Que sont les données structurées ?

Les données structurées, également appelées données quantitatives, suivent un modèle ou une structure prédéfinie. Les données structurées étant extrêmement organisées, elles sont faciles à traiter par les êtres humains et les algorithmes de machine learning. Elles sont stockées dans des entrepôts et des bases de données.

Les données structurées sont notamment des indicateurs, des dates, des noms, des codes postaux et des numéros de cartes bancaires. Ce type de données s’insère de façon évidente dans les feuilles de calcul ou les bases de données relationnelles, comme SQL, MySQL et PostgreSQL. Ainsi, les entreprises disposent d’informations qui peuvent être facilement accessibles et interprétées.

En outre, elles peuvent utiliser les données structurées afin d’interpréter les comportements de leur clientèle à l’aide des points de données, comme les noms des personnes, leur historique d’achat et leur emplacement géographique. Elles peuvent donc mettre en place un système de gestion de la relation client qui est associé à des bases de données relationnelles capables d’analyser les comportements de la clientèle.

Représentez-vous les données structurées sous forme de chiffres et de valeurs. Ce sont des données quantitatives existant sous forme de fichiers Excel, de résultats de formulaires web, de systèmes de réservation et de bases de données SQL. D’autres types comprennent les informations des points de vente, les catalogues de produits et les transactions financières. Les données structurées peuvent être utilisées dans différents contextes et secteurs d’activité, notamment les suivants :

• Services financiers : les données structurées sont utilisées par les banques, les comptables et les organismes financiers pour enregistrer, traiter, gérer et analyser des données financières telles que des transactions, des numéros de compte et des noms de titulaires de compte.
• Secteur du voyage : compagnies aériennes, hôtels et autres sociétés de transport utilisent des données structurées comprenant des informations sur les clients et les passagers, les tarifs des hôtels ou des vols, les itinéraires de bus, de train ou de vol, et les transactions.
• Santé : le secteur de la santé utilise des données structurées pour les dossiers des patients, les dossiers d’assurance et l’inventaire du matériel médical.
• Commerce de détail et e-commerce : les données structurées sont utilisées dans le commerce de détail et l’e-commerce pour enregistrer et stocker l’inventaire des produits, les prix, les transactions et les informations des comptes utilisateurs.
• Secteur public : les gouvernements utilisent les données structurées de différentes manières. Par exemple, les données des recensements permettent de recueillir des informations sur la population à un moment précis. Ces données structurées comprennent notamment l’emplacement géographique, le sexe, l’origine ethnique et le nombre de membres d’un foyer.

Les données structurées sont quantitatives. Elles sont constituées de valeurs et de chiffres. Elles sont extrêmement organisées, ce qui en facilite l’accès et l’interprétation. Il peut notamment s’agir de dates, d’heures et d’identifiants de la clientèle.

Les données non structurées sont des données qualitatives qui n’ont pas de structure interne, qui sont constituées de texte, de vidéo et d’images, et qui nécessitent des outils dédiés pour les gérer et les interpréter. Il peut notamment s’agir d’avis de la clientèle, de données de surveillance par satellite ou vidéo, de photos de produits ou encore de vidéos de démonstration.

Les données semi-structurées se situent entre les données structurées et les données non structurées. Elles n’ont pas de structure prédéterminée, à l’instar des données structurées, mais sont plus faciles à gérer et à interpréter que les données non structurées. Les données semi-structurées utilisent des métadonnées pour définir les points de données, ce qui permet de mieux les organiser et les stocker de manière standard. Il peut notamment s’agir de fichiers JSON, XML, web et compressés.

Les données structurées sont gérées à l’aide d’une base de données relationnelle, comme une feuille Excel ou une base de données SQL (Structured Query Language). Une base de données relationnelle se fonde sur un modèle relationnel, qui représente les informations dans un format tabulaire. Ainsi, les entreprises peuvent établir des relations entre les différents points de données, mais aussi saisir, rechercher et manipuler des données structurées.

Les données structurées utilisent un schéma à l’écriture. Par conséquent, avant de les intégrer à une base de données, elles doivent être structurées dans un modèle de données. Pour en créer un, il faut définir un schéma fondé sur les données, ce qui permet d’obtenir des tableaux ou des entités. Ensuite, il convient d’établir les relations entre ces entités. Enfin, le script SQL doit être écrit pour générer la base de données relationnelle dans laquelle vos données structurées sont stockées.

Ainsi, vous pouvez accéder à vos données et les manipuler selon vos besoins. En vue d’ingérer les données d’un menu de restaurant, nous créons d’abord différents tableaux, à savoir :

• les plats ;
• les ingrédients ;
• les valeurs nutritionnelles.

Ensuite, nous établissons les relations entre les points de données. Enfin, nous écrivons le script SQL. Les données structurées peuvent provenir de formulaires en ligne, de logs réseau, de données de capteurs et de points de vente. Une fois stockées, elles peuvent être utilisées dans les algorithmes de machine learning (ML) afin de rechercher et d’analyser des données, puis de générer des rapports et des projections.

Gérez vos données structurées avec Elastic

Les données structurées ont plusieurs avantages : elles sont faciles à utiliser, à stocker, à scaler et à analyser par les êtres humains comme par les machines.

Les données structurées sont facilement utilisables
Les données structurées sont extrêmement organisées, ce qui en facilite la manipulation et l’interrogation par les technologies de machine learning.

Pour les utilisateurs dans un contexte professionnel, les données structurées sont faciles à utiliser, car elles ne nécessitent pas de grandes connaissances en science des données. Les utilisateurs peuvent y accéder et les analyser quand leur sujet sous-jacent est compréhensible.

En outre, une multitude d’outils est disponible pour analyser et interpréter les données structurées, car ces dernières sont antérieures aux données non structurées, d’une part, et elles fournissent des résultats plus précis, d’autre part.

Les données structurées sont faciles à stocker
Les données structurées peuvent être stockées dans des bases de données relationnelles, des bases de données NoSQL, des entrepôts et des lacs de données, mais aussi des bases de données en mémoire, entre autres. En outre, elles prennent moins d’espace que les données non structurées. Ainsi, le stockage des données structurées est efficace.

Les données structurées sont facilement scalables
Comme les données structurées peuvent être stockées dans des entrepôts, elles sont facilement scalables. Les entrepôts font office de référentiel pour l’ensemble des données structurées générées par une entreprise. À mesure que le volume des données structurées augmente, les entreprises peuvent facilement ajouter de la puissance de traitement et de l’espace de stockage.

Les données structurées simplifient l’exploration des données
Les données structurées constituent la base des analyses du big data. Étant des données quantitatives, elles se prêtent plus facilement aux prévisions, aux prédictions et aux études. En outre, elles facilitent les requêtes et la génération de rapports, car elles peuvent être stockées dans des bases de données relationnelles. Les algorithmes de machine learning peuvent plus facilement indexer les données. Grâce à leur nature, les données structurées génèrent des informations d’informatique décisionnelle plus précises et de meilleure qualité.

Les données structurées peuvent améliorer votre visibilité
Vous pouvez utiliser les données structurées dans le code de votre site web avec le balisage de schéma afin de créer des extraits de codes ou des résultats riches qui ont prouvé leur capacité à améliorer les interactions avec la clientèle. En ajoutant les données structurées aux pages de leur site, les entreprises peuvent augmenter les taux de clics, les taux de conversion et le trafic organique.

Bien que les données structurées présentent de nombreux avantages pour les entreprises, certains de ces bénéfices peuvent également avoir des limites.

Les données structurées peuvent avoir un usage limité
La structure prédéfinie des données structurées est à la fois un avantage et une limite : en effet, les données structurées peuvent uniquement être utilisées pour la finalité prévue.

Les données structurées peuvent être de mauvaise qualité
La qualité peut diminuer lorsque des données sont manquantes ou incomplètes. Celles qui ne s’inscrivent pas de façon évidente dans le schéma peuvent également influer de manière négative sur la qualité, ce qui génère des rapports ou des résultats de recherche imprécis si ce problème n’est pas résolu.

L’encombrement des données évolue au même rythme que les entreprises, ce qui implique souvent une duplication des informations ou une perte de leur pertinence. Ainsi, la qualité globale des données structurées d’une entreprise en pâtit.

Afin de tirer pleinement parti de vos données structurées, envisagez d’appliquer ces bonnes pratiques.

Adoptez une approche pérenne de la gestion des données
Vous devez élaborer vos conventions de catalogage et de dénomination des fichiers en gardant à l’esprit l’accès futur et à long terme. Assurez-vous que les noms de vos fichiers sont bien descriptifs et standards afin d’être faciles à trouver.

Enregistrez la traçabilité des données avec des métadonnées
Les métadonnées décrivent le contenu, la structure, les auteurs et les autorisations de vos données. Lorsque vous les enregistrez de manière rigoureuse, votre site reste visible ; de plus, vous pouvez aussi suivre les données depuis leur origine jusqu’à leur destination, mapper leurs relations et concevoir au final un système efficace de gouvernance des informations.

Sécurisez vos données structurées
Les données structurées peuvent souvent être des informations extrêmement sensibles : numéros de cartes bancaires, numéros de compte, informations médicales, etc. La sécurisation de vos données structurées est une étape fondamentale dans leur gestion. Pour sécuriser les données structurées, il faut notamment sauvegarder vos informations et envisager de souscrire à un plan de stockage qui fournit des outils de sécurité et d’observabilité limitant les menaces de cybersécurité.

Choisissez le plan de stockage adapté à vos besoins
En plus d’adopter une approche parée pour le futur et d’étudier l’importance de la sécurisation de vos données contre les violations, optez pour un plan de stockage qui répond aux exigences et à la taille de votre entreprise. Si celle-ci est petite, l’encombrement de vos données sera inférieur à celui d’une société plus importante. Un plan conçu pour une grande entreprise ne répondra probablement pas à vos besoins.

Concevez un outil de recherche capable de mener des recherches dans des ensembles de données avec Elastic

Même si les données non structurées sont considérées comme des informations favorites inexploitées et surpassent les données structurées en matière d’importance, la valeur de ces dernières reste inébranlable pour les entreprises.

À mesure que l’intelligence artificielle (IA) et les technologies de machine learning continuent de se développer, la capacité à fusionner les données structurées avec les données non structurées s’est également accrue. Le résultat : de meilleurs résultats commerciaux et une compréhension plus approfondie du client et du marché.

Grâce aux améliorations des technologies de machine learning, l’analyse et le traitement des données structurées vous aideront à suivre les indicateurs actuels, à en créer, à réduire les coûts opérationnels, à limiter les risques de sécurité et à concevoir des offres de produits qui répondent mieux aux besoins de la clientèle.

La Suite Elastic est une plateforme de recherche qui vous permet de rechercher, d’analyser et de visualiser toutes les données, indépendamment de leur source et de leur format. La Suite Elastic comprend Elasticsearch, Kibana, Beats et Logstash. Ensemble, ces solutions vous permettent de mieux gérer et traiter vos données structurées ou non structurées.

• Renforcer la sécurité des données : les 5 fonctionnalités indispensables que votre datastore doit posséder
• Comment atteindre la résilience opérationnelle à l’aide d’un datastore flexible
• Comment libérer le potentiel de vos données en temps réel pour transformer votre entreprise
• Découvrez comment les responsables informatiques transforment les données en informations exploitables grâce à la technologie de recherche [Infographie]