Données non structurées vs structurées

Que sont les données non structurées ?

Les données non structurées peuvent être définies comme des informations qui n’ont pas de modèle ou de format prédéfini. Elles sont généralement générées par les utilisateurs finaux et ne sont ni organisées ni étiquetées d’une manière qui les rend faciles à rechercher ou à analyser. En d’autres termes, les données non structurées sont des données sous leur forme naturelle et sont généralement générées par l’homme.

Les données sont une ressource précieuse pour toute organisation moderne et le secteur de la gestion des données est en plein essor depuis l’adoption généralisée d’Internet. Les données se présentent sous différentes formes et présentent de nombreux avantages pour les organisations qui les rendent facilement accessibles, ainsi que pour celles qui les gèrent correctement.

Il existe des milliers de façons de catégoriser les données, mais nous allons nous concentrer sur les trois méthodes les plus courantes : la différence entre les données non structurées, semi-structurées et structurées.

Que sont les Big Data ?

Le vaste volume de données, organisées et non structurées, qui submerge une entreprise au quotidien est ce qu'on appelle le Big Data.

En 2020, le marché mondial de l’analyse du Big Data s’élevait à 206,95 milliards de dollars, et sa taille devrait atteindre 549,73 milliards de dollars d’ici 2028.

Pourquoi est-il important de comprendre la différence entre les types de données ?

Pour se développer et survivre dans l’économie numérique actuelle, les entreprises doivent exploiter toutes leurs données afin de rester compétitives. Des quantités massives de données structurées, non structurées et semi-structurées sont créées chaque jour par des personnes, des processus, des appareils connectés, etc. Ces informations pourraient potentiellement conférer un avantage concurrentiel si les entreprises pouvaient y accéder et les analyser suffisamment rapidement.

Les données non structurées représentent 80 % des données des entreprises. - Merrill Lynch

Exemples de données non structurées

Les types de données non structurées comprennent :

  • Livres
  • E-mails manuscrits
  • Messages de chat
  • Médias sociaux
  • SMS
  • CV
  • Dossiers médicaux
  • Données analogiques

Une capture d’écran de données non structurées
Une conversation par chat est un exemple de données non structurées

Traitement des données non structurées

Les données non structurées sont difficiles à traiter en raison de leur nature libre. Divers outils spécialisés sont disponibles pour aider à organiser et à analyser les données non structurées.

  • Exploration de données : l’exploration de données non structurées permet de décomposer les données et de rechercher des identifiants spécifiques afin d’obtenir un ensemble de données beaucoup plus précis.
  • Traitement du langage naturel (TLN) : le TLN s’appuie sur l’IA (intelligence artificielle) pour traiter les données non structurées. Dans le secteur de la santé, le TLN est une technique importante pour analyser 80 % des données de santé (rendez-vous, données vitales, dossiers médicaux).
  • Reconnaissance optique de caractères : l’OCR lit un document numérisé ou manuscrit et extrait le texte identifié.
  • Analyse de texte : utilisation d’outils tels que l’analyse des sentiments ou la classification des intentions pour identifier des modèles et classer les données.

Que sont les données semi-structurées ?

Les données semi-structurées, parfois appelées données auto-décrites, se situent quelque part entre les données structurées et non structurées. Comme les données structurées, elles peuvent avoir un modèle de données défini, mais pas aussi rigide que celui que l’on trouve dans les bases de données relationnelles, par exemple. Elles contiennent des balises ou d’autres marqueurs permettant de séparer les éléments sémantiques et d’appliquer des hiérarchies et des relations entre les données.

Il existe deux grandes familles de données semi-structurées :

  • les documents générés par une machine sont des documents produits par une machine pour être lus par des humains, par exemple une facture PDF. Ils contiennent des informations visuellement formatées de manière structurée, mais dont les données sous-jacentes ne sont pas facilement accessibles.
  • les données dans des bases de données NoSQL contiennent des données qui sont immédiatement accessibles. Cependant, elles suivent une structure souple qui peut varier d’un document à l’autre.

Exemples de données semi-structurées

Les données semi-structurées peuvent se trouver dans divers types de fichiers, notamment :

  • E-mails générés par une machine
  • Factures PDF
  • Commandes de confirmation de commerce électronique
  • Notifications système

Une capture d’écran de données semi-structurées
Une facture PDF est un exemple de données semi-structurées. Toutes les factures de ce fournisseur se ressembleront, mais une machine ne peut pas accéder aux données immédiatement sans utiliser un parseur de PDF

Comment analyser les données semi-structurées ?

La gestion des données semi-structurées peut être difficile, mais pas impossible avec les bons outils.

  • Correspondance de modèles : identifie des données spécifiques suivant un modèle particulier ; utilisé pour extraire des adresses IP, des numéros, des dates, des numéros de téléphone, des noms ou des URL.
  • OCR Zonal et OCR Dynamique : extrait le texte d’une zone spécifique de l’image du document.
  • Parsing de documents : extrait les données de documents, par exemple à l’aide d’un parseur de PDF ou d’un parseur d’e-mails utilisant des modèles visuels ou des règles de parsing.

Intermède : connaissez-vous Parseur ?

Parseur est un logiciel de traitement de documents puissant qui extrait les données de documents semi-structurés tels que les PDF, les e-mails et les feuilles de calcul.

Son moteur basé sur des modèles ne nécessite aucune connaissance en codage et vous permet de démarrer en quelques minutes. Il vous suffit d’indiquer à Parseur quelles données vous souhaitez extraire d’un document spécifique. Parseur apprend vite et chaque fois il traitera automatiquement le même type de document.

Créer mon compte gratuit
Traitez vos documents automatiquement avec Parseur. Simple, puissant, gratuit.

Parmi les principales fonctionnalités de Parseur, citons :

  • Un moteur OCR puissant pour les documents à base d’images, incluant l’OCR Zonal et l’OCR Dynamique
  • L’extraction automatique des données des tableaux
  • La détection automatique de la mise en page
  • Le post-traitement avancé
  • L’intégration avec des milliers d’applications telles que Make, Zapier, Power Automate.

Que sont les données structurées ?

Les données structurées sont des données organisées de manière à ce qu’une machine puisse les lire et les comprendre facilement. Elles ont une structure bien définie et sont conformes à un modèle de données spécifique avec un schéma fixe.

Exemples de données structurées

Les données structurées se présentent sous différents formats tels que :

  • Bases de données relationnelles
  • JSON
  • XML
  • CSV

Une capture d’écran de données structurées
La même facture que ci-dessus, mais cette fois structurée en JSON et directement utilisable par une machine

Analyse des données structurées

En raison de leur structure définie, les données sont faciles à analyser. Selon le secteur d’activité dans lequel vous évoluez, il existe plusieurs outils d’analyse de données que vous pouvez utiliser. Nous en avons mentionné quelques-uns ci-dessous :

  • Bases de données relationnelles telles que PostgreSQL ou MySQL
  • Bibliothèques de parsing standard pour lire les formats JSON, CSV et XML
  • Outils de visualisation de données tels que Tableau
  • Feuilles de calcul telles que Microsoft Excel ou les feuilles de calcul Google
  • Plateformes de Business Intelligence telles que Microsoft Power BI
  • Logiciels d’analyse de données tels que RapidMiner

En résumé : données non structurées vs données semi-structurées vs données structurées

Nous avons résumé les principales différences entre les trois types de données dans le tableau ci-dessous :

 Données non structurées Données semi-structurées Données structurées
Contexte typique Produites par l’homme pour être consommées par l’homme Produites par des machines pour être consommées par l’homme ou produites par l’homme pour être consommées par des machines Produites par des machines pour être consommées par des machines
Structure Forme libre Possède une certaine structure qui peut changer. Ou bien les données sous-jacentes ne sont pas immédiatement accessibles par une machine Prédéfinie
Flexibilité Très flexible Moins flexible, doit se conformer aux règles utilisées pour produire le contenu Pas flexible
Utilisation Livres, documents de recherche, e-mails manuscrits, messages de chat Documents générés par une machine, e-mails ou PDF, base de données NoSQL, HTML Données dans une base de données SQL relationnelle, données dans des formats JSON, XML ou CSV structurés
Approche de parsing Exploration de données, OCR, traitement du langage naturel Correspondance de modèles, modèles, OCR Zonal, OCR Dynamique Bibliothèques de parsing standard pour lire SQL, JSON, XML, CSV

Gérer et analyser les données de manière rentable

La collecte de données augmente à un rythme plus élevé pour presque toutes les organisations, à un taux estimé de 30 % chaque année. La plupart des organisations stockent la plupart des données non structurées et ne les analysent jamais réellement toutes. De ce fait, elles doivent augmenter leur espace de stockage, ce qui est coûteux.

Une meilleure compréhension des différents types de données, de leur format et de la manière de les utiliser au mieux peut faire gagner des heures de travail à votre entreprise. Avec le bon processus et l’outil technologique approprié, chacun peut effectuer une meilleure analyse de ses données actuelles. Cette analyse approfondie permettra d’acquérir un avantage concurrentiel et de fidéliser les clients.

Partager:

Dernière mise à jour le

Passez à l’action

Prêt à éliminer les tâches manuelles
de vos opérations ?

Commencez gratuitement en quelques minutes et voyez comment Parseur s'intègre à votre workflow.

Aucun entraînement de modèle requis
Conçu pour de vrais workflows, pas des expérimentations
Passe du point & clic à l'API
Essayer Parseur gratuitement

Foire aux questions

Questions courantes sur les différences entre les données non structurées, semi-structurées et structurées, ainsi que sur la manière de travailler avec chaque type.

Les données structurées sont des informations organisées selon un schéma fixe qu'une machine peut lire et analyser facilement, comme les lignes d'une base de données relationnelle. Les données non structurées n'ont pas de modèle ou de format prédéfini et sont généralement générées par des humains sous leur forme naturelle, comme des e-mails, des messages de chat ou des documents. La principale différence est que les données structurées sont immédiatement lisibles par une machine, tandis que les données non structurées nécessitent un traitement avant de pouvoir être analysées.

Les données non structurées comprennent les livres, les e-mails manuscrits, les messages de chat, les publications sur les réseaux sociaux, les SMS, les CV, les dossiers médicaux et les données analogiques. Ces formats sont générés par des humains pour être consommés par d'autres humains, ils n'ont donc pas de structure cohérente qu'une machine peut lire directement. On estime que les données non structurées représentent environ 80 % des données conservées dans les entreprises.

Le Big Data fait référence au vaste volume d'informations, à la fois organisées et non structurées, qui submerge une entreprise au quotidien. Le marché mondial de l'analyse du Big Data était évalué à 206,95 milliards de dollars en 2020 et devrait atteindre 549,73 milliards de dollars d'ici 2028. Le Big Data englobe les types structurés, semi-structurés et non structurés, et sa valeur réside dans la capacité à l'analyser suffisamment rapidement pour obtenir un avantage concurrentiel.

Les données semi-structurées telles que les factures PDF et les e-mails peuvent être converties en formats structurés à l'aide de la correspondance de modèles, de l'OCR Zonal, de l'OCR Dynamique et du parsing de documents. Parseur est un outil de traitement de documents qui extrait les données de documents semi-structurés comme les PDF, les e-mails et les feuilles de calcul, et les restitue sous forme de données structurées prêtes pour les outils en aval. Son IA intégrée extrait les champs que vous demandez de n'importe quelle mise en page, de sorte que vous n'avez pas besoin d'un modèle distinct pour chaque format de document.

Parseur extrait des données structurées de documents semi-structurés tels que des PDF, des e-mails et des feuilles de calcul sans aucun codage. Vous lui apprenez quels champs capturer, et son IA gère automatiquement les nouveaux documents du même type à travers diverses mises en page. Parseur est conforme au RGPD et propose une étape d'examen manuel facultative où une personne peut vérifier et corriger les données extraites avant qu'elles ne soient transmises.

Les données semi-structurées se situent entre les données structurées et non structurées, et sont parfois appelées données auto-décrites. Elles ont un modèle défini mais pas aussi rigide que celui d'une base de données relationnelle, et utilisent des balises ou des marqueurs pour séparer les éléments et appliquer des hiérarchies. Les exemples courants incluent les factures PDF, les e-mails générés par une machine et les données stockées dans des bases de données NoSQL.

Les données structurées se présentent sous des formats tels que les bases de données relationnelles, JSON, XML et CSV. Chacun d'entre eux se conforme à un schéma fixe qui définit exactement la manière dont les données sont organisées, ce qui permet à une machine de les lire et de les analyser facilement. Grâce à cette structure définie, les données structurées peuvent être interrogées avec des outils standards tels que SQL, des feuilles de calcul et des plateformes de Business Intelligence.

Les données non structurées peuvent être traitées à l'aide de l'exploration de données, du traitement du langage naturel, de la reconnaissance optique de caractères (OCR) et de l'analyse de texte. Ces techniques décomposent le contenu de forme libre et recherchent des identifiants pour produire un ensemble de données plus affiné. Pour les données basées sur des documents, l'OCR lit le texte numérisé ou manuscrit et le convertit en une sortie lisible par une machine.

Comprendre la différence entre les données non structurées, semi-structurées et structurées aide les entreprises à choisir les bons outils et processus pour exploiter leurs informations. Des quantités massives de ces trois types de données sont créées chaque jour par des personnes, des processus et des appareils connectés, et les entreprises qui peuvent y accéder et les analyser rapidement acquièrent un avantage concurrentiel. Connaître chaque format permet également de réduire les coûts de stockage inutiles, car de nombreuses organisations stockent des données non structurées sans jamais les analyser.