Données structurées et données non-structurées : quelles différences ?
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 Publié le 
3/10/2021

Données structurées et données non-structurées : quelles différences ?

Dans tout secteur d'activité confondu, l'importance des données sont primordiales, notamment car elles sont omniprésentes au sein de toutes les entreprises. Ces données sont classées sous deux principales catégories: les données structurées et les données non-structurées. Découvrons ensemble dans cet article, les définitions de ces données, leurs avantages et limites, les compétences à acquérir pour traiter ces données, ainsi que leur processus de traitement !

Quel que soit le secteur d'activité, les données sont utilisées dans quasiment toutes les entreprises. Le développement des technologies numériques et du Big Data rend nécessaire l'amélioration de la gestion des données. Les données qui interviennent dans le fonctionnement d'une entreprise sont catégorisées en deux types. D'une part, il y a les données structurées et de l'autre les données non-structurées.

Données structurées et données non-structurées : définition

Les termes « données structurées » et « données non-structurées » ont des significations différentes, mais divergent aussi par leur utilisation et le domaine dans lequel elles sont employées.

Définition de données structurées

Sont appelées données structurées les données dont la typologie, le format et la longueur sont prédéfinis. Ce dont des informations contrôlées par des référentiels, soigneusement organisées et présentées dans des cases. Se présentant sous forme de mots, de chiffres et de signes, elles sont bien formatées et prêtes pour être traitées.

Les données structurées peuvent être insérées dans des tableaux et des feuilles de calcul. Bien qu'elles ne soient pas simples à lire par une personne non formée, elles sont faciles à traiter pour les professionnels. Les données structurées sont connues comme étant des données quantitatives. Générées par l'Homme ou par l'ordinateur, elles sont stockées dans des bases de données relationnelles.

Définition de données non-structurées

Les données non-structurées sont celles qui ne sont pas organisées. Elles se présentent sous une forme brute et sont difficiles à collecter, analyser et exploiter. Avec un formatage complexe, ces données se retrouvent un peu partout sur le web. Les données non-structurées sont largement plus nombreuses que les données structurées. Et leur volume augmente sans cesse. Ce sont des données qui ne répondent pas à des modèles prédéfinis. Comme les données structurées, elles sont aussi produites par l'Homme et par l'ordinateur.

Les données non-structurées prennent de très nombreuses formes. Contrairement aux données structurées, elles sont stockées dans des bases de données non-relationnelles (NoSQL). L'exploitation de ce type de données est un enjeu majeur pour les entreprises. Les informations à en tirer sont nombreuses, mais le traitement est compliqué, même avec des programmes informatiques. Si la formation Data Science est nécessaire pour savoir traiter les données structurées, elle s'avère également indispensable pour maîtriser le traitement des données non-structurées.

Définition données non-scruturrées
Définition des données non-structurées

Comment se présentent données structurées et les données non-structurées ?

Les données structurées comme les données non-structurées ont les mêmes sources : l'être humain et la machine. Cependant, ces deux types de données prennent des formes différentes.

Exemples de données structurées

Les données structurées générées par l'homme sont celles qui résultent de l'interaction de ce dernier avec l'ordinateur. Ce sont par exemple des :

  • données de flux de clics puisque chaque clic d'un internaute sur un site internet produit de l'information
  • données de saisie qui rassemblent toutes les données insérées dans un ordinateur pour la saisie d'un document Word, d'une feuille de calcul…
  • données liées au jeu regroupant tous les mouvements effectués au cours d'un jeu
  • données générées lors de la visite d'un e-commerce
  • données des clients (noms et numéros de cartes de crédit par exemple), etc.

En ce qui concerne les données structurées provenant de la machine, ce sont :

  • les données financières produites par les systèmes financiers selon des règles prédéfinies
  • les données de capteurs émises par GPS, les dispositifs d'identification par radiofréquence, etc.
  • les données de point de vente que peut générer, par exemple, l'appareil utilisé par un caissier pour scanner un code-barres ou un QR code

Outre l'usage des données structurées en entreprise, Google utilise celles disponibles sur les pages web pour comprendre leurs contenus. Le moteur de recherche se sert aussi de ces données afin de proposer certaines fonctionnalités dans les résultats de recherche.

Exemples de données non-structurées

Les données non-structurées générées par l'Homme sont tirées des publications, likes, commentaires sur les réseaux sociaux, les données de localisation… Les emails, SMS et documents échangés au sein d'une entreprise sont également des données non-structurées de source humaine. C'est le cas aussi du contenu d'un site web.

Quant aux données non-structurées émises par la machine, elles rassemblent les :

  • données sismiques
  • données de la surveillance de satellite
  • données atmosphériques
  • données des radars
  • données de systèmes de vidéosurveillance
  • données de capteurs utilisés dans le cadre de l'internet des objets, etc.

Les données non-structurées peuvent être exploitées au profit du marketing.

exemples données structurées et non-structurées
Quelques exemples de données structurées et non-structurées

Quels sont les avantages et limites des données structurées et des données non-structurées ?

Les types de données structurées et de données non-structurées sont tous deux utiles.

Avantages et limites des données structurées

Les données structurées ont l'avantage d'être exploitables facilement contrairement aux données non-structurées. Cela est dû au fait qu'elles sont organisées et se présentent sous des modèles définis en amont. La manipulation manuelle de ces données est possible. Mais l'usage d'algorithmes spécifiques est généralement nécessaire pour les analyser. En quelques dizaines d'heures de formation en Machine Learning, on peut avoir la possibilité de traiter des données structurées.

Le traitement de données structurées n'en est pas à ses débuts. Pour effectuer l'opération, divers outils ont été créés et le sont encore, les uns plus efficaces que les autres. Toute personne qui désire exploiter ce type de données a donc le choix entre de nombreux instruments. Le développement de l'intelligence artificielle, favorisé en partie par le Machine Learning, a d'ailleurs augmenté l'exploitabilité des données structurées.

Les données structurées sont pratiques et utilisables en entreprise à des fins de visibilité. Étant donné qu'elles sont scrutées par les moteurs de recherche, elles peuvent être mis à profit afin d'assurer un bon positionnement pour son site internet. Par exemple, le graphe de connaissance (Knowledge Graph) contient des données structurées. C'est l'encadré qu'on retrouve généralement à droite sur les pages des résultats de recherche. Lorsqu'il est rempli avec des informations pertinentes, ce graphe permet d'améliorer le SEO d'un site. Les données structurées jouent également un rôle dans l'augmentation du taux de clics sur un site par le biais d'extraits riches.

Néanmoins, les données structurées présentent deux principaux inconvénients : le manque de flexibilité et la limitation des moyens de stockage. Il est vrai que l'organisation d'après des modèles définis facilite le traitement des données. Mais il n'est pas possible d'utiliser ces données dans un but autre que celui pour lequel elles sont programmées. Concernant leur stockage, les données structurées sont sauvegardées dans des systèmes rigides (Data Warehouses). Lorsque des modifications sont apportées au système de stockage, toutes les données qu'il contient devront être mises à jour.

Avantages et limites des données non-structurées

Depuis que le Deep Learning est utilisé pour traiter les données non-structurées, on se rend compte de l'intérêt que présentent ces dernières. Les forces de ce type de données sont notamment la possibilité de définir leur format, la facilité de collecte et le stockage dans un système de stockage massif (Data Lake Cloud). Les données non-structurées permettent aux entreprises qui s'y intéressent de trouver des informations pour améliorer leur relation clientèle. Les spécialistes en traitement de données recommandent aux entreprises d'analyser les interactions avec les clients. Une entreprise peut tirer parti des données non-structurées contenues dans les :

  • avis clients
  • commentaires sur son site et les réseaux sociaux
  • emails
  • les transcriptions d'appel
  • les transcriptions de chat, etc.

Si les données non-structurées ne sont généralement pas exploitées, c'est parce que leur traitement est difficile. Ce type de données ne peut être analysé que par un expert en Big Data, parce que des programmes informatiques particuliers doivent être utilisés. C'est pour cela que le suivi d'une formation en Data Science ou en Data Analysis est conseillé pour évoluer dans le secteur du traitement des données non-structurées.

avantages et limites données non-structurées
Avantages et limites des données non-structurées

Données structurées vs données non-structurées : le processus de traitement

Les différences entre les données structurées et les données non-structurées se remarquent aussi dans leurs modes de traitement respectifs.

Le traitement des données structurées

Pour le traitement des données structurées, il est nécessaire de les collecter, de les stocker, de les analyser et de les rendre utilisables. À cette fin, on peut utiliser un tableur ou un programme informatique. Dans le premier cas, il faut créer un fichier CSV (Comma-Separated Values), avec une colonne par description et une ligne par objet. Ensuite, il faut ouvrir une feuille de calcul dans le logiciel OpenOffice et y importer le fichier CSV. Il faut avoir des connaissances avancées en Data Analysis pour réussir le traitement manuel des données structurées.

Dans le cas de l'usage d'un programme informatique, l'intelligence artificielle (IA) est mise à profit. Grâce aux technologies cognitives, la collecte et l'analyse des données ainsi que la prise de décision sont facilitées. Domaine d'étude de l'IA, le Machine Learning permet de perfectionner continuellement le processus de traitement des données structurées. Par ailleurs, les technologies de Data Quality servent à rendre exploitables ce type de données.

Le traitement des données non-structurées

Si les données structurées peuvent être manipulées manuellement, ce n'est pas le cas des données non-structurées. Pour traiter ces dernières, il faut recourir au Deep Learning et à des techniques Data Science. Après la collecte, les données non-structurées doivent être structurées pour les rendre simples à analyser. Pour ce faire, il est nécessaire de faire du stockage objet qui permet de contextualiser les données.

Des technologies de reconnaissance sont à utiliser pour transcrire les données non-structurées en informations. Ces outils numériques sont utilisés pour exploiter les photos, les documents scannés, les fichiers audio, les vidéos, les documents écrits, etc. Spécifiquement, la technologie DataIQ, identifie rapidement les données non-structurées, les indexe, effectue des tags et gère enfin la catégorisation des données. Diverses autres technologies sont utilisées pour le traitement des données non-structurées et sont explicitées au cours des formations en data science.

Quelles compétences pour traiter les données structurées ou non-structurées ?

Pour s'occuper du traitement des données structurées ou non-structurées, il faut avoir des compétences en data science ou plus précisément en Data Analysis. Les qualifications en Data Science permet d'effectuer la gestion des données dans leur globalité. Le Data Scientist peut donc être amené à effectuer des croisements et des analyses de données.

Quant aux compétences en Data Analysis, elles servent aux études de bases de données. Dans cette logique, le Data Analysis ou Data Miner réalise toutes les opérations nécessaires pour le traitement des données, qu'elles soient structurées ou non-structurées. Il utilise pour cela des langages comme Python, SAS et SQL et des outils tels que Hadoop.

Diverses formules de formation en Data Science permettent d'acquérir les compétences qu'il faut pour le traitement des données. Grâce à une formation d'introduction avec un module sur le Machine Learning, on peut réussir le traitement des données structurées. Par contre, pour traiter des données non-structurées, il faudra suivre une formation dont un module est consacré au Deep Learning.

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Aurélie Mutschler
Écrit par
Aurélie Mutschler
 - 
Lead Instructor
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