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 et 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 terme « Big Data » fait référence au volume colossal de données, organisées et non structurées, qui submerge une entreprise au quotidien.
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.
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 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
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 les données 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 stockées dans des bases de données NoSQL contiennent des données facilement 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
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 dynamique : extrait le texte d’une zone spécifique de l’image du document.
- Analyse 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 d’analyse.
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 matière de 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 traite automatiquement chaque nouveau document du même type.
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
Analyse des données structurées
En raison de leur structure définie, les données structurées 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 d’analyse 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 d’analyse | Exploration de données, OCR, traitement du langage naturel | Correspondance de modèles, correspondance de modèles, OCR zonal, OCR dynamique | Bibliothèques d’analyse standard pour lire les formats 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 à 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 processus et l’outil technologique appropriés, chacun peut effectuer une meilleure analyse de ses données actuelles. Cette analyse approfondie permettra d’acquérir un avantage concurrentiel et de fidéliser les clients.
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