Tout ce que vous devez savoir sur les données semi-structurées avec des exemples de données semi-structurées

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Tout ce que vous devez savoir sur les données semi-structurées avec des exemples de données semi-structurées

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Les données étaient généralement stockées dans des feuilles de calcul ou des bases de données de manière ordonnée et organisée. Les données se sont diversifiées après l'avènement du cloud, des applications mobiles, des pages Web et des appareils IoT. Ces données, lorsqu'elles sont exploitées efficacement, peuvent s'avérer très efficaces pour les entreprises.

Les mégadonnées comprennent un volume élevé et une grande variété de données. Il existe trois types de Big Data, à savoir les données structurées, semi-structurées et non structurées.

Les données semi-structurées font référence au type de données qui ne suivent pas une structure tabulaire rigide ou fixe et ne sont pas stockées dans des modèles de données conventionnels. Les données semi-structurées se situent au milieu des données structurées et non structurées.

Les données structurées sont quantifiables et peuvent être comprises à la fois par les êtres humains et les machines. Les données non structurées, en revanche, comprennent des données non numériques que les ordinateurs ne peuvent pas comprendre.

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

Les données semi-structurées, également appelées données partiellement structurées, ne se trouvent pas dans une base de données relationnelle. Cependant, les données ont une certaine structure en raison de la présence de métadonnées, d'éléments sémantiques et de propriétés organisationnelles qui nous permettent de les analyser.

Les métadonnées sont une petite partie d'un fichier qui contient toutes les informations telles que la création des données, l'heure, la taille du fichier, la longueur, les données de l'expéditeur/destinataire, et bien plus encore. Les données semi-structurées peuvent être recherchées ou analysées avec leurs métadonnées.

Quelles sont les caractéristiques des données semi-structurées ?

Certaines des principales caractéristiques des données semi-structurées sont :

Base de données

Les données ne sont pas stockées dans un modèle de base de données mais ont toujours une certaine structure. Les données semi-structurées ne peuvent pas être stockées sous forme de lignes et de colonnes dans la base de données.

Métadonnées

Les données sont regroupées par balises et éléments (métadonnées). Les données semi-structurées sont difficiles à gérer car elles contiennent des métadonnées insuffisantes. Les données contiennent des métadonnées insuffisantes, ce qui rend l'automatisation difficile.

regroupement

Les entités peuvent avoir des attributs et des propriétés différents au sein d'un même groupe. Cependant, les attributs peuvent différer en termes de taille et de type.

Des entités de données similaires sont regroupées.

Hiérarchie

Les données semi-structurées manquent de hiérarchie, ce qui rend leur utilisation difficile pour les programmes informatiques.

Quelles sont les sources de données semi-structurées ?

Certaines des sources de données semi-structurées sont :

Langues

XML (langage de balisage extensible)

XML est utilisé pour trier les données sous une forme hiérarchique. XML est un langage de balisage créé par le World Wide Web Consortium et disponible en tant que logiciel open source. Il rend les données lisibles à la fois par les êtres humains et les machines.

XML nous permet de créer des balises ou un langage autodescriptifs personnalisés qui correspondent à l'application. Certaines des applications de XML sont :

XML permet de simplifier la création de documents HTML pour les grands sites Web. XML aide à échanger des informations entre les sites Web et les systèmes.

Le meilleur aspect de XML est que n'importe quel type de données peut être exprimé à travers lui.

Code HTML (langage de balisage hypertexte)

Le langage de balisage ou HTML est un langage de balisage standard similaire à XML. Cependant, il affiche les données sur un navigateur Web par rapport à XML, qui ne fait que transmettre les données.

HTML est utilisé par les programmeurs pour créer des pages Web et affiche des images ou du texte à l'écran à l'aide d'éléments HTML.

Les données contenues dans les images ne sont pas structurées. Le navigateur Web reçoit d'abord les documents HTML d'un serveur Web, puis les convertit en pages Web affichables. HTML aide à définir et à organiser les données et à les rendre lisibles par les utilisateurs.

SGML (langage de balisage généralisé standard)

SGML est une norme internationale pour la définition des langages de balisage dérivés des langages de balisage généralisés (GML). SGML a été développé par l'Organisation internationale de normalisation (ISO) en 1986. SGML permet essentiellement aux utilisateurs de travailler sur des formats standardisés. HTML est une application de SGML.

CSV (valeurs séparées par des virgules)

Comma Separated Values ou CSV est un fichier texte qui contient des données séparées par des virgules. CSV est utilisé par des tableurs tels qu'Excel. Chaque nouvelle ligne dans CSV représente une nouvelle ligne de base de données et chaque ligne contient une ou plusieurs valeurs séparées par des virgules.

CSV permet de transférer les données présentes dans les fichiers XLSX vers d'autres programmes qui ne prennent pas en charge ces formats. Par exemple, vous pouvez transférer le. Les données XLSX dans un fichier CSV, puis téléchargez-les sur un logiciel en ligne. Vous pouvez également importer des contacts dans un fichier CSV, puis l'ouvrir sur une autre plateforme de messagerie. CSV est pris en charge par de nombreuses plates-formes telles que Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad, etc.

JSON (notation d'objet JavaScript)

JSON est un échange de données et un format de texte open source indépendant de la langue. JSON est dérivé de JavaScript et est facile à lire par les êtres humains. Les machines ou les ordinateurs peuvent facilement l'analyser et le générer. JSON est syntaxiquement identique au code, ce qui le rend familier à ceux appartenant à la famille des langages, tels que C++, C#, JavaScript, Perl, Python, etc.

Emails

Avro

Avro est un réseau de sérialisation de données créé par Avro Apache pour son projet Apache Hadoop. Avro utilise le format JSON pour organiser et sérialiser les données dans un format binaire. Avro utilise deux types de schéma pour structurer les données.

L'un est conçu pour l'édition humaine, connu sous le nom d'Avro IDL, et l'autre est conçu pour l'édition machine basée sur JSON. AVRO utilise JSON pour définir les types de données et les protocoles et sérialise les données dans un format binaire compact.

ORC (colonne de lignes optimisée)

Le format de fichier ORC (Optimized Row Columnar) est utilisé pour stocker efficacement les données Hive. Il est plus avancé que les autres formats de fichiers Hive et améliore les performances lorsque Hive lit, stocke ou transfère des données.

Paquets TCP/IP

Transmission Control Protocol (TCP) est une norme de communication qui permet aux programmes informatiques et aux logiciels de recevoir et d'envoyer des messages sur un réseau. Il est spécialement conçu pour envoyer des paquets et assurer une livraison fluide et fiable des messages et des données.

Fichiers compressés

Langages de balisage

pages Web

Parquet

Intégration de données provenant de différentes sources

Quels sont les multiples avantages et inconvénients de l'utilisation de données semi-structurées ?

Les avantages et inconvénients des données semi-structurées sont :

Avantages

Schéma fixe

Les données semi-structurées ne se limitent pas à la base de données rigide.

Flexibilité

Les données sont très flexibles car le schéma peut être modifié.

Fonctionnalités

Les données semi-structurées prennent en charge les utilisateurs qui ne peuvent pas utiliser SQL.

Aspects structurels

Les données semi-structurées peuvent être considérées comme des données structurées.

Convivialité

Les données semi-structurées peuvent facilement faire face à l'hétérogénéité des sources.

par étape

Le semi-structuré peut évoluer au fil du temps à mesure que de plus en plus d'attributs lui sont ajoutés.

Inconvénients

Aucune structure

Le semi-structuré manque de structure, ce qui rend difficile le stockage des données.

Interprétation inefficace

Les données manquent de schéma, il devient donc difficile d'interpréter les relations entre les données.

Requêtes inefficaces

Les requêtes dans les données semi-structurées sont moins efficaces que les données structurées.

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Quels sont les problèmes rencontrés lors du stockage de données semi-structurées ?

Les problèmes rencontrés dans le stockage des données semi-structurées sont :

Comme les données semi-structurées ont une structure irrationnelle, il devient difficile d'interpréter les relations entre les données.
Étant donné que le schéma et les données dépendent fortement l'un de l'autre, toute modification des requêtes modifie également le schéma.
La différence entre le schéma et les données est très difficile à remarquer, ce qui rend difficile la conception de la structure des données.
Les données semi-structurées sont difficiles à stocker ; par conséquent, son coût de stockage est extrêmement élevé.
Les données semi-structurées sont générées en gros volumes, ce qui nécessite un logiciel puissant et efficace.

Quelles sont les solutions pour stocker des données semi-structurées ?

Certaines des solutions plausibles en réponse aux difficultés sont :

Les données semi-structurées peuvent être stockées dans un SGBD spécialement créé pour elles.
Les données semi-structurées peuvent être rendues par XML. XML permet aux utilisateurs de modifier les attributs, les balises et les éléments et aide à stocker les données sous forme hiérarchique.
Un autre moyen de stocker des données semi-structurées consiste à utiliser le modèle d'échange d'objets (OEM).
RDBMS aide à stocker les données semi-structurées en les mappant au schéma relationnel.

Comment extraire des informations à partir de données semi-structurées ?

Les données semi-structurées manquent d'une structure appropriée, ce qui complique l'indexation des données. Par conséquent, les données peuvent être extraites par :

Utilisation de modèles basés sur des graphiques tels que OEM pour indexer les données.
OEM utilise une technique de modélisation des données qui permet de stocker et d'indexer les données dans le modèle basé sur des graphiques. De plus, il est relativement plus facile de trouver les données dans le modèle
XML stocke les données sous une forme hiérarchique qui permet de les indexer.
Divers outils de minage peuvent également être utilisés pour indexer les données.

Différence entre les données structurées et semi-structurées

Certaines des principales différences entre les données structurées et semi-structurées sont :

1. La technologie

Les données structurées sont basées sur des tables de bases de données relationnelles, tandis que les données semi-structurées sont basées sur XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Gestion des transactions

Les données structurées comprennent des transactions arrivées à maturité et des techniques de concurrence multiple. Les données semi-structurées ne contiennent pas de données matures mais sont dérivées du SGBD.

3. Gestion des versions

La gestion des versions sur les lignes et les tables est possible dans les données structurées. La gestion des versions sur des graphiques et des tableaux est possible dans les données semi-structurées.

4. Flexibilité

Les données structurées ont un schéma rigide et en dépendent. Les données semi-structurées ont un schéma moins dépendant et sont très flexibles.

5. Évolutivité

La mise à l'échelle des données structurées est très complexe. La mise à l'échelle des données semi-structurées est facile.

6. Robustesse

Les données structurées sont très robustes, tandis que les données semi-structurées ne sont pas très robustes.

7. Requêtes

Les données structurées permettent la jonction complexe de requêtes. Les données semi-structurées comprennent des requêtes provenant de modes anonymes.

8. Organisation

Les données structurées peuvent être facilement organisées, tandis que les données semi-structurées manquent de structure, ce qui les rend difficiles à organiser.

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Exemples de données semi-structurées

Certains des meilleurs exemples de données semi-structurées sont :

Images / Vidéos

Lorsque vous prenez une photo avec votre téléphone portable, l'image est stockée par son horodatage, sa date et ses informations dans la galerie. Ensuite, vous pouvez renommer l'image ou classer les images dans un groupe séparé.

Email

Les e-mails comprennent des informations structurées concernant l'expéditeur, le destinataire, l'objet et la date, qui sont automatiquement classés en boîte de réception, spam ou boîte d'envoi. Les données contenues dans les e-mails ne sont pas structurées et peuvent être recherchées via des mots-clés.

Facebook organise les données en groupes, pages ou Marketplace, mais les commentaires, le contenu et les likes sont semi-structurés. De même, les tweets sur Twitter et les images/vidéos sur Instagram, Pinterest et YouTube sont des données semi-structurées.

Données semi-structurées générées par la machine

Les données sensorielles telles que les mises à jour météorologiques, les prévisions, les conditions de circulation, les images satellite et les séquences vidéo sont des exemples de données semi-structurées.

Échange de données informatisé (EDI)

L'EDI est une transmission électronique de documents commerciaux qui étaient auparavant transmis via des documents tels que des factures ou des bons de commande. EDI utilise plusieurs formats standard tels que ANSI, EDIFACT, TRADACOMS et ebXML. Pour qu'une entreprise utilise l'EDI, elle doit utiliser le format standard.

L'EDI permet une transmission efficace et des solutions rentables. Les données dans l'EDI ne sont pas structurées.

Base de données NoSQL

NoSQL (pas seulement le langage de requête structuré) fait référence à des bases de données non relationnelles qui sont utilisées pour stocker des données structurées et non structurées. NoSQL est idéal pour les données non structurées car il a une grande évolutivité et facilite la recherche de données non structurées.

Quel est le meilleur exemple de données semi-structurées ?

Le meilleur exemple d'e-mails de données semi-structurés. Un e-mail professionnel adressé aux clients comprend des détails spécifiques tels que l'heure, la date, les détails du produit, la taille du fichier, etc., qui sont reconnus par l'algorithme. Cependant, des détails spécifiques tels que la modification des noms et des spécifications des produits peuvent ne pas être reconnus par l'algorithme.

Comment analyser des données semi-structurées ?

Avant l'avènement des techniques d'apprentissage automatique, l'analyse des données semi-structurées était un peu compliquée car les gens devaient rechercher et trier les données manuellement. La technologie d'apprentissage automatique guidée par l'IA peut décomposer et analyser efficacement des données semi-structurées en quelques secondes.

Il existe maintenant diverses techniques permettant d'analyser facilement des données semi-structurées. Par exemple, une analyse de sujet est une technique d'apprentissage automatique qui analyse et lit efficacement des milliers de documents, e-mails, publications sur les réseaux sociaux, etc., et les catégorise par sujet, date ou sujet.

Une autre technique, l'analyse des sentiments, vous permet de numériser les documents et de les analyser pour la polarité d'opinion telle que positive, négative ou neutre.

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Les données Excel sont-elles semi-structurées ?

Excel est une plate-forme de données structurées car les données sont triées dans des cellules prédéfinies dans des lignes et des colonnes reconnues par l'algorithme. Étant donné que les données structurées dépendent du modèle de données, Excel est donc une plate-forme structurée.

Qu'est-ce qu'un exemple de données non structurées ?

Les données non structurées sont un type de données qui ne suivent pas une séquence structurelle et ne sont pas triées en lignes et en colonnes. Des exemples de données non structurées incluent des vidéos, des fichiers audio, des images ou des publications sur les réseaux sociaux.

Le CSV est-il structuré ou semi-structuré ?

CSV est un fichier texte semi-structuré qui contient des tableaux hiérarchiques et n'a pas le même niveau d'organisation que les données structurées.

Qui utilise les données semi-structurées ?

De nombreuses entreprises utilisent des données semi-structurées à diverses fins. Par exemple, une entreprise de restauration peut demander à ses clients des avis en ligne. Le contenu des avis est constitué de données non structurées, tandis que le nombre de clients qui publient les avis est une donnée structurée. La combinaison des données numériques et du contenu donne aux entreprises des données semi-structurées, qu'elles peuvent utiliser pour acquérir des connaissances approfondies.

Où stocker les données semi-structurées ?

Les données semi-structurées peuvent être stockées via :

Système de gestion de base de données

Le SGBD vous aide à analyser, stocker, transférer et modifier des données. Il existe un logiciel SGBD spécial conçu pour gérer les données semi-structurées.

Système de gestion de base de données relationnelle

RDBMS est un type de SGBD qui stocke les données sous forme de tableau.

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Le PDF est-il un type de données semi-structurées ?

Le PDF est un type de données semi-structurées car il s'agit d'une image. Le contenu qu'il contient peut être non structuré, mais comme le pdf est une image, il contient des informations structurées telles que la date, l'horodatage ou les noms d'utilisateur, ce qui rend les fichiers pdf semi-structurés.

Les plates-formes de médias sociaux comprennent des publications et des images/vidéos qui sont téléchargées par les utilisateurs, ce qui rend leur déchiffrement difficile pour les ordinateurs. Les plates-formes de médias sociaux attribuent des métadonnées à la publication respective de chaque utilisateur, qui contient les informations concernant cette publication, ce qui la rend lisible par les ordinateurs.

Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées sont un type de Big Data qui a un format prédéfini et suit une structure organisationnelle. Les données structurées sont des données quantitatives qui correspondent aux lignes et aux colonnes de la base de données relationnelle et des feuilles de calcul. Par exemple, les numéros de carte de crédit, les dates, les adresses, la géolocalisation, etc.

Les données structurées sont facilement lues par les machines et rapidement comprises par les personnes travaillant avec le système de gestion de base de données relationnelle. Le langage utilisé pour gérer les données structurées est connu sous le nom de

Langage de requête structuré ou SQL. SQL a été développé par IBM dans les années 1970, ce qui est utile pour gérer les relations entre les données dans les bases de données.

Avantages des données structurées

Certains des principaux avantages des données structurées sont :

Lisibilité facile

Le meilleur avantage des données structurées est qu'elles sont facilement reconnues par les machines et les algorithmes. La nature organisée des données structurées facilite l'analyse et la gestion des requêtes.

Utilisation efficace

Les données structurées peuvent être facilement comprises et utilisées par les entreprises. Ils n'ont pas besoin d'avoir une compréhension et une connaissance approfondies des différentes relations entre les données.

Plus d'outils

Étant donné que les données structurées existent depuis des années, il existe pratiquement de nombreuses plates-formes et outils différents qui peuvent analyser et accéder aux données structurées.

Inconvénients des données structurées

Certains des inconvénients des données structurées sont :

Moins de flexibilité

Étant donné que les données structurées ont un format prédéfini et organisé, il devient difficile d'utiliser les données à diverses occasions limitant leur flexibilité.

Stockage limité

Les données structurées sont stockées dans des entrepôts de données. Toute modification des données mettra à jour toutes les données structurées. Cela prend du temps, des coûts et des ressources pour faire amende honorable.

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Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées sont un type de Big Data qualitatif qui ne suit pas de modèle structurel ou n'a aucune organisation. La gestion et l'analyse de données non structurées sont un peu difficiles avec les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique.

Par exemple, les fichiers audio, les activités, les publications sur les réseaux sociaux et les images satellite, etc., sont des types de données non structurées. Les données non structurées sont gérées par le langage de requête de recherche non relationnel NoSQL Database.

Avantages des données non structurées

Certains des avantages des données non structurées sont :

Accumulation rapide

Les données non structurées peuvent être facilement collectées et gérées par rapport aux données structurées ou semi-structurées.

Stockage de lac de données

Les données non structurées peuvent être stockées dans des lacs de données cloud, ce qui permet des options de stockage massives. Les lacs de données cloud sont rentables car ils fournissent une méthode de paiement à l'utilisation.

Inconvénients des données non structurées

Certains des inconvénients des données non structurées sont :

Nécessite une expertise

L'inconvénient le plus important des données non structurées est qu'un utilisateur professionnel moyen ne peut pas comprendre ou analyser les données non structurées. En effet, les données non structurées ne suivent pas un modèle défini. Un data scientist expert peut gérer des données non structurées.

Outils spécialisés

En plus de l'expertise, les données non structurées nécessitent des outils spécialisés conçus spécifiquement pour les données non structurées. Ces outils sont limités en variété, de sorte que les utilisateurs ont des options limitées à considérer.

Différence entre les données structurées et non structurées

Utilisation

Les données structurées peuvent être gérées par les propriétaires d'entreprise. Les données non structurées sont gérées par un data scientist.

Programme

Les données structurées ont un schéma en écriture. Les données non structurées ont un schéma en lecture.

Stockage

Les données structurées ou quantifiées sont généralement stockées dans des entrepôts de données. Les données non structurées sont stockées sur des lacs de données cloud.

Format

Les données structurées ont un format prédéfini. Les données non structurées ont un format natif.

Types de données

Les données structurées ont des types de données sélectionnés. Les données non structurées ont de nombreux types conglomérés.

Quantification

Les données structurées sont des données quantitatives qui comprennent des nombres et des valeurs. Les données non structurées sont des données qualitatives, qui incluent les capteurs, l'audio et la vidéo.

Connection Linguistique

Les données structurées sont utilisées dans l'apprentissage automatique. Les données non structurées sont utilisées dans l'exploration de données et le traitement du langage naturel.

Sources

Les données structurées proviennent de serveurs Web, de journaux, de formulaires en ligne, etc. Les données non structurées proviennent d'e-mails, de messages ou de documents Word.

Espace de Stockage

Les données structurées nécessitent moins d'espace de stockage. Les données non structurées nécessitent plus d'espace de stockage.

Évolutivité

Les données structurées sont hautement évolutives. Les données non structurées sont moins évolutives.

Conclusion

Les données semi-structurées présentent une litanie d'avantages pour l'entreprise si l'on essaie de les comprendre. Il peut manquer de structure et d'organisation, mais fournit des commentaires et des informations précieux sur les clients. Les entreprises peuvent utiliser des données semi-structurées pour suivre les avis, l'engagement et le comportement en ligne de leurs clients.

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