Vs structurés. Données non structurées dans l'apprentissage automatique

Les données sont l'épine dorsale du progrès technologique et de la croissance des entreprises. Compte tenu de l'énorme volume de données que les entreprises génèrent quotidiennement, les outils conventionnels ne suffisent pas pour traiter ou exploiter l'analyse des données afin d'extraire des informations significatives.

En l'occurrence, l'analyse et la compréhension des données sont une condition préalable au traitement des données. Ceci est particulièrement important car les données se présentent sous deux formes différentes : structurées et non structurées. Chaque type de données est accumulé, traité, trié et analysé pour en tirer des informations précieuses et améliorer la prise de décision globale. Les données structurées et non structurées sont stockées dans différentes bases de données.

Dans cet article, nous allons explorer les deux principaux types de données et examiner les avantages et les limites de chacun pour établir une comparaison entre données structurées et données non structurées.

Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées sont bien organisées, faciles à quantifier, bien définies, simples à rechercher et à analyser avec un logiciel d'analyse de données. Les données structurées se trouvent généralement dans un champ spécifique au sein de fichiers ou d'enregistrements. Il est facile de placer des données structurées dans un modèle standard de lignes, de tableaux et de colonnes définis.

Un bon exemple de traitement de données structurées est l'accès à la base de données de l'hôtel où tous les détails pertinents des détenus, tels que le nom, le numéro de téléphone, l'adresse, etc., peuvent être consultés facilement. Ces types de données sont structurées.

Les données structurées sont enfermées dans RDBMS (bases de données relationnelles). Toute information stockée dans la base de données peut être mise à jour par une personne ou des machines et accessible facilement par des algorithmes ou une recherche manuelle. Le langage de requête structuré (SQL) est l'outil standard utilisé pour gérer les données structurées, qu'il s'agisse de localiser, d'ajouter et de supprimer ou de mettre à jour.

Voyons maintenant les avantages et les inconvénients des données structurées.

Avantages des données structurées

1. Applicabilité facile aux algorithmes d'apprentissage automatique

La nature bien organisée et quantitative des données structurées leur permet de mettre à jour, de modifier et de rechercher des données très facilement.

2. Facile à utiliser pour les gens d'affaires

Toute personne ayant une connaissance de base des données et de leurs applications associées peut utiliser des données structurées. Les données structurées facilitent le mode libre-service d'accès aux données pour l'utilisateur. Il n'est donc pas nécessaire d'avoir une connaissance approfondie des types de données et de leurs relations.

3. Plus d'options d'outils

Comme les données structurées sont utilisées depuis longtemps, la plupart des outils ont été testés pour leur efficacité dans l'analyse des données. Les gestionnaires de données ont le choix entre de nombreux outils lorsqu'ils traitent des données structurées.

4. Intégrations transparentes

Des programmes simples et rationalisés comme Excel peuvent être utilisés pour stocker et organiser des données structurées. De plus, plusieurs autres outils analytiques peuvent être liés à Excel pour une analyse plus poussée des données, au besoin.

5. Adéquation

Les données structurées conviennent parfaitement à l'organisation de base et à l'analyse quantitative.

Inconvénients des données structurées

1. Utilisation limitée

Les données structurées manquent de polyvalence. Il ne peut être utilisé qu'avec une vision définie et ne peut pas s'en écarter car il a une structure prédéfinie.

2. Stockage de données restreint

Les données structurées sont stockées dans des entrepôts de données avec une méthode de stockage de données rigide. Toute modification du stockage des données nécessitera une mise à jour complète des données existantes pour répondre à des exigences supplémentaires coûteuses et chronophages.

3. Ne convient pas à une analyse détaillée

Les données structurées peuvent offrir un aperçu limité car elles fonctionnent sur des paramètres prédéfinis. Il ne fournit pas de détails sur comment et pourquoi l'analyse des données est effectuée.

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Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées font référence à des informations qui ne sont pas organisées et ne peuvent pas être hébergées dans un ensemble ou un cadre défini. Il ne peut être stocké que dans sa forme originale jusqu'à son utilisation. Cette fonctionnalité est connue sous le nom de schéma en lecture .

La majorité des données que nous rencontrons ne sont pas structurées. Près de 80 % des données d'entreprise ne sont pas structurées ; ce pourcentage semble en constante augmentation. Les données non structurées se présentent sous différents formats, tels que les e-mails, les publications sur les plateformes de médias sociaux, les chats, les présentations, les images, les flux satellites et les données des capteurs IoT.

Naturellement, les entreprises qui investissent du temps et de l'argent dans le déchiffrement des données non structurées ont accès à une intelligence économique vitale et précieuse pour augmenter leurs bénéfices. Cela peut également les aider à se connecter à leurs clients de manière plus efficace et personnalisée, contribuant ainsi à l'augmentation des bénéfices.

Les données non structurées sont plutôt difficiles à déchiffrer ; l'extraction d'informations précieuses à partir de données non structurées nécessite des outils de pointe et des algorithmes complexes par des professionnels des données qualifiés qui peuvent tirer parti de compétences de programmation et d'analyse de données de premier ordre.

Cependant, les résultats sont très gratifiants car les informations qualitatives cruciales (rétroaction des clients, prise de décision) aident les entreprises à rationaliser les requêtes des clients et à améliorer l'efficacité organisationnelle.

Avantages des données non structurées

1. Liberté de rester dans la forme naturelle

Comme les données non structurées sont accumulées dans leur forme d'origine (forme native), elles ne sont définies qu'une fois utilisées. Cela se traduit par un pool de réserve plus important, car les données non structurées peuvent s'adapter à toutes les exigences en matière de données. Il permet également aux analystes de données et aux scientifiques des données de traiter et d'analyser uniquement les informations requises.

2. Collecte de données simple et rapide

Les données non structurées ont un taux d'accumulation impressionnant. Comme il ne nécessite pas de paramètres prédéfinis, il peut être collecté facilement et rapidement.

3. Stockage massif de données

Les lacs de données cloud stockent des données non structurées en raison de leur impressionnante capacité de stockage. Les lacs de données cloud sont facturés en fonction de l'utilisation et sont très rentables, flexibles et évolutifs.

Inconvénients des données non structurées

1. Besoin d'expertise en science des données

Comme nous l'avons mentionné précédemment, vous avez besoin d'une expertise en science des données pour exploiter des données non structurées pour un traitement et une analyse utiles. Ainsi, un homme d'affaires ou un utilisateur ordinaire ne peut extraire aucune information significative à partir de données non structurées dans leur forme native brute. Le traitement de données non structurées nécessite la connaissance du sujet lié aux données et la connaissance de la liaison des données pour les rendre ingénieuses. Ce qui est encore plus désavantageux, c'est qu'il y a une pénurie de professionnels de la science des données malgré la demande sans cesse croissante dans les industries.

2. Choix limité d'outils

Les données non structurées nécessitent des outils spécialisés pour la manipulation en plus de l'expertise en science des données. Les outils d'analyse de données standard sont utiles et compatibles avec les données structurées, et les ingénieurs de données n'ont qu'un choix limité d'outils pour analyser les données non structurées. Cependant, de nouveaux outils et technologies sont développés sur le marché en ce moment même.

Données structurées vs données non structurées : une comparaison

Données structurées

Données non structurées

Les données structurées peuvent être quantifiées et représentées sous forme de nombres, de dates, de chaînes et de valeurs.

Les données non structurées sont qualitatives et sont représentées dans les chats, les vidéos, les flux audio par satellite, etc.

Les données structurées sont stockées dans des bases de données relationnelles en lignes et en colonnes.

Dans les lacs de données cloud, les données non structurées sont stockées dans leurs formes natives (audio, images, chats ou vidéo).

On estime qu'environ 20 % des données disponibles se présentent sous une forme structurée.

On estime que 80 % des données disponibles ne sont pas structurées.

Ils peuvent être vus dans des enquêtes fermées comme des scores de NPS, des notes CSAT et des analyses Web.

Ils peuvent être vus dans les requêtes des clients, les commentaires, les publications sur les réseaux sociaux, les e-mails, les avis, etc.

Ils sont stockés dans un entrepôt de données.

Ils sont stockés dans des bases de données non relationnelles telles que NoSQL, des applications, des entrepôts de données et des lacs de données.

Ils affichent les tendances pour montrer ce qui se passe.

Ils affichent des modèles et des tendances expliquant en détail pourquoi une chose particulière se produit.

Demande moins de capacité de stockage

Exige plus de capacité de stockage

Ils peuvent être analysés avec des outils simples comme Excel.

Ils ne peuvent être analysés qu'avec des outils d'IA spécialisés.

Les données structurées ont un modèle de données défini.

Les données non structurées n'ont pas de modèle de données défini car elles ne nécessitent aucune manipulation jusqu'à leur utilisation.

Les utilisateurs professionnels courants sans connaissance de l'analyse de données peuvent utiliser des données structurées car ils offrent un accès en libre-service.

La manipulation et l'analyse nécessitent une expertise en science des données, et seuls les ingénieurs de données peuvent gérer des données non structurées.

Ils sont connus sous le nom de schéma à l'écriture car ils ont un format prédéfini.

Ils sont connus sous le nom de schéma à la lecture car ils sont dans leur format natif.

Les données structurées trouvent leurs sources dans les capteurs GPS, les applications en ligne, les journaux des serveurs Web, etc.

Les données non structurées trouvent leur source dans les e-mails, les chats, les messages vocaux, les fichiers PDF, etc.

Les services de gestion de la relation client, de réservation en ligne et de comptabilité utilisent des données structurées.

L'exploration de données, l'analyse prédictive et les chatbots utilisent des données non structurées.

Données semi-structurées

La troisième catégorie de données comprend à la fois des données structurées et non structurées, appelées données semi-structurées. Les données semi-structurées ne rentrent dans aucun paramètre prédéfini ou structure organisée dans une base de données relationnelle ressemblant à des données non structurées. Pourtant, ils ont des marqueurs ou des métadonnées qui contiennent des informations traitées, analysées et structurées, tout comme des données structurées.

Le meilleur exemple de données semi-structurées sont les images dans les smartphones. Chaque image ou photo d'un smartphone contient des données non structurées et des détails structurés tels que l'heure, le lieu et d'autres informations connexes. Les données semi-structurées peuvent être vues sous la forme de formats de fichiers JSON, CSV et XML.

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