Données structurées vs Données non structurées

Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées de manière prédéfinie ou qui ne possèdent pas de modèle de données spécifique. Pendant ce temps, les données structurées sont des données qui ont des relations claires et définissables entre les points de données, avec un modèle prédéfini les contenant. Voilà la réponse courte sur la différence entre les données structurées et non structurées, mais examinons de plus près les différences entre les deux types de données.

Qu’est-ce que les données structurées ?

Lorsqu’il s’agit d’informatique, les structures de données font référence à des moyens spécifiques de stockage et d’organisation des données. Les différentes structures de données possèdent des relations différentes entre les points de données, mais les données peuvent également être non structurées. Que signifie-t-il de dire que les données sont structurées ? Pour clarifier cette définition, examinons quelques-unes des différentes façons de structurer les données.
Les données structurées sont souvent stockées dans des tableaux tels que des fichiers Excel ou des bases de données SQL. Dans ces cas, les lignes et les colonnes des données contiennent des variables ou des fonctionnalités différentes, et il est souvent possible de discerner la relation entre les points de données en vérifiant où les lignes et les colonnes des données se croisent. Les données structurées peuvent être facilement intégrées dans une base de données relationnelle, et des exemples de différentes fonctionnalités dans un jeu de données structuré peuvent inclure des éléments tels que des noms, des adresses, des dates, des statistiques météorologiques, des numéros de carte de crédit, etc. Bien que les données structurées soient le plus souvent des données textuelles, il est possible de stocker des éléments tels que des images et des fichiers audio sous forme de données structurées.
Les sources courantes de données structurées incluent des éléments tels que des données collectées à partir de capteurs, des journaux Web, des données réseau et des données de détail ou de commerce électronique. Les données structurées peuvent également être générées par des personnes qui remplissent des tableurs ou des bases de données avec des données collectées à partir d’ordinateurs et d’autres appareils. Par exemple, les données collectées via des formulaires en ligne sont souvent immédiatement intégrées dans une structure de données.
Les données structurées ont une longue histoire d’être stockées dans des bases de données relationnelles et SQL. Ces méthodes de stockage sont populaires en raison de la facilité de lecture et d’écriture dans ces formats, la plupart des plates-formes et des langages étant capables d’interpréter ces formats de données.
Dans un contexte d’apprentissage automatique, les données structurées sont plus faciles à utiliser pour former un système d’apprentissage automatique, car les modèles au sein des données sont plus explicites. Certaines fonctionnalités peuvent être intégrées dans un classificateur d’apprentissage automatique et utilisées pour étiqueter d’autres instances de données en fonction de ces fonctionnalités sélectionnées. En revanche, former un système d’apprentissage automatique sur des données non structurées tend à être plus difficile, pour des raisons qui seront clarifiées.

Qu’est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées selon un modèle de données prédéfini ou une structure. Les données non structurées sont souvent appelées données qualitatives car elles ne peuvent pas être analysées ou traitées de manière traditionnelle en utilisant les méthodes régulières utilisées pour les données structurées.
Puisque les données non structurées n’ont pas de relations définies entre les points de données, elles ne peuvent pas être organisées dans des bases de données relationnelles. En revanche, la façon dont les données non structurées sont stockées est généralement avec une base de données NoSQL, ou une base de données non relationnelle. Si la structure de la base de données est de peu d’importance, un lac de données, ou un grand bassin de données non structurées, peut être utilisé pour stocker les données au lieu d’une base de données NoSQL.
Les données non structurées sont difficiles à analyser, et donner un sens aux données non structurées implique souvent d’examiner des pièces de données individuelles pour discerner des fonctionnalités potentielles, puis de vérifier si ces fonctionnalités se produisent dans d’autres pièces de données du bassin.
La grande majorité des données se trouvent dans des formats non structurés, avec des estimations selon lesquelles les données non structurées représentent environ 80 % de toutes les données. Les techniques de fouille de données peuvent être utilisées pour aider à structurer les données.
En termes d’apprentissage automatique, certaines techniques peuvent aider à ordonner les données non structurées et à les transformer en données structurées. Un outil populaire pour transformer les données non structurées en données structurées est un système appelé auto-encodeur.