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Qu’est-ce que les données structurées ?

Les données structurées font référence aux ensembles de données dotés d’une organisation solide et cohérente. Elles sont gérées par le langage de programmation Structured Query Language (SQL), grâce auquel les utilisateurs peuvent facilement rechercher et manipuler les données.

Qu’est-ce qu’un exemple de données structurées ?

Les données structurées sont organisées en lignes et en colonnes avec un contenu connu et prévisible. Chaque colonne contient un type de données spécifique, tel que des dates, du texte, des sommes d’argent ou des pourcentages. Les données qui ne correspondent pas au type de cette colonne sont perçues comme des erreurs et sont alors rejetées.

Les tables de base de données relationnelles et les feuilles de calcul contiennent généralement des données structurées. Un niveau sémantique de structure plus élevé combine les données de base et les données historiques au sein d'un modèle de données. Les domaines d’application des modèles de données incluent des sujets tels que les clients, les stocks, les transactions de vente, les prix et les fournisseurs. Les données structurées sont faciles à utiliser et l’intégrité des données peut être appliquée. Les données structurées deviennent ainsi des Big Data à mesure que de vastes quantités de faits historiques sont capturées.

Quels sont les avantages des données structurées ?

Les données structurées sont facilement comprises par des algorithmes de machine learning ce qui rend leur manipulation simple et rapide. Il est également facile d’interroger les utilisateurs qui peuvent accéder, comprendre et interpréter les données.

Données structurées ou non structurées

Alors que les données structurées sont des données quantitatives hautement organisées gérées grâce aux bases de données SQL, les données non structurées sont des données qualitatives n’utilisant aucun modèle de données prédéfini, qui sont plus facile à gérer au sein de bases de données NoSQL (telles que MongoDB).

Tous les processus et décisions métier importants dépendent de données structurées. Elles sont à la base des entrepôts de données, des data lakes et des applications. Lorsqu’elles sont intégrées au sein d'un modèle de données, les données structurées peuvent créer une valeur commerciale exponentielle.