. Ce sont tous des points de données qui ne sont pas ouverts à l’interprétation, ce qui facilite la collecte et l’analyse des applications Big Data.

Qu’est-ce que des données non structurées?

Comme le terme l’indique, les données non structurées ne sont pas si facilement organisées ni formatées. La collecte, le traitement et l’analyse de données non structurées représentent également un défi de taille. Cela a créé certains problèmes, car les données non structurées constituent la grande majorité des données disponibles sur le Web, et elles grossissent chaque année. Avec de plus en plus d’informations disponibles sur le Web, la plupart non structurées, trouver des moyens de les utiliser est devenu une stratégie vitale pour de nombreuses entreprises. Les outils et méthodes d’analyse de données plus traditionnels ne sont pas suffisants pour faire le travail.

Les données non structurées peuvent également être appelées données qualitatives, ce qui couvre fondamentalement tout ce que les données structurées ne comprennent pas. Elle n’est conforme à aucun modèle prédéfini, elle est donc stockée dans des bases de données non relationnelles et interrogée à l’aide de NoSQL.

Les données non structurées sont également très diverses et des exemples peuvent donc constituer une longue liste. Parmi les exemples de données non structurées les plus courants figurent les rapports, les fichiers audio, les images, les fichiers vidéo, les fichiers texte, les commentaires et opinions sur les réseaux sociaux, les emaills, etc. À partir de ces exemples, il est clair que l’analyse peut être plus complexe, en particulier pour les programmes informatiques.

Données structurées par opposition à données non structurées: Apprendre à connaître la différence

À partir des explications ci-dessus, les différences entre les données structurées et non structurées devraient devenir claires. Les données structurées sont faciles à collecter, à analyser et à stocker, tandis que les données non structurées ne sont pas organisées et nécessitent davantage de travail pour être correctement explorées. Les données non structurées couvrent également beaucoup plus de terrain que la variété structurée, avec beaucoup plus d’exemples qui ne font que grandir à mesure qu’Internet continue à se développer.

En un sens, les données non structurées sont similaires à la façon dont nous, en tant qu’êtres humains, traitons et analysons les informations. Si vous avez une conversation avec quelqu’un, toutes les informations transmises le sont de manière non organisée. Malgré cela, nous sommes toujours en mesure de digérer ces données et de les comprendre. Les données structurées, en revanche, correspondent davantage à la manière dont les ordinateurs traitent les données. C’est bien organisé et facile à analyser. Pouvoir analyser des données non structurées via des processus informatiques devient alors un défi.

Comprendre les données Web non structurées

Comprendre les données non structurées

Les experts en données et en programmation informatique ont travaillé dur pour faciliter l’analyse de données non structurées. Beaucoup de progrès ont été accomplis et l’avenir s’annonce prometteur, notamment en ce qui concerne l’extraction et l’analyse des données Web.

Heureusement, il est plus facile que jamais d’utiliser les données Web avec la plate-forme d’intégration de données Web. Les données non structurées et les données alternatives peuvent être analysées pour obtenir des informations précieuses pouvant grandement bénéficier à votre entreprise.

Étant donné que l’analyse de données non structurées nécessite des compétences plus spécialisées et avancées, il est extrêmement avantageux de disposer d’une plate-forme ou d’un service géré.