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 servent aux banques, aux comptables et aux organismes financiers pour enregistrer, traiter, gérer et analyser les données financières, telles que les transactions, les numéros de compte et les noms des titulaires de compte.
• Secteur du voyage : les sites de réservation, les hôtels, les compagnies aériennes et les autres sociétés de transport utilisent les données structurées comprenant des informations sur la clientèle, les prix des chambres d'hôtel ou des vols, les itinéraires de bus, de train ou de vol, mais aussi les transactions.
• Soins de santé : ce secteur se fonde sur les données structurées pour gérer les dossiers de la patientèle, les dossiers d'assurance et les stocks d'équipements médicaux.
• Commerce de détail et e-commerce : dans ce secteur, les données structurées permettent d'enregistrer et de stocker les quantités de produits, les prix, les transactions et les informations sur les comptes de la clientèle.
• 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 qualitatives, mais n'ont pas de structure interne. Elles sont constituées de textes, de vidéos et d'images. Des outils dédiés sont requis 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 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 faciles à utiliser.
Elles sont extrêmement organisées, ce qui en facilite la manipulation et l'interrogation par les technologies de Machine Learning.

Pour les internautes dans un contexte professionnel, les données structurées sont faciles à utiliser, car elles ne nécessitent pas de grandes connaissances en science des données. Les internautes 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.
Elles 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 elles 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.
Elles 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 les utiliser 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 clic, 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.
Leur structure prédéfinie est un avantage et une limite à la fois, car les données structurées peuvent uniquement être utilisées pour la finalité prévue.

Les données structurées peuvent être de mauvaise qualité.
La qualité peut diminuer quand les 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 de la gestion des données qui est parée pour le futur.
Vous devriez définir vos conventions de catalogage et de dénomination des fichiers en gardant à l'esprit la question de l'accès à long terme et à l'avenir. 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 les 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, mais aussi vous pouvez suivre les données depuis leur origine jusqu'à leur destination, mapper leurs relations et concevoir un système de gouvernance des informations efficace.

Sécurisez vos données structurées.
Souvent, les données structurées peuvent être des informations extrêmement sensibles, à l'instar notamment des numéros de cartes bancaires, des numéros de compte et des informations médicales. 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 risques de cybersécurité.

Choisissez le plan de stockage répondant 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.

La capacité de fusionner les données structurées avec les données non structurées continue de se développer à l'instar des technologies d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Ainsi, vous obtenez de meilleurs résultats commerciaux, mais aussi vous améliorez votre compréhension de la clientèle 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.

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