Les données structurées sont très précises et stockées dans un format prédéfini, alors que les données non structurées sont une conglomération de nombreuses données de différents types qui sont stockées dans leurs formats en mode natif.
Le terme « données » fait référence à toute information qui peut être utilisée pour en tirer un sens. Il peut s’agir de textes, de chiffres, d’images ou de sons. Les données structurées, quant à elles, sont un type spécifique de données organisées et formatées d’une manière particulière pour en faciliter le traitement et l’analyse. La différence entre les données et les données structurées réside dans leur organisation et leur formatage.
Les données SNT sont un type de données structurées couramment utilisées en informatique. SNT signifie Semantic Network Tree (arbre de réseau sémantique) et est une façon de représenter les données de manière hiérarchique. Ce type de données est souvent utilisé dans les applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour aider les ordinateurs à traiter et à analyser rapidement de grandes quantités de données.
En informatique, les informations sont structurées de manière à permettre un stockage, un traitement et une extraction efficaces. Pour ce faire, on utilise généralement un système de gestion de base de données (SGBD), un logiciel qui gère l’organisation et le stockage des données dans une base de données. Les informations sont généralement organisées en tableaux, chaque tableau contenant des données relatives à une entité ou à un concept spécifique.
Il existe plusieurs formats de données structurées utilisés en informatique, notamment XML, JSON et CSV. XML (Extensible Markup Language) est un langage de balisage utilisé pour coder des documents dans un format à la fois lisible par l’homme et par la machine. JSON (JavaScript Object Notation) est un format d’échange de données léger, facile à lire et à écrire pour les humains et facile à analyser et à générer pour les machines. CSV (Comma Separated Values) est un format de fichier simple utilisé pour stocker des données tabulaires dans lesquelles chaque ligne représente un enregistrement et chaque colonne un champ.
Un entrepôt de données est un grand dépôt centralisé de données utilisé pour l’établissement de rapports et l’analyse des données. Les caractéristiques d’un entrepôt de données sont les suivantes : orienté vers le sujet, intégré, non volatile et variable dans le temps. Cela signifie que les données d’un entrepôt sont organisées autour de sujets ou de processus d’entreprise spécifiques, qu’elles sont intégrées à partir de sources multiples, qu’elles ne sont pas mises à jour ou supprimées une fois qu’elles ont été saisies et qu’elles sont stockées d’une manière qui permet une analyse dans le temps.
La structuration de très grandes quantités de données est utile car elle permet un traitement et une analyse efficaces. Lorsque les données sont structurées, elles peuvent être facilement recherchées, triées et filtrées, ce qui facilite la recherche des informations nécessaires. En outre, les données structurées peuvent être utilisées pour effectuer des analyses avancées, telles que l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive, qui peuvent fournir des informations et aider à prendre des décisions commerciales éclairées.
En conclusion, bien que les données et les données structurées puissent sembler similaires, elles sont fondamentalement différentes en termes d’organisation et de formatage. Les données structurées sont organisées d’une manière spécifique pour faciliter leur traitement et leur analyse, et il existe plusieurs formats de données structurées utilisés en informatique. Un entrepôt de données est un grand dépôt de données structurées utilisé pour l’établissement de rapports et l’analyse, et la structuration de grandes quantités de données est utile pour un traitement et une analyse efficaces.
La structuration des données consiste à organiser les informations dans un format spécifique qui facilite leur stockage, leur gestion et leur analyse. Il existe plusieurs façons de structurer les données, notamment en utilisant une structure hiérarchique, une structure plate ou une structure de base de données relationnelle. Pour structurer efficacement les données, il est important de définir les types de données et les relations entre elles, d’établir des conventions de dénomination claires et des normes de données, et d’utiliser des outils tels que des dictionnaires de données et des métadonnées pour documenter et gérer les données. Il peut également être utile de tenir compte de l’utilisation prévue des données et des besoins des utilisateurs finaux lors de la conception de la structure des données.