Les entreprises produisent chaque jour tous les types de données. Pensez aux rapports de vente, aux e-mails, aux avis et commentaires des clients, aux inventaires de produits, aux publications sur les réseaux sociaux et même aux enregistrements de réunions.
Alors que certaines de ces données sont soignées et organisées, comme des feuilles de calcul remplies d'enregistrements financiers qui suivent les dépenses et les marges bénéficiaires, d'autres sont plus dispersées et ressemblent davantage à une boîte de fichiers aléatoires, tels que des e-mails, des vidéos et des commentaires sur les réseaux sociaux.
C'est ce que signifient les données structurées et non structurées. Considérez les données structurées comme un album photo parfaitement agencé et organisé, et les données non structurées comme le rouleau de caméra chaotique et aléatoire de votre téléphone portable.
Qu'elles soient structurées ou non structurées, les deux types de données sont essentiels et utilisés par les organisations de différentes manières.
Qu'il s'agisse de décoder la signification de la soudaine augmentation des avis en ligne ou d'essayer de comprendre les tendances d'achat des clients, comprendre les données et leurs types et trouver les bonnes données au bon moment peut vous aider à prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides.
Cet article explore les principales différences, les avantages et les applications des données structurées par rapport aux données non structurées et comment vous pouvez en tirer le meilleur parti. Allons-y !
Que sont les données structurées ?
Les données structurées, comme leur nom l'indique, sont des données organisées dans un format structuré et suivant un plan prédéfini spécifique.
Ce type de données suit des champs fixes et s'intègre parfaitement dans des lignes et des colonnes. Les exemples incluent
- Les dossiers des employés avec des colonnes spécifiques comme le nom, l'ID, le département et le salaire.
- Les données de vente avec des informations telles que l'ID de vente, le nom du produit, l'ID du produit, le prix, la date et la qualité sont souvent stockées dans une base de données.
- Les données financières avec des détails tels que les revenus, les mesures de profit et les dépenses
La nature des données structurées facilite la recherche, le stockage et l'analyse, en particulier avec les systèmes et méthodes traditionnels comme les bases de données SQL et les feuilles de calcul.
Avantages des données structurées
Voici les avantages des données structurées :
- Prise de décision fiable et précise grâce à son format organisé.
- Facilement utilisées par les modèles et algorithmes d'apprentissage automatique en raison de la manipulation et de l'interrogation faciles des données.
- Compatible avec une large gamme de systèmes de traitement, de bases de données relationnelles et d'outils comme les outils de business intelligence (BI).
Que sont les données non structurées ?
Les données non structurées, au contraire, ne suivent aucun format prédéfini. Elles peuvent être textuelles ou non textuelles, dispersées dans différentes tailles et formats, comme des images, des vidéos, de l'audio, du texte et des fichiers.
Ce type de données non structurées rend la recherche et l'analyse difficiles. Pour donner un exemple simple dans le contexte d'un e-mail, lorsque les informations sur l'expéditeur et le destinataire sont des données structurées, le contenu et les pièces jointes de l'e-mail sont des données non structurées.
Cependant, bien que chaotiques, les données non structurées contiennent une mine d'informations précieuses que les organisations et les entreprises peuvent exploiter à l'aide d'outils avancés comme l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP).
Avantages des données non structurées
Bien que non formatées et non organisées, les données non structurées offrent des avantages clés, notamment :
- Fournit des informations qualitatives sur le comportement et les préférences des clients. Capture les émotions, les sentiments et les opinions des clients.
- Peut s'adapter à divers cas d'utilisation en raison de divers formats.
Données structurées vs non structurées en un coup d'œil
Données structurées vs non structurées : principales différences
Il y a plus dans les différences entre les données structurées et non structurées que le simple format. Examinons les principales différences entre les deux.
- Organisation
Les données structurées sont hautement organisées et ont un format et une structure de données définis. Elles sont disposées en lignes (entrées de données) et en colonnes (attributs) dans un format tabulaire mappé dans des champs prédéfinis.
Bien que cela facilite l'analyse et la récupération des données, les données structurées manquent de flexibilité. Chaque fois, la structure doit être définie avant que les données ne soient stockées.
Les données non structurées, en revanche, n'ont pas de format fixe, ce qui les rend flexibles mais difficiles à traiter ou à analyser. Par conséquent, les données non structurées nécessitent des outils avancés et des efforts importants pour être organisées et analysées.
2. Stockage des données
Le stockage est l'une des principales différences entre les données structurées et non structurées ; examinons d'abord comment les données structurées sont stockées.
Les entreprises stockent les données structurées dans des entrepôts de données. Un entrepôt de données est un référentiel centralisé conçu pour gérer et stocker des données structurées. Cela inclut les bases de données relationnelles, les cubes OLAP, les bases de données spatiales et même les outils traditionnels comme les feuilles de calcul.
Un entrepôt de données utilise un schéma prédéfini pour déterminer comment stocker les données. Les exemples incluent le stockage de données comme les enregistrements de vente ou les données démographiques des clients dans Google Sheets ou des tables SQL. Le seul véritable défi avec le stockage de données structurées est qu'il ne gère pas les types de données complexes, tels que les images et les vidéos.
Les données non structurées, en revanche, sont stockées dans des lacs de données, des solutions de stockage cloud ou des bases de données noSQL (comme MongoDB).
Un lac de données contient une quantité massive de données brutes et non traitées dans leur format natif ou original. Contrairement à un entrepôt de données, un lac de données n'a pas besoin de structurer les données lors du stockage ; au lieu de cela, la structure est appliquée plus tard lors de l'analyse.
3. Facilité de recherche
L'organisation et le stockage appropriés et soignés des données structurées les rendent facilement consultables.
Par exemple, vous pouvez facilement rechercher des données comme « ventes supérieures à 1000 $ » ou « clients âgés de 18 à 25 ans qui ont acheté le produit X » à l'aide de requêtes simples utilisant SQL ou des outils de filtrage.
Par conséquent, il est assez rapide, facile et efficace de trouver exactement ce que vous recherchez avec des données structurées.
Alors que vous ne pouvez pas simplement rechercher quelque chose de très spécifique dans un ensemble aléatoire de données non organisées lorsqu'il s'agit de données non structurées. Au lieu de cela, il nécessite des outils spécialisés comme l'IA, le ML et le NLP pour donner un sens aux données et trouver ce que vous recherchez.
Cela rend la recherche de données non structurées chronophage, nécessitant une dépendance à des outils et une expertise avancés par rapport aux données structurées.
4. Données qualitatives vs quantitatives
Les données structurées sont souvent classées comme des données quantitatives qui consistent en des éléments ou des attributs qui peuvent être comptés. Par exemple, les informations sur les produits, le nombre de ventes dans un mois, etc.
Au contraire, les données non structurées sont classées comme des données qualitatives, ce qui permet des informations plus approfondies, telles que la reconnaissance visuelle et l'analyse du ton à partir d'entretiens, d'enquêtes auprès des clients, de commentaires des clients et d'interactions sur les réseaux sociaux.
5. Analyse des données
Vous pouvez analyser les données structurées à l'aide d'outils de business intelligence traditionnels, tels que Tableau, Excel, Power BI ou des requêtes basées sur SQL. Cela simplifie l'analyse des données, même pour les équipes ayant moins d'expertise technique.
Cependant, l'analyse des données non structurées n'est pas simple. Des outils et techniques d'analyse avancés, tels que l'exploration de texte, la reconnaissance d'images, l'IA et les modèles d'apprentissage automatique, sont nécessaires, ce qui nécessite des logiciels fiables et du personnel qualifié.
6. Volume et évolutivité
Les données structurées sont généralement plus petites en taille et moins en volume, car elles ne stockent que les informations essentielles de manière organisée.
Par exemple, une organisation a un entrepôt de données uniquement pour un nombre fixe d'employés et un nombre moyen fixe de clients, ce qui rend les données structurées uniquement évolutives au sein des systèmes de base de données traditionnels.
D'autre part, les données non structurées ont un volume important et croissent de façon exponentielle, représentant jusqu'à 80 % de toutes les données d'entreprise. Par conséquent, elles nécessitent une infrastructure de stockage évolutive, comme les solutions cloud.
Applications des données structurées
En fonction du format des données et de la façon dont elles sont organisées, structurées et non structurées, les données ont des applications et des cas d'utilisation uniques, comme mentionné ci-dessous.
La nature bien organisée des données structurées et la facilité d'analyse les rendent idéales pour les tâches nécessitant une grande clarté et précision.
Business Intelligence (BI) et reporting
Les données structurées permettent aux entreprises de créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations détaillés avec des données collectées à partir de systèmes ERP, de bases de données opérationnelles ou de logiciels CRM.
Cela permet aux dirigeants de surveiller les KPI, tels que les taux d'acquisition de clients, les revenus et les dépenses, pour une meilleure prise de décision.
Gestion de la relation client (CRM)
Les plateformes CRM comme Hubspot, Zoho et Salesforce stockent des données structurées et des informations sur les clients, telles que les détails des clients, les mesures d'engagement et l'historique des ventes.
Grâce à ces données, les entreprises peuvent suivre les interactions avec les clients et personnaliser la communication pour améliorer l'expérience client.
Conformité et gestion financière
Les données financières qui proviennent des passerelles de paiement, des systèmes comptables et des journaux de transactions sont souvent structurées.
Ces données sont essentielles pour gérer les informations sensibles, faciliter les audits précis et assurer la conformité aux normes réglementaires, telles que PCI-DSS, GDPR et SOX.
Détection de la fraude
Les données des journaux de paiement, des transactions et des comptes clients servent de sources de données structurées.
Ces données transactionnelles structurées aident à reconnaître les activités frauduleuses grâce à la détection d'anomalies et à l'analyse des modèles pour atténuer les pertes financières.
Applications des données non structurées
Étant plus flexibles, les données non structurées servent diverses applications allant de l'IA aux informations sur les clients.
Support client et analyse des commentaires
Les données que les entreprises obtiennent de l'exploration des e-mails, des réponses aux enquêtes et des transcriptions de chat leur permettent d'améliorer le service client en identifiant les principaux points faibles.
Par exemple, les entreprises peuvent résoudre plus rapidement les problèmes courants des clients, et l'équipe de développement de produits peut également travailler sur les opinions non filtrées des clients pour fournir un meilleur service.
Analyse des médias sociaux
Les données non structurées comme les commentaires Instagram et YouTube qui sont les plus appréciés et engagés avec le contenu et les tweets facilitent la compréhension des sentiments des clients, la mesure des performances des campagnes et le suivi des tendances.
Recommandation de contenu et personnalisation
Les données non structurées comme les requêtes de recherche, le comportement des utilisateurs et les habitudes de visionnage que les entreprises obtiennent de l'historique de navigation ou de l'interaction avec les produits d'un client leur permettent de créer des recommandations personnalisées. Cela permet d'améliorer l'engagement des utilisateurs, les ventes et la fidélisation des clients.
Analyse d'images et de vidéos
Les données d'images et de vidéos non structurées, telles que les images de vidéosurveillance, le contenu multimédia généré par les utilisateurs ou les images de produits, aident les entreprises de plusieurs manières, notamment en surveillant l'automatisation de la sécurité et en obtenant des informations marketing.
Traitement du langage naturel (NLP)
L'extraction d'informations précieuses à partir de vastes données à l'aide du NLP et l'automatisation des tâches à forte intensité de main-d'œuvre sont l'un des principaux cas d'utilisation des données non structurées. Le NLP peut dériver du sens et fournir des informations en extrayant et en traitant des données à partir d'e-mails, de documents juridiques ou d'articles.
Recherche IA
L'IA utilise le NLP et la vision par ordinateur pour donner un sens aux requêtes non structurées ou aux requêtes vocales. Cependant, la plupart des plateformes et solutions de recherche IA sont défectueuses et ne donnent pas les résultats attendus.
Cela est dû à des problèmes tels que le manque de contexte, la mauvaise compréhension du contexte, la dépendance excessive et l'accent mis sur les mots clés, les biais dans les résultats et les informations incorrectes ou hallucinées.
Surtout lorsque les données ne sont pas structurées, s'attendre à des résultats sensés et précis d'une plateforme de recherche IA défectueuse est une perte de temps et d'efforts. Pour résoudre ces défis, nous avons développé notre propre outil de recherche IA—AskX chez Slite, qui aide
- Connectez tous vos outils et équilibrez les données structurées et non structurées de chaque outil pour garantir la précision.
- Acceptez le fait que vos données sont pleines d'informations contradictoires et peu claires, mais c'est aussi là que réside près de la moitié de vos données.
- Fournit une option de filtres avancés et d'invites personnalisées pour obtenir des réponses rapidement.
- S'améliore avec le temps en identifiant les lacunes de contenu et les angles morts et en permettant aux membres de l'équipe d'ajouter du contenu manquant.
S'assurer que vous utilisez le bon outil de recherche IA qui sert son objectif est essentiel pour tirer le meilleur parti des données non structurées de votre entreprise.
Défis liés à la gestion des données structurées et non structurées
Quel que soit le type de données, les données structurées et non structurées posent des défis importants, qu'il s'agisse de l'évolutivité et du stockage des données ou de la garantie de la sécurité et du respect des besoins de conformité.
- Le principal défi avec les données structurées est l'évolutivité et la gestion d'un grand volume de données structurées. Bien qu'il soit vrai que les ordinateurs et les langages de programmation peuvent beaucoup plus facilement comprendre les données structurées que les données non structurées en raison de leur format prédéfini.
Le problème est que la gestion d'une grande quantité de données structurées peut submerger les bases de données traditionnelles, en particulier lorsque le nombre de relations dans une base de données relationnelle augmente considérablement.
- Un autre défi des données structurées est l'intégration des données. La combinaison ou l'intégration de données structurées provenant de plusieurs sources, telles que des feuilles de calcul et des bases de données, peut entraîner des problèmes de compatibilité en raison des différents formats, schémas et conventions de nommage.
De plus, les données structurées sont inflexibles en raison de leur forte dépendance à des schémas fixes ; les données structurées sont inflexibles. Tout changement minime dans le schéma perturbe les structures et les processus existants ou nécessite des ajustements.
Dans le même temps, les données non structurées présentent ces défis spécifiques :
- Le premier est le stockage des données. Les bases de données traditionnelles ne peuvent pas stocker une structure de données aussi vaste que les données non structurées. Elles nécessitent des systèmes spécialisés, tels que le stockage d'objets ou les systèmes de fichiers distribués. Le volume élevé, les divers formats et le besoin de systèmes spécialisés augmentent les coûts de stockage et de gestion des données non structurées.
- Un autre défi majeur est la recherche et l'analyse. Non seulement l'extraction de données et d'informations spécifiques à partir de données non structurées est complexe, mais le traitement des données non structurées n'est pas aussi simple que les données structurées. Il nécessite des outils avancés, comme les algorithmes NLP et ML, qui doivent être précis, fonctionnels et exacts.
- Une autre préoccupation et un défi importants avec les données non structurées est d'assurer la sécurité et de répondre aux besoins de conformité. La reconnaissance des informations sensibles dans les données non structurées est très difficile et nécessite des outils sophistiqués. Cela rend un peu difficile pour les entreprises d'assurer la conformité aux exigences réglementaires, telles que GDPR, PCI-DSS ou HIPAA.
Données structurées vs non structurées : qu'est-ce qui est le mieux ?
Clairement, les données structurées et non structurées ont leurs propres avantages.
Alors que les données structurées facilitent l'analyse et l'interprétation des données, les données non structurées fournissent des joyaux cachés et des informations clés pour la croissance d'une entreprise.
Les entreprises s'efforcent d'équilibrer les deux types de structure de données, car les deux sont essentiels au succès d'une entreprise. En ce qui concerne la recherche IA, en particulier, les organisations doivent trouver une solution qui comprend et donne un sens efficacement aux données structurées et non structurées pour garantir la précision et la fiabilité.
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