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En mati猫re de 诲辞苍苍茅别蝉, les fichiers peuvent se pr茅senter sous de nombreuses formes diff茅rentes. Les deux principaux types de 诲辞苍苍茅别蝉 sont les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es. Chacun est collect茅 et sourc茅 de diff茅rentes mani猫res, et r茅side sur diff茅rents types de bases de 诲辞苍苍茅别蝉, ce qui rend leurs diff茅rences importantes pour les professionnels des 诲辞苍苍茅别蝉.

Mais en quoi diff猫rent-ils exactement l'un de l'autre ? Et pourquoi voudriez-vous utiliser l'un plut么t que l'autre ?

Continuez la lecture pour d茅couvrir les r茅ponses 脿 ces questions et 脿 bien d'autres, notamment comment ils sont utilis茅s dans le monde r茅el, quels outils vous utiliserez pour les g茅rer et quelles professions travaillent avec eux au quotidien.

Donn茅es structur茅es et non structur茅es

La principale diff茅rence est que les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es sont d茅finies et consultables. Cela inclut des 诲辞苍苍茅别蝉 comme les dates, les num茅ros de t茅l茅phone et les codes SKU des produits. Les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es repr茅sentent tout le reste, plus difficile 脿 cat茅goriser ou 脿 rechercher, comme les photos, les vid茅os, les podcasts, les publications sur les r茅seaux sociaux et les emails. La plupart des 诲辞苍苍茅别蝉 dans le monde sont des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es.

Que sont les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es ?

Les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es sont g茅n茅ralement des 诲辞苍苍茅别蝉 quantitatives qui sont organis茅es et facilement consultables. Le langage de programmation Structured Query Language (SQL) est utilis茅 dans une base de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelle pour "interroger", saisir et rechercher dans les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es.

Les types courants de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es comprennent les noms, les adresses, les num茅ros de carte de cr茅dit, les num茅ros de t茅l茅phone, les 茅valuations par 茅toiles des clients, les informations bancaires et d'autres 诲辞苍苍茅别蝉 qui peuvent 锚tre facilement recherch茅es 脿 l'aide de SQL.

Cette vid茅o du certificat professionnel Google Data Analytics vous donnera une introduction rapide aux 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es :

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Exemples de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es

Dans le monde r茅el, les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es pourraient 锚tre utilis茅es pour des choses comme :

• R茅server un vol : Les 诲辞苍苍茅别蝉 de vol et de r茅servation, telles que les dates, les prix et les destinations, s'int猫grent parfaitement dans le format d'une feuille de calcul Excel. Lorsque vous r茅servez un vol, ces informations sont stock茅es dans une base de 诲辞苍苍茅别蝉.

• Gestion de la relation client (CRM) : Les logiciels CRM comme Salesforce traitent les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es 脿 travers des outils analytiques pour cr茅er de nouveaux ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 permettant aux entreprises d'analyser le comportement et les pr茅f茅rences des clients.

Diff茅rences cl茅s : Donn茅es structur茅es vs. 诲辞苍苍茅别蝉 lisibles par machine

Les formats de 诲辞苍苍茅别蝉 lisibles par machine comme CSV, RDF et JSON sont con莽us pour 锚tre utilis茅s par les appareils et les machines, ce qui les rend difficiles 脿 interpr茅ter pour les humains. En revanche, les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es sont plus accessibles et peuvent 锚tre comprises sans une connaissance approfondie des types de 诲辞苍苍茅别蝉.

Avantages et inconv茅nients des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es

Les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es offrent de nombreux avantages, mais elles ne sont pas sans limites. Pour vous aider 脿 mieux d茅terminer si les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es conviennent 脿 vos propres objectifs de projet, consid茅rez les avantages et inconv茅nients suivants :

Outils pour les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es

Les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es sont g茅n茅ralement stock茅es et utilis茅es avec des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelles et des entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 support茅s par SQL. Voici quelques exemples d'outils utilis茅s pour travailler avec des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es :

• OLAP

• MySQL

• PostgreSQL

• Oracle Database

Que sont les 诲辞苍苍茅别蝉 semi-structur茅es ?

Alors, qu'y a-t-il entre les deux ? Les 诲辞苍苍茅别蝉 semi-structur茅es sont un m茅lange des deux types de 诲辞苍苍茅别蝉. Une photo prise sur votre iPhone est non structur茅e, mais elle peut 锚tre accompagn茅e d'un horodatage et d'une localisation g茅otagg茅e. Certains t茅l茅phones tagueront les photos en fonction des visages ou des objets, ajoutant un autre 茅l茅ment de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es. Avec ces classificateurs, cette photo est consid茅r茅e comme une donn茅e semi-structur茅e.

Que sont les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es ?

Les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es sont tous les autres types de 诲辞苍苍茅别蝉 qui ne sont pas structur茅es. Environ 80 脿 90 pour cent des 诲辞苍苍茅别蝉 sont non structur茅es, ce qui signifie qu'elles ont un 茅norme potentiel d'avantage concurrentiel si les entreprises trouvent des moyens de les exploiter []. Les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es comprennent une vari茅t茅 de formats, tels que les emails, les images, les fichiers vid茅o, les fichiers audio, les publications sur les r茅seaux sociaux, les PDF, et bien plus encore.

Les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es sont g茅n茅ralement stock茅es dans des lacs de 诲辞苍苍茅别蝉, des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 NoSQL, des entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 et des applications. Aujourd'hui, ces informations peuvent 锚tre trait茅es par des algorithmes d'intelligence artificielle et apportent une valeur 茅norme aux organisations.

Exemples de 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es

Dans le monde r茅el, les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es pourraient 锚tre utilis茅es pour des choses comme :

• Chatbots : Les chatbots sont programm茅s pour effectuer une analyse de texte afin de r茅pondre aux questions des clients et de fournir les bonnes informations.

• Pr茅dictions de march茅 : Les 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent 锚tre manipul茅es pour pr茅dire les changements sur le march茅 boursier afin que les analystes puissent ajuster leurs calculs et leurs d茅cisions d'investissement.

Avantages et inconv茅nients des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es

Tout comme pour les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es, vous trouverez de nombreux avantages et inconv茅nients 脿 utiliser des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es. Voici quelques-uns des avantages et inconv茅nients de l'utilisation des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es :

Outils pour les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es

Les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es sont g茅n茅ralement prises en charge par des lacs de 诲辞苍苍茅别蝉 flexibles compatibles avec NoSQL et des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 non relationnelles. Par cons茅quent, certains des outils que vous pourriez utiliser pour g茅rer des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es incluent :

• MongoDB

• Hadoop

• Azure

Professions ax茅es sur les 诲辞苍苍茅别蝉

Les emplois qui travailleraient g茅n茅ralement avec des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es ou non structur茅es incluent la plupart des types de carri猫res li茅es aux 诲辞苍苍茅别蝉. Voici quelques r么les courants qui travaillent avec les 诲辞苍苍茅别蝉 :

• Ing茅nieur de 诲辞苍苍茅别蝉 : Les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 con莽oivent et construisent des syst猫mes pour collecter et analyser des 诲辞苍苍茅别蝉. Ils utilisent g茅n茅ralement SQL pour interroger des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelles afin de g茅rer les 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que pour rep茅rer des incoh茅rences ou des mod猫les qui peuvent affecter positivement ou n茅gativement les objectifs d'une organisation.

• Analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 : Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 prennent des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 provenant de bases de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelles pour les nettoyer et les interpr茅ter afin de r茅soudre une question ou un probl猫me d'entreprise. Ils peuvent travailler dans des secteurs aussi vari茅s que les affaires, la finance, la science et le gouvernement.

• Ing茅nieur en apprentissage automatique : Les ing茅nieurs en apprentissage automatique (et les ing茅nieurs en IA) recherchent, construisent et con莽oivent l'intelligence artificielle responsable de l'apprentissage automatique et maintiennent ou am茅liorent les syst猫mes d'IA existants.

• Administrateur de base de 诲辞苍苍茅别蝉 : Les administrateurs de base de 诲辞苍苍茅别蝉 agissent en tant que support technique pour les bases de 诲辞苍苍茅别蝉, assurant des performances optimales en effectuant des sauvegardes, des migrations de 诲辞苍苍茅别蝉 et l'茅quilibrage de charge.

• Architecte de 诲辞苍苍茅别蝉 : Les architectes de 诲辞苍苍茅别蝉 analysent l'infrastructure de 诲辞苍苍茅别蝉 d'une organisation pour planifier ou mettre en 艙uvre des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 et des syst猫mes de gestion de base de 诲辞苍苍茅别蝉 qui am茅liorent l'efficacit茅 du flux de travail.

• Scientifique des 诲辞苍苍茅别蝉 : Les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 prennent ces ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour trouver des mod猫les et des tendances, puis cr茅ent des algorithmes et des mod猫les de 诲辞苍苍茅别蝉 pour pr茅voir les r茅sultats. Ils pourraient utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour am茅liorer la qualit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 ou des offres de produits.

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