Données structurées et données non structurées

Données structurées et non structurées : Un aperçu rapide

En bref, les données structurées sont des données quantitatives, formatées et stockées dans un schéma fixe, tandis que les données non structurées sont des données qualitatives, non traitées et stockées dans leur format d'origine. Alors que les données structurées peuvent se présenter sous forme de texte et de valeurs numériques, comme les noms, les adresses et les numéros de téléphone, les données non structurées n'ont pas besoin de s'inscrire dans un enregistrement fixe avec des règles de schéma rigides. Il est donc plus probable qu'il s'agisse de rich media, de vidéo, d'audio ou de fichiers texte volumineux qui ne se conforment pas bien aux tableaux et aux colonnes. Les différences entre les données structurées et non structurées deviennent plus claires grâce à la comparaison, dont nous parlerons plus loin.

Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées sont des informations qui respectent un format standard et fixe. Les données structurées consistent en un ensemble de types de données à l'intérieur d'un schéma défini, généralement dans un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) tel que MySQL, PostgreSQL ou Microsoft SQL Server. Un entrepôt de données peut contenir de grandes quantités de données structurées provenant de plusieurs magasins de données, comme l'application de votre organisation et l'instance Salesforce.

Avantages des données structurées

Les données structurées restent un moyen nécessaire de collecter et de stocker des données en raison de plusieurs avantages :

• Les données structurées sont faciles à utiliser et à analyser parce que les utilisateurs savent quelles questions ils peuvent poser et ont des attentes claires quant à la manière dont la base de données répondra.
• Les données structurées sont plus faciles à partager avec des utilisateurs non techniques, ce qui facilite la démocratisation des données. Grâce à SQL et aux nombreux outils de veille stratégique qui en découlent, les non-développeurs peuvent visualiser et analyser des données structurées avec un minimum d'assistance technique.
• La mise en place, la collecte et le stockage de bases de données structurées sont relativement faciles et peu coûteux, grâce à la variété des SGBDR disponibles. Par exemple, la mise en place d'une instance SQLite nécessite un minimum de temps, de coût et de savoir-faire technique.

Les inconvénients des données structurées

Malgré certains avantages évidents, l'utilisation de données structurées peut également poser certains problèmes :

• Apporter des modifications au schéma ultérieurement peut entraîner des frais généraux importants, nécessitant des analyses d'impact fastidieuses et des migrations risquées.
• Il est possible d'essayer de stocker des données qui correspondent au schéma, mais les données doivent subir une transformation ou le schéma doit être modifié pour accepter les données.
• La modélisation des données structurées fonctionne bien lorsqu'il s'agit de représenter des informations simples, mais elle ne permet souvent pas de saisir la complexité des relations dans le monde réel. Par exemple, les données structurées sont parfaites pour stocker les informations contractuelles de base entre une organisation et ses clients, mais elles peuvent ne pas décrire avec précision les nombreux types d'interactions et de communications entre l'organisation, le client et ses produits.

Qu'est-ce qu'une donnée non structurée ?

Les données non structurées sont des informations stockées dans leur format d'origine et qui ne sont pas organisées. Les données non structurées sont faciles à collecter et à stocker sans respecter un format prédéfini. D'une part, le fait de ne pas avoir à appliquer un schéma simplifie grandement le stockage des informations, en particulier des données qui ne se traduisent pas facilement par du texte et des chiffres, comme les fichiers vidéo et audio. D'autre part, les données non structurées sont difficiles à rechercher, à filtrer ou à combiner avec d'autres ensembles de données sans ce formatage strict.

Les avantages des données non structurées

Les données non structurées deviennent de plus en plus populaires grâce à leurs qualités.

• Les données non structurées permettent un stockage rapide et facile car il n'est pas nécessaire de traiter les données pour les faire correspondre à un schéma. Les organisations n'ont pas besoin d'investir du temps et des efforts dans la création d'un schéma et dans l'écriture de méthodes pour transformer les données afin qu'elles correspondent au schéma.
• La sauvegarde de l'information dans son format brut est relativement peu coûteuse. Grâce au stockage en nuage, les entreprises n'ont pas besoin de faire des investissements importants pour commencer à collecter et à stocker des données non structurées. Le stockage de données non structurées peut être aussi rapide que la configuration d'un seau s3.
• Les données non structurées comprennent souvent des informations qui peuvent être utiles plus tard mais qui n'ont pas d'application directe dans le moment présent. Cependant, vous pouvez toujours décider de la manière de traiter et d'analyser ces données ultérieurement.

Les inconvénients des données non structurées

Même si la collecte et le stockage des données non structurées sont peu coûteux, les coûts associés peuvent rapidement augmenter.

• Bien que faciles à stocker, les données non structurées nécessitent une expertise pour être analysées. En règle générale, les scientifiques des données doivent utiliser des méthodes sophistiquées telles que le traitement du langage naturel.
• Les données non structurées sont peu coûteuses à stocker mais coûteuses à traiter. Plus votre organisation collecte de données non structurées, plus vous aurez besoin de puissance de calcul pour traiter les données avant qu'elles ne soient disponibles pour l'analyse.
• Les données non structurées peuvent contenir des données sensibles ou confidentielles sans qu'il existe un moyen clair d'identifier, de classer et d'étiqueter ces fichiers. La conformité à des réglementations telles que le GDPR peut devenir plus compliquée lorsque les organisations ont besoin d'aide pour trouver toutes les instances où se trouvent des données sensibles.

Comparaison côte à côte des données structurées et non structurées

Ce tableau résume en un coup d'œil les différences entre les données structurées et non structurées :

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

Les données semi-structurées intègrent certains aspects des données structurées qui les rendent organisées, consultables et analysables, mais ne sont pas soumises aux règles strictes des données structurées. Comme leur nom l'indique, les données semi-structurées se situent entre les données structurées et non structurées. Les données semi-structurées peuvent inclure une organisation au sein d'un fichier ou d'un document, mais le stockage n'impose pas de schéma.

Parce qu'elles intègrent des éléments de données structurées et non structurées, les données semi-structurées peuvent apparaître dans un enregistrement de données structurées dans un format tel que XML ou un blob JSON. Ces enregistrements sont toujours consultables via SQL, mais leur interrogation nécessite une syntaxe plus avancée. Outre les SGBDR modifiés, les données semi-structurées peuvent également être stockées dans des bases de données NoSQL telles que MongoDB.

Meilleures pratiques pour la protection des données structurées et non structurées

Maintenant que nous avons examiné les différences entre ces deux types de données, examinons les meilleurs moyens de les protéger. L'identification et la classification des données structurées sont relativement simples. Vous pouvez appliquer des contrôles d'accès à toutes les données sensibles et surveiller si quelqu'un déplace, partage ou modifie les données.

Les données non structurées, en revanche, sont plus difficiles à protéger. Des données sensibles peuvent se cacher dans le format natif, non consultable, de ces fichiers, et un programme informatique aura plus de difficultés à rechercher, marquer et étiqueter toute information personnelle identifiable (IPI) ou d'autres types de données sensibles. La recherche de données sensibles dans ce type de fichiers audio, vidéo ou de texte volumineux nécessite davantage de ressources informatiques et, en général, est plus coûteuse.

Plutôt que de s'appuyer sur les méthodes traditionnelles de marquage et de surveillance des données structurées, une meilleure pratique consiste, pour une organisation, à surveiller toutes les modifications et tous les mouvements de données dans les deux types de données. Si une modification ou un partage semble suspect, vous pouvez enquêter pour déterminer si l'activité résulte d'un comportement.

Heureusement, de plus en plus d'applications permettent de relever ce défi. Les outils d'intelligence artificielle et d'intelligence économique peuvent suivre tous les mouvements et toutes les modifications des données. En surveillant tous les mouvements de données, les équipes de sécurité peuvent identifier les actions potentiellement dangereuses avant qu'une fuite ne devienne une infraction. Cette approche permet également de nuancer les pratiques de sécurité de votre organisation au-delà des contrôles d'accès de base, ce qui peut frustrer les utilisateurs et les pousser à contourner les mesures de protection.