Données semi-structurées : Qu'est-ce que c'est et pourquoi c'est important ?

Les données semi-structurées sont en train de devenir un élément essentiel des opérations et des stratégies des entreprises. En règle générale, les chefs d'entreprise prennent des décisions fondées sur l'analyse de données stockées dans des formulaires, des feuilles de calcul et des bases de données relationnelles - en d'autres termes, des données structurées. Toutefois, dans un environnement professionnel moderne, il ne suffit plus de limiter les données à des formulaires et à des tableaux.

Qu'est-ce que les données semi-structurées ?

Si les données structurées sont le type le plus courant de données d'entreprise à analyser, ce n'est pas le type d'information le plus courant. Les données structurées ne représentent que 5 à 10 % des informations que les entreprises modernes doivent traiter régulièrement.

La plupart des données traitées par les entreprises sont des données non structurées, principalement des textes et des images. Les nombreux documents, messages électroniques, photos et messages sur réseaux sociaux que nous générons sont autant d'exemples de données non structurées.

Si l'on considère les données structurées comme l'une des extrémités d'un continuum et les données non structurées comme l'autre extrémité, tout ce qui se trouve entre les deux est constitué de données semi-structurées. La quantité de ce type de données augmente, sous l'impulsion de nouveaux outils tels que l'apprentissage automatique (ML) et de nouveaux formats de données tels que JavaScript Open Notation (JSON).

L'importance des données semi-structurées

Une grande partie des données que nous considérions autrefois comme non structurées est mieux traitée en tant que données semi-structurées. Contrairement aux données non structurées, qui sont difficiles à exploiter pour en tirer une valeur commerciale, les données semi-structurées sont plus faciles à rassembler, à requête et à analyser. Les données semi-structurées, soutenues par un modèle de données personnalisé, peuvent mieux support prise de décision saine et générer une plus grande valeur commerciale que les données non structurées.

De nombreuses entreprises passent d'une focalisation sur des produits ou des clients spécifiques à la reconnaissance du fait qu'elles font partie d'un ou de plusieurs réseaux de produits et de services. Ce changement d'orientation entraîne un besoin d'informatique décisionnelle allant au-delà de ce qui peut être dérivé des sources de données internes. Les résultats des sources de données externes qui explorent le marché et la position d'une entreprise sur ce marché se présentent souvent sous la forme de données semi-structurées. L'analyse des tendances des données est essentielle pour qu'une entreprise puisse passer de l'analyse de ce qui a été à l'acquisition de connaissances et à la prévision de ce qui doit être.

L'analyse des données semi-structurées peut également apporter une contribution importante à la gestion des processus d'entreprise. Les processus d'entreprise sont souvent limités par les contraintes imposées par la collecte et l'analyse des données. Lorsqu'ils sont combinés à des données semi-structurées et à un comportement axé sur les objectifs, les processus opérationnels peuvent être plus facilement adaptés aux marchés et même aux segments de marché, et plus réactifs aux besoins et aux conditions des clients. Plus une entreprise peut accéder à des données semi-structurées et les analyser, plus elle peut affiner ses processus.

L'analyse de nouvelles sources de données, telles que les données semi-structurées, permet aux chefs d'entreprise de développer des opérations plus efficaces et d'améliorer les chances de réussite des initiatives stratégiques. Ces avantages peuvent conduire à de nouveaux avantages concurrentiels.

Considérations sur le stockage des données

De multiples facteurs expliquent le besoin de stockage et de traitement de données supplémentaires. Dans le monde de l'entreprise au consommateur (B2C), l'utilisation d'appareils numériques pour se connecter à une entreprise est de plus en plus fréquente. Cela signifie plus de données directes à collecter, à stocker et à analyser, ainsi que des possibilités accrues de collecter des données secondaires. Les formulaires de retour d'information, les enquêtes et autres outils similaires génèrent des informations supplémentaires ciblées. Toutes ces données ont tendance à être semi-structurées.

La plupart des données structurées peuvent être stockées, gérées et analysées à l'aide d'un système de gestion de base de données relationnelles SGBDR. Pour les données simples, à tableau unique, un tableur peut suffire. Quel que soit l'outil de gestion choisi, vous devez être en mesure de créer des modèles de données conformes au format de table de cet outil. À mesure que les données d'entreprise augmentent en volume et en diversité, il devient de plus en plus difficile de les faire entrer dans un moule relationnel structuré.

En savoir plus sur les données semi-structurées

Un entrepôt de données en nuage hybride tel qu'Actian facilite le travail avec des données semi-structurées en ingérant nativement des données JSON et en les prenant en charge au sein d'une base de données relationnelle.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.