Données structurées
Les données structurées sont des informations hautement organisées (par exemple, une feuille de calcul Excel). Dans le monde de la veille stratégique, les données structurées sont préférables parce qu'elles sont faciles à consulter et à rechercher, en particulier lorsqu'elles sont stockées dans une base de données relationnelle. Il est également facile de compiler ces données et de les préparer pour l'analyse.
D'autre part, les données non structurées (par exemple, un courriel) ne fonctionnent pas bien dans un format de base de données. Elles manquent d'organisation et de cohérence, ce qui les rend difficiles à stocker, à compiler et à préparer pour l'analyse.
Qu'est-ce que les données structurées ?
Les données structurées désignent tout type de données organisées dans un format hautement structuré, ce qui les rend facilement consultables et analysables par les systèmes informatiques. Ce type de données respecte un schéma ou un modèle spécifique, qui définit la structure des données, y compris les types de données stockées et la manière dont elles sont liées les unes aux autres. Parmi les exemples de données structurées figurent les nombres, les dates et les chaînes de texte stockées dans un champ fixe au sein d'un enregistrement ou d'un fichier, comme les données trouvées dans les bases de données relationnelles et les feuilles de calcul.
Pourquoi les données structurées sont-elles importantes ?
Les données structurées jouent un rôle crucial dans divers aspects de la technologie et des affaires, notamment l'optimisation des moteurs de recherche (SEO), l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Voici quelques raisons essentielles pour lesquelles les données structurées sont importantes :
- Amélioration de la visibilité dans les moteurs de recherche: En mettant en œuvre des données structurées sur un site web, les webmasters peuvent aider les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu de leurs pages. Cela peut conduire à des résultats de recherche plus riches, y compris les featured snippets, qui peuvent améliorer les taux de clics.
- Amélioration de l'analyse des données: Les données structurées permettent une analyse et un reporting plus efficaces, car elles peuvent être facilement interrogées et manipulées à l'aide d'outils et de langages standard, tels que SQL.
- Facilite l'apprentissage automatique: L'organisation claire des données structurées en fait un format idéal pour la formation des modèles d'apprentissage automatique, car elles peuvent être facilement introduites dans les algorithmes sans nécessiter de traitement préalable important.
- Interopérabilité: Les formats de données structurées, tels que JSON-LD, RDFa et Microdata, respectent des normes mondiales, ce qui facilite le partage et la compréhension des données par différents systèmes et applications.
Pourquoi les données structurées sont-elles privilégiées dans la veille stratégique ?
Les données structurées constituent l'épine dorsale des systèmes et processus de veille stratégique. Leur préférence dans le domaine de la veille stratégique tient à plusieurs avantages clés qui correspondent aux objectifs fondamentaux de la veille stratégique : permettre une prise de décision éclairée grâce à l'analyse des données, à l'établissement de rapports et à la visualisation d'informations exploitables. Voici pourquoi les données structurées sont particulièrement appréciées dans le domaine de la veille stratégique :
1. Facilité d'analyse
Le format uniforme des données structurées permet d'effectuer des requêtes et des analyses simples. Les outils de BI peuvent facilement accéder aux données structurées, les extraire et les manipuler pour générer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations. Cette facilité d'analyse accélère le processus de prise de décision, permettant aux entreprises de réagir rapidement aux changements du marché et aux indicateurs de performance internes.
2. Intégrité et précision des données
La nature prédéfinie des données structurées garantit un niveau élevé d'intégrité et de précision des données. Comme chaque élément de données est stocké dans un format et un champ spécifiques, les risques de mauvaise interprétation des données sont minimisés. Cet aspect est crucial pour la BI, où la précision des informations a un impact direct sur les stratégies et les résultats de l'entreprise.
3. Intégration efficace des données
Les données structurées peuvent être intégrées de manière transparente à partir de différentes sources dans un système de BI centralisé. En effet, les formats de données structurées sont largement reconnus et pris en charge par différents systèmes et technologies. Une intégration efficace des données est essentielle pour créer une vue d'ensemble de l'entreprise, permettant aux analystes de tirer des enseignements de multiples points de données.
4. Rapports automatisés
Le format standardisé des données structurées se prête bien à l'automatisation des rapports et des analyses. Les outils de BI peuvent être configurés pour générer automatiquement des rapports à intervalles réguliers, suivre les performances par rapport aux indicateurs clés et alerter les décideurs en cas de changements ou de tendances significatifs. Cette automatisation permet de gagner du temps et d'économiser des ressources, ce qui permet aux entreprises de se concentrer sur la stratégie plutôt que sur la gestion des données.
5. Analyse prédictive et prévisions
Les données structurées sont idéales pour l'analyse prédictive et les prévisions, qui sont des éléments clés des stratégies de BI avancées. Le format clair et organisé des données structurées permet d'appliquer des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les tendances futures, les comportements des clients et les évolutions potentielles du marché. Ces informations prédictives permettent aux entreprises de prendre des décisions proactives et de conserver un avantage concurrentiel.
6. Conformité réglementaire et gouvernance
De nombreuses entreprises opèrent dans des secteurs où la conformité réglementaire et la gouvernance des données sont essentielles. Les données structurées facilitent le respect des lois sur la protection des données et de la vie privée, car elles peuvent être plus facilement surveillées, auditées et contrôlées. Les entreprises peuvent ainsi satisfaire aux exigences légales tout en exploitant les données à des fins de renseignement.
Données structurées et données non structurées
Alors que les données structurées sont organisées dans un format prédéfini, les données non structurées sont dépourvues de ce type d'organisation et de structure. Les données non structurées peuvent inclure du texte, des images, des vidéos et d'autres formes de données qui ne s'intègrent pas parfaitement dans des tableaux ou des bases de données relationnelles. Voici quelques différences essentielles entre ces deux types de données :
- Le format: Les données structurées sont très organisées et suivent un schéma spécifique, tandis que les données non structurées sont sans format et ne suivent pas de modèle prédéfini.
- Stockage: Les données structurées sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles et des feuilles de calcul, ce qui en facilite l'accès et l'interrogation. Les données non structurées, en revanche, sont souvent stockées dans des lacs de données ou des bases de données NoSQL, qui sont conçues pour traiter des données moins structurées.
- Analyse: L'analyse des données structurées est généralement simple en raison de leur nature organisée, ce qui permet d'effectuer des requêtes et des rapports efficaces. L'analyse de données non structurées nécessite souvent un traitement plus complexe, tel que le traitement du langage naturel (NLP) pour le texte ou les techniques de vision par ordinateur pour les images.
Comprendre la distinction entre les données structurées et non structurées est essentiel pour les entreprises et les professionnels de la technologie, car cela influence la façon dont les données sont stockées, traitées et analysées pour en tirer des informations significatives et prendre des décisions éclairées.