Qu'est-ce que les données structurées dans un environnement Big Data ?

Alors que l'ère d'Internet avance, nous créons en permanence une quantité incommensurable de données chaque seconde de chaque jour. Tout ce que nous faisons en ligne - de l'achat à l'envoi d'une demande d'ami, en passant par la recherche Google, la création de listes de lecture sur Spotify - continue d'ajouter à la quantité de données produites. Le volume de ces données est si vaste et en constante augmentation que nous l'appelons simplement Big Data.

À tel point que nous désignons cette pile de données sans cesse croissante sous le nom de Big Data. Naturellement, ce Big Data présente de nombreuses opportunités pour les entreprises, les analystes et tout le monde d'apprendre beaucoup de choses et d'améliorer leurs processus, techniques et stratégies. Au fur et à mesure que les données augmentaient, les entreprises ont commencé à investir dans des outils et des techniques qui pourraient aider à simplifier les données et à les convertir en informations. Cela a conduit à une caractérisation et à une catégorisation appropriées des données pour faciliter l'analyse. Cela nous a donné en gros trois catégories de données :

• Structuré
• Non structuré
• Semi-structuré.

Cet article se penchera sur les données structurées dans un environnement Big Data !

Aussi, plongeons dans le monde du big data pour en savoir plus sur les types de big data

Dans les termes les plus simples, toutes les données qui peuvent être consultées, traitées, stockées et récupérées dans un format fixe peuvent être qualifiées de données structurées. À mesure que les technologies ont évolué, il est devenu plus accessible et plus facile de travailler avec des données structurées et de recueillir des informations.

Pour définir plus formellement, les données structurées sont conformes ou se rapportent à un modèle de données déjà existant, ont une structure bien définie et suivent des modèles et des ordres qui aident à en recueillir des informations. Les données structurées peuvent être facilement consultées, récupérées, manipulées et étudiées par une personne ou tout programme informatique.

En général, les données structurées dans un environnement Big Data sont stockées dans des bases de données et d'autres structures et schémas bien définis. Les données structurées ont des attributs clairement définis pour un accès facile et sont tabulaires, avec des lignes et des colonnes qui décrivent clairement la structure des données. Le langage de requête structuré, abréviation de SQL, est principalement le langage de référence pour communiquer avec des données structurées dans un environnement Big Data.

Si vous ne savez toujours pas ce que sont les données structurées, nous vous recommandons de considérer les données structurées comme la plupart de vos données quantitatives telles que :

• Âge
• Adresse
• Gains
• Dépenses
• Détails du contact
• Détails de la carte (débit ou crédit)
• Détails de facturation, etc.

Examinons un exemple de base pour vous donner une meilleure compréhension des données structurées. Voici une table "Etudiants" dans une base de données qui contient leurs numéros de rôle, noms, sexes, classes et noms de professeurs de classe.

Comme vous pouvez le voir, les données du tableau ci-dessus sont bien définies, ont des attributs explicites et sont accessibles de manière systématique et structurée.

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Parlons maintenant de quelques aspects plus pratiques des données structurées, c'est-à-dire d'où viennent-elles et comment sont-elles générées ?

Comment le Big Data structuré est-il généré ?

Avec l'évolution des technologies, de nouvelles méthodes de génération de données structurées ont évolué qui sont sophistiquées, plus faciles et plus efficaces dans l'accès et l'analyse. Ces sources de données produisent des données structurées en gros volumes et en temps réel. Par conséquent, la génération de Big Data structurées peut être attribuée à deux grandes catégories :

• Génération machine de données structurées : Il s'agit du Big Data structuré généré sans intervention humaine. Des machines ou des ordinateurs sont responsables de la génération automatique de ces données.
• Génération humaine de données structurées : il s'agit des données que nous, humains, fournissons en interagissant avec des ordinateurs et d'autres appareils numériques.

Il existe également des sources hybrides qui utilisent à la fois des éléments générés par des machines et des éléments générés par l'homme, mais cela peut être laissé pour plus tard !

Plongeons un peu plus dans ce que signifient les données générées par la machine et générées par l'homme en examinant quelques exemples.

Exemples de Big Data structuré généré par machine :

• Sensoriel : les données sensorielles sont produites automatiquement à l'aide de sources telles que des compteurs intelligents, des équipements médicaux, des données GPS, des étiquettes de fréquence, etc. Ces données sont cruciales pour les entreprises qui cherchent à améliorer la gestion de leur chaîne d'approvisionnement.
• Weblog : Il y a beaucoup de serveurs, d'applications, de programmes en cours d'exécution partout dans le monde à tout moment. Ils produisent beaucoup de données structurées pendant leur exécution. Cela représente un volume massif de données structurées précieuses et pertinentes que les entreprises peuvent utiliser pour gérer en douceur les SLA et travailler de manière proactive sur les failles de sécurité.
• Point de vente : toutes les données générées au cours des activités du point de vente, y compris la lecture du code-barres de tous les produits, génèrent de nombreuses informations structurées sur les produits.

Exemples de Big Data structurées générées par l'homme :

• Toutes les données d'entrée : Toutes les données que nous saisissons n'importe où sur Internet ou sur toute application numérique s'ajoutent à l'énorme pile de Big Data. Ces données sont utiles pour comprendre et modifier les sentiments et le comportement des clients.
• Flux de clics : chaque clic sur n'importe quel site Web ajoute aux données de flux de clics. Cela peut également suivre, tracer et influencer le comportement d'achat.
• Données de jeu : même les jeux auxquels nous jouons et chaque achat dans le jeu et autres actions s'ajoutent à la pile de Big Data structurées.
• Actions d'achat : Toutes les activités que nous effectuons sur n'importe quel site Web de médias sociaux, de la recherche du produit à l'achat final - tout cela est continuellement ajouté au Big Data.

Pour avoir une idée de l'ampleur de la taille du Big Data généré par l'homme, pensez que des millions d'utilisateurs différents soumettent ensemble des informations différentes ! Ajoutant à la taille massive, les données en temps réel le rendent idéal pour les entreprises qui cherchent à faire des prédictions en comprenant des modèles.

Quel que soit le mode de production de données, le fait est qu'il est incroyablement perspicace et peut résoudre de nombreux problèmes commerciaux.

Cela explique la plupart de ce que vous devez savoir sur les données structurées dans l'environnement Big Data. Mais avant de conclure cet article, examinons rapidement quelques points de comparaison entre les données structurées et non structurées - afin que vous ayez une certaine compréhension avant de plonger plus profondément dans les données non structurées !

Données structurées vs données non structurées

La principale différence entre les deux types de données est le schéma et le format qu'il utilise pour le stockage et la récupération, influençant le type d'analyse qui peut en être tiré.

Les données structurées fonctionnent avec un schéma rigide qui assure cohérence et efficacité. D'autre part, les données non structurées n'ont pas de structure uniforme et sont incohérentes. Pour le stockage, les données structurées s'appuient sur RDBMS et suivent une structure colonnes-lignes. Comme ces données sont bien catégorisées, elles peuvent être facilement utilisées par les humains et les machines. Pour cela, SQL est utilisé, qui repose sur des requêtes de recherche.

D'autre part, les données non structurées ne sont pas organisées de manière prédéfinie ou ne fonctionnent avec aucun modèle de données défini. Ces données contiennent généralement beaucoup de texte, mais parfois elles peuvent également inclure d'autres informations telles que des chiffres, des dates, etc. Des exemples de données non structurées peuvent inclure des dossiers médicaux, des fichiers audio/vidéo/image, des documents texte, des métadonnées, des livres, des données analogiques, des e-mails. , etc.

Le plus souvent, vous trouverez des données structurées et non structurées utilisées ensemble, le plus souvent. Par exemple, un système CRM (données non structurées) pourrait produire une feuille Excel de données d'entreprise (données structurées).

En conclusion,

Les données structurées sont constamment produites rapidement, ce qui ne fera qu'augmenter avec le temps. En conséquence, les entreprises doivent gérer des tas de données qui contiennent des informations vitales et un potentiel pour aider l'entreprise à atteindre ses objectifs. Savoir extraire des connaissances à partir de données est l'une des compétences clés d'aujourd'hui et de demain.

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