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Données semi-structurées : définition, types, exemples

Données semi-structurées : définition, types, exemples. Ces dernières années, de nouveaux logiciels et techniques d’analyse de données se développent, vous permettant de recueillir des informations commerciales majeures à partir de données qualitatives ou non structurées et structurées d’e-mails, de sites Web, d’interactions avec le service client, ainsi que de données quantitatives ou structurées de statistiques et de feuilles de calcul.

Données semi-structurées : définition, types, exemples
Données semi-structurées : définition, types, exemples

Avec des données qualitatives, des moyens s’offrent à vous pour aller au-delà de ce qui s’est passé et des raisons pour lesquelles cela s’est produit avec différentes techniques, notamment l’exploration d’opinions et l’analyse de sujets. L’analyse semi-structurée est assez facile si vous avez les bons processus.

Les données semi-structurées peuvent être définies comme des données qui ne sont pas organisées dans des bases de données relationnelles et qui n’ont pas de cadre structurel strict, mais elles ne perdent pas toutes les propriétés d’être catégorisées comme une forme de données. Il a certaines propriétés structurelles et son cadre organisationnel est lâche.

Il inclut le texte organisé par sujet ou sujet dans un langage de programmation hiérarchique, mais le texte dans son extrémité ouverte n’a pas de structure.

Certains des exemples de données semi-structurées sont le sujet, la date, le reçu, l’expéditeur, l’e-mail et, s’ils sont classés par apprentissage automatique, ils peuvent être classés dans des dossiers tels que les promotions, la boîte de réception, les spams, etc.

Sens

Les données semi-structurées sont intermédiaires entre les données structurées et non structurées et combinent les caractéristiques des deux. Il suit diverses cohérences et schémas et existe pour faciliter la clarté. Les documents XML, JSON, CSV sont des documents semi-structurés. Les bases de données SQL ne sont pas prises en compte pour le traitement des données semi-structurées.

Certains appareils génèrent des données structurées, non structurées et semi-structurées parmi lesquelles des données structurées peuvent être facilement traitées et gérées grâce à une structure bien définie. Au contraire, les données non structurées et semi-structurées ont besoin d’outils d’analyse de données pour leur traitement et leur gestion. Les appareils IoT sont inclus parmi ces appareils dont les données réseau sont en mouvement ou en transit. Par exemple, le courrier électronique et la navigation sur le Web transfèrent des fichiers.

Du point de vue de l’industrie, les données transitent par des dispositifs en mouvement et ces données peuvent être filtrées et possédées par un autre dispositif en connexion avec le même réseau ou peuvent être envoyées au centre de données. Si les données sont envoyées au centre de données, elles peuvent être placées dans la voie de traitement par un logiciel d’analyse de données en temps réel et la réponse est reçue par les appareils d’origine.

Examinons également la nature des données semi-structurées. Les données semi-structurées sont organisées en entités sémantiques et des entités similaires sont combinées, cependant, les entités du même groupe n’ont pas besoin de posséder les mêmes attributs et l’ordre de ces attributs n’est pas requis ou ils peuvent ne pas être utilisés du tout. Même le type et la taille des attributs d’un même groupe peuvent différer.

Les informations peuvent être extraites de différentes manières à partir de données semi-structurées. Pour l’index des données, des modèles d’échange d’objets et des modèles basés sur des graphes sont couramment utilisés. Les modèles d’échange d’objets (OEM) permettent de stocker les données dans des modèles basés sur des graphes car ils sont plus faciles à rechercher et à indexer.

En dehors de ces deux, une autre option est XML qui permet la création de hiérarchies et facilite la recherche et l’indexation. De plus, les outils d’exploration de données peuvent être utilisés pour l’extraction d’informations à partir de données semi-structurées.

Si nous travaillons correctement, l’utilisation de données semi-structurées n’est pas difficile car elle nous donne les moyens d’intégrer les données des différents échanges et sources des différents systèmes. Si vous envisagez des formulaires Web, vous souhaiterez peut-être modifier ses formulaires ou activer la capture de différentes données pour différents utilisateurs.

Si vous travaillez sans aucune modification du schéma ou du codage de la base de données, la suppression ou l’ajout de données n’a aucun effet sur les dépendances ou les fonctionnalités.

Les types

Peut-être que votre prochaine question serait de savoir comment les données semi-structurées sont créées et quel est leur type. Certains types de sources de données semi-structurées sont le XML, les exécutables binaires, les fichiers compressés, les données intégrées à partir de différentes sources, les pages Web et d’autres langages de balisage.

Le volume de données semi-structurées augmente en raison de la croissance des différentes pages Web. Parallèlement à cette raison, le besoin d’une présentation flexible de l’échange de données entre des bases de données contrastées. De plus, un grand mélange de texte et de données structurelles, y compris des attributs et des annotations, peut aider à générer ce type de données.

Là où aucun schéma prédéfini n’est requis, des données semi-structurées peuvent être utilisées là-bas. Ce schéma peut être partiel, très large, descriptif ou évolutif.

Exemple

Les données semi-structurées se présentent sous une variété de formats à l’usage des individus parmi lesquels certains ont une construction hiérarchique avancée tandis que d’autres sont à peine structurés.

Voici quelques exemples de données semi-structurées :

HTML

HTML ou HyperText Markup Language est un langage hiérarchique présentant des similitudes avec XML, mais alors que HTML est utilisé pour afficher des données, XML est utilisé pour transmettre des données. Les pages Web que nous avons définies ci-dessus sont créées en HTML. Connaissant la semi-structure du HTML, il permet à l’utilisateur d’afficher des images et du texte sur l’écran de l’ordinateur, mais ces textes et images eux-mêmes ne sont pas structurés.

Échange électronique de données

L’échange de données informatisé ou EDI est la transmission électronique de documents commerciaux d’ordinateur à ordinateur. Ces documents peuvent être préalablement transmis sur support papier tels que factures, bons de commande, documents d’inventaire. Plusieurs formats standard sont utilisés par EDI, parmi lesquels EDIFACT, ANSI, ebXML et TRADACOMS. Il est donc nécessaire pour les entreprises que lorsqu’elles communiquent elles utilisent le même format. L’EDI est également avantageux car il transmet vos documents à une vitesse rapide et à moindre coût.

XML, CSV et JSON.

XML, CSV et JSON sont trois langages courants et majeurs lorsqu’il est nécessaire de communiquer ou de transmettre des données d’un serveur Web à un client.

XML signifie «Extensible Markup Language» et il est conçu pour la communication de données dans une structure hiérarchique.

CSV signifie «Comma Separated Values» dans lequel les données sont représentées par des virgules entre elles, telles que Jessica, Lucy. Les données sont exprimées de la même manière dans un fichier Excel.

JSON signifie « JavaScript Object Notation ». Il a été inventé en 2001 comme alternative à XML car son processus de communication est le même que XML et sa taille est également plus petite.

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Ressources externes: Wikipedia

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