Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les données structurées sont des informations organisées dans un format spécifique pour être facilement accessibles et analysées. Ces données sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles sous forme de tables, ce qui permet aux programmes informatiques de les analyser sans difficulté. Les exemples typiques incluent les données de vente, les informations sur les clients, et les journaux de transaction. Les données structurées sont facilement identifiables par leur format fixe et les types de données définis tels que les nombres, les dates, et les chaînes de caractères.
Les données non structurées ne suivent pas un format prédéfini. Elles comprennent une grande variété de types, tels que des fichiers texte, des emails, des vidéos, et des enregistrements audio. Ces données sont plus difficiles à analyser car elles n'ont pas de structure prédéfinie. Par exemple, le contenu des réseaux sociaux et les documents sont souvent non structurés. Pour traiter ces données, des techniques plus avancées comme les algorithmes de traitement du langage naturel et les outils de big data sont souvent nécessaires.
Les données semistructurées constituent une catégorie intermédiaire. Elles ne sont pas complètement structurées mais possèdent néanmoins des balises et des marqueurs définis pour faciliter leur analyse. Les formats les plus courants incluent les fichiers JSON et XML.
La distinction entre ces types de données est cruciale en analyse de données. Les méthodes et outils spécifiques doivent être choisis en fonction du type de données pour assurer une analyse efficace et précise. Par exemple, les bases de données relationnelles sont préférables pour les données structurées, tandis que les bases NoSQL et les technologies de big data comme Hadoop sont souvent utilisées pour les données non structurées.
Comprendre les différents types de données et savoir comment les manipuler est une compétence essentielle pour tout analyste de données. Cela permet de choisir les bons outils et méthodes pour extraire des informations précises et exploitables à partir des données disponibles.