En quoi consistent les données structurées ?
Les données structurées sont des données avec un format standardisé pour un accès efficace par les logiciels et les humains. Il s'agit généralement d'un tableau avec des lignes et des colonnes qui définissent clairement les attributs des données. En raison de leur nature quantitative, les ordinateurs peuvent traiter efficacement les données structurées pour en tirer des enseignements. Par exemple, un tableau structuré de données clients contenant des colonnes (nom, adresse et numéro de téléphone) peut fournir des informations telles que le nombre total de clients et la localité ayant le nombre maximum de clients. En revanche, les données non structurées, comme une liste de messages sur les médias sociaux, sont plus difficiles à analyser.
Quelles sont les caractéristiques des données structurées ?
Voici quelques caractéristiques et exemples de données structurées.
Attributs définissables
Les données structurées ont les mêmes attributs pour toutes les valeurs de données. Par exemple, chaque enregistrement de réservation pourrait avoir ces attributs : nom de la réservation, nom de l'événement, date de l'événement et montant de la réservation.
Attributs relationnels
Les tableaux de données structurées ont des valeurs communes qui relient différents jeux de données entre eux. Par exemple, vous pouvez relier les données du client aux données de la réservation en utilisant les champs d'identifiant du client et d'identifiant de la réservation. Vous pouvez donc stocker des données structurées de manière pratique dans une base de données relationnelle.
À propos des bases de données relationnelles »
Données quantitatives
Les données structurées se prêtent bien à l'analyse mathématique. Par exemple, vous pouvez compter et mesurer la fréquence des attributs et effectuer des opérations mathématiques sur des données numériques.
Stockage
Vous pouvez stocker des données structurées dans des bases de données relationnelles et les gérer à l'aide du langage de requête structurée (SQL). SQL vous permet de définir un modèle de données appelé schéma dans lequel vous déterminez des règles prédéfinies (champs, formats et valeurs) pour vos données. Vous pouvez ensuite stocker des données structurées dans des entrepôts de données ou dans d'autres technologies de bases de données relationnelles.
Exemples de données structurées
Voici des exemples de systèmes de données structurées :
- Fichiers Excel
- Bases de données SQL
- Données de point de vente
- Résultats de formulaire web
- Balises d'optimisation des moteurs de recherche (SEO)
- Annuaires de produits
- Contrôle des stocks
- Systèmes de réservation
Quels sont les avantages des données structurées ?
L'utilisation de données structurées présente plusieurs avantages.
Simplicité d'utilisation
Tout le monde peut comprendre et accéder rapidement aux données structurées. Les opérations telles que la mise à jour et la modification des données structurées sont simples. Le stockage est efficace, car des unités de stockage de longueur fixe peuvent être allouées aux valeurs de données.
Capacité de mise à l'échelle
Les données structurées sont mises à l'échelle de manière algorithmique. Vous pouvez ajouter du stockage et de la puissance de traitement à mesure que votre volume de données augmente. Les systèmes modernes qui traitent des données structurées peuvent atteindre plusieurs milliers de To de données.
Analytique
Les algorithmes de machine learning peuvent analyser des données structurées et identifier des modèles communs pour l'informatique décisionnelle. Vous pouvez utiliser le langage de requête structurée (SQL) pour générer des rapports ainsi que pour modifier et maintenir les données. Les données structurées sont également utiles pour l'analytique big data.
Quels sont les défis des données structurées ?
Si l'utilisation de données structurées pour les entreprises présente plusieurs avantages, elle comporte également quelques défis.
Usage limité
La structure prédéfinie est un avantage, mais peut également constituer un défi. Les données structurées ne peuvent être utilisées que pour l'usage auquel elles sont destinées. Par exemple, les données de réservation peuvent vous donner des informations sur les finances du système de réservation et la popularité de la réservation. Mais elle ne peut pas révéler quelles campagnes de marketing ont été les plus efficaces pour obtenir plus de réservations sans modification supplémentaire. Vous devrez ajouter les données relationnelles de la campagne de marketing à vos réservations si vous souhaitez obtenir des informations supplémentaires.
Inflexibilité
Il peut être onéreux et gourmand en ressources de modifier le schéma des données structurées à mesure que les circonstances changent et que de nouvelles relations ou exigences apparaissent.
En quoi les données structurées diffèrent-elles des données non structurées ?
Les données non structurées sont des informations sans modèle de données défini, ou des données qui n'ont pas encore été ordonnées d'une manière prédéfinie. Voici des exemples courants de données non structurées :
- Fichiers texte
- Fichiers vidéo
- Rapports
- Images
Les entreprises créent des données à un rythme exponentiel, et la grande majorité de ces données (entre 80 et 90 %) ne sont pas structurées. Comme il s'agit de données qualitatives, elles nécessitent des technologies et des stratégies différentes pour être analysées efficacement. Par exemple, les données non structurées sont stockées dans des bases de données NoSQL et des lacs de données.
Il existe un certain nombre de différences essentielles entre les données structurées et non structurées.
Facilité d'analyse
L'un des avantages des données structurées est la capacité d'analyse des informations autant par les personnes et que par les programmes informatiques. Il existe de nombreux outils permettant aux entreprises d'analyser leurs données structurées, et ces outils sont capables de fournir des informations et de l'informatique décisionnelle. Il est beaucoup plus difficile d'analyser des données qui n'ont pas de modèle de données prédéfini, et beaucoup moins d'outils éprouvés sur le marché peuvent le faire.
Niveau de recherche
La recherche dans les données structurées est simple, car elles adhèrent à un certain nombre de règles prédéfinies. En comparaison, les données non structurées ne présentent pas le niveau d'ordre nécessaire à l'obtention d'informations métier à l'aide des techniques classiques d'exploration de données. La recherche et l'analyse de données non structurées nécessitent des niveaux élevés d'expertise et des outils analytiques avancés, tels que le traitement du langage naturel et l'exploration de texte.
Stockage
Étant donné que la grande majorité des données sont non structurées, les entreprises ont besoin de plus de fonds, d'espace et de ressources pour les stocker. En revanche, les données structurées ont un processus de stockage plus rationnel. Les données structurées et non structurées sont généralement stockées dans différents environnements, entrepôts de données et lacs de données.
Entrepôt des données
Les données structurées sont généralement stockées dans un entrepôt de données, qui fait office de référentiel central pour les données d'entreprise. Les entrepôts de données tirent des données de plusieurs sources structurées, notamment des bases de données et des systèmes transactionnels. Ils sont principalement utilisés pour le stockage des données, mais sont également utilisés par les entreprises pour analyser les données et développer l'informatique décisionnelle. Ils peuvent prendre en charge l'analyse de données à grande échelle par des centaines d'utilisateurs professionnels.
À propos des entrepôts des données »
Lac de données
Un lac de données est un référentiel central utilisé pour stocker des données brutes et non structurées. Les lacs de données sont capables de stocker des données non structurées à grande échelle. Ils sont nécessaires pour de nombreuses entreprises modernes qui génèrent quotidiennement de gros volumes de données. Un lac de données stocke des données relationnelles provenant d'applications métier et des données non relationnelles issues d'applications mobiles, d'appareils de l'Internet des objets (IoT) et de réseaux sociaux.
Quelle est la différence entre des données structurées, semi-structurées et non structurées ?
Les données semi-structurées se situent entre les données structurées et les données non structurées. Les données semi-structurées ne peuvent pas être considérées comme des données entièrement structurées, car elles ne disposent pas d'un modèle de données relationnel ou tabulaire spécifique. Malgré cela, elles contiennent des métadonnées qui peuvent être analysées, telles que des balises et autres marqueurs.
Les données semi-structurées sont considérées comme plus faciles à exploiter que les données non structurées. Cependant, elles ne présentent pas l'exhaustivité des informations et l'adhésion à un modèle de données prédéfini au même titre que les données structurées.
Voici des exemples courants de données semi-structurées :
- JSON
- XML
- Fichiers web
- Fichiers compressés
Quelle est l'utilité d'AWS en matière de données structurées ?
Vous pouvez configurer, exploiter et mettre à l'échelle des bases de données relationnelles en quelques secondes avec Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). Il s'agit d'une collection de services gérés qui peuvent être gérés sur place avec AWS Outposts. Ces services sont inclus :
- Amazon Aurora compatible avec MySQL
- Amazon Aurora compatible avec PostgreSQL
- Amazon RDS for MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS pour PostgreSQL
- Amazon RDS pour Oracle
- Amazon RDS for SQL Server
Vous pouvez créer des applications web et mobiles, passer à des bases de données gérées, améliorer l'efficacité des bases de données existantes et vous libérer des bases de données héritées.
Voici d'autres tâches que vous pouvez effectuer avec Amazon RDS :
- Migrer sans réarchitecturer les applications
- Consacrer moins de temps à la gestion des bases de données
- Réduire les dépenses d'investissement et d'exploitation
- Se concentrer sur l'innovation
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