Les données non structurées peuvent être définies comme des données qui ne sont pas gérées activement dans un système transactionnel, par exemple des données qui ne résident pas dans un système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS).
Une donnée structurée est une données qui a été prédéfinie et formatée selon une structure précise avant d'être placée dans un data warehouse, un processus désigné par « schema-on-write », ou schéma à l'écriture.
Il y a des bases de données qui sont distribuées et orientées document comme MongoDB. Le HDFS permet de stocker des fichiers de tout type. Chaque type de base de données NoSQL permet de charger un type de structure : Sans-Schema, Document, Graph, Colonnes.
Le traitement des données non-structurées
Si les données structurées peuvent être manipulées manuellement, ce n'est pas le cas des données non-structurées. Pour traiter ces dernières, il faut recourir au Deep Learning et à des techniques Data Science.
Il s'agit d'une liste d' « objets » qui sont ici des personnes et on peut les décrire grâce à des « descripteurs » (ou « champs ») : nom, prénom, adresse, numéro de téléphone.
Une donnée structurée est organisée sous forme d'un tableau appelé table de données. La première ligne décrit la forme des lignes suivantes : ce sont les noms de champ ou descripteurs. Les lignes suivantes sont appelées des objets : elles sont la liste des valeurs de chacun des descripteurs.
On parle de données structurées lorsque les données sont dans un format normalisé, ont une structure bien définie, se conforment à un modèle de données, suivent un ordre persistant et sont facilement accessibles par les humains et les programmes. Ce type de données est généralement stocké dans une base de données.
Ces données structurées sont un format normalisé permettant de fournir des informations sur une page et de classer le contenu de cette page. Par exemple, sur une page de recette, il peut s'agir des ingrédients, du temps et de la température de cuisson, des calories, etc.
« L'un des moyens les plus simples d'ajouter le balisage structuré de Schema à une page consiste à utiliser JSON-LD. Avec cet outil, vous pouvez rapidement générer le bon JSON-LD pour n'importe quelle page de votre site. » Cet outil vous permet de choisir le type de données structurées que vous souhaitez créer.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
Les catégories de données personnelles sont les types d'informations recueillies. Exemples : identité, situation familiale, économique ou financière, données bancaires, données de connexion, donnés de localisation, etc. Terme simplifié à privilégier : type d'information.
Que sont les données structurées ? Ce sont des informations organisées et classées afin de faciliter leur lecture et leur traitement. Table de données : une collection de données partageant les mêmes descripteurs peut être structurée dans une table. Les objets en lignes, les descripteurs en colonne.
La plupart des bons algorithmes fonctionnent grâce à une méthode astucieuse pour organiser les données. Nous allons étudier quatre grandes classes de structures de données : Les structures de données séquentielles (tableaux) ; Les structures de données linéaires (liste chaînées) ; Les arbres ; Les graphes.
C'est à cette fin que l'Anglais Edgar Codd met au point en 1970 le modèle relationnel : une représentation logique et rationnelle des données permettant de les rendre exploitable.
Métadonnées : ce terme désigne les informations qui complètent les données réelles. Souvent, les métadonnées fournissent plus de détails sur le contexte du contenu ou donnent des instructions sur la façon de traiter les données.
Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées: structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ».
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