Données structurées Qu’est-ce que les données structurées ?
Les données structurées sont des informations organisées dans un format standard qui les rend facilement accessibles et compréhensibles par les humains et les machines. Les données structurées sont généralement organisées à l’aide d’un schéma bien défini qui établit la relation entre les différents champs de données. La nature hautement organisée des données structurées facilite la recherche, l’interrogation et l’analyse à l’aide d’une variété d’outils et de techniques. Les informations client telles que les noms, les adresses, les numéros de téléphone et les adresses e-mail sont des exemples de données structurées.
- Quels sont des exemples de données structurées ?
- Quelles sont les opportunités de l’IA pour les données structurées ?
- Comment HPE peut-il vous aider en matière de données structurées ?
Quels sont des exemples de données structurées ?
- Les bases de données relationnelles et les feuilles de calcul contiennent des données structurées en lignes et en colonnes. Elles sont simples à sauvegarder, à accéder et à analyser. Les données client, financières et personnelles sont conservées dans des champs tels que les noms, les montants de transaction et les descriptions de poste. Cette disposition simplifie l’interrogation et l’analyse des données.
- Dans le domaine de la santé, les données structurées sont utilisées pour enregistrer les informations sur les patients, les dossiers médicaux, les médicaments, etc. Les entreprises de vente au détail et de commerce électronique l’utilisent pour suivre les stocks, les transactions de vente et les détails de produit. Une base de données peut également inclure l’ID du produit, le nom, le prix, le niveau de stock et les informations sur le fournisseur. L’analyse web utilise ces données structurées pour suivre les visites sur le site web, les taux de rebond, les taux de conversion et la durée des sessions.
- Dans l’Internet des objets (IoT), les capteurs collectent la température, l’humidité, les coordonnées de localisation et les horodatages de manière organisée. Le SQL interroge et analyse ces données dans des bases de données. Avec des données structurées, les entreprises peuvent facilement produire des rapports, exécuter des analyses et faire des choix centrés sur des données.
Quelles sont les opportunités de l’IA pour les données structurées ?
Les opportunités offertes par l’IA pour améliorer l’analyse, l’administration et l’utilisation des données structurées sont les suivantes :
- Analyse prédictive : Les modèles de machine learning de régression et de classification peuvent prévoir les habitudes d’achat de clients, les demandes d’inventaire et les résultats financiers à l’aide de données structurées.
- Nettoyage des données et amélioration de la qualité : L’IA peut automatiquement trouver et corriger les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes dans les données structurées, améliorant ainsi la qualité des données et la prise de décision.
- Automatisation du traitement des données : Le machine learning et l’automatisation des processus robotiques peuvent automatiser la saisie, la catégorisation et l’intégration des données provenant de nombreuses sources, ce qui permet de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
- Optimisation des connaissances et reconnaissance de modèles : L’IA peut regrouper et classer des données structurées pour révéler des modèles et des informations cachés, permettant ainsi aux organisations de faire des choix centrés sur les données, de rationaliser les opérations et de trouver de nouvelles possibilités.
- Personnalisation et conseils : L’IA peut utiliser des données structurées telles que les préférences et le comportement des utilisateurs pour personnaliser les suggestions de produits de commerce électronique et le contenu en streaming.
- Détection des escroqueries et gestion des risques : L’IA peut détecter et prévenir les fraudes financières et les anomalies dans les demandes d’assurance en analysant les données structurées en temps réel.
Comment HPE peut-il vous aider en matière de données structurées ?
HPE propose une variété de produits et de services pour les données structurées, et notamment :
- HPE Alletra Storage MP B10000 : une solution de stockage moderne. Le premier stockage de bloc désagrégé et évolutif du secteur avec une disponibilité des données à 100 % garantie avec la première architecture de stockage de bloc désagrégé et évolutif du secteur, qui offre une expérience cloud simplifiée, une évolutivité efficace et une disponibilité des données à 100 % garantie.
- HPE AIOps avec Data Services Cloud Console : un plan de contrôle de gestion unifié qui comprend des analyses prédictives guidées par l’IA pour gérer et optimiser les données structurées. Il aide les entreprises à garantir la fiabilité, les performances et l’efficacité de leurs systèmes de stockage de données en identifiant et en résolvant de manière proactive les problèmes potentiels.
- HPE GreenLake : Un service cloud flexible pour le stockage et la gestion de données structurées qui prend en charge les environnements de cloud hybride et aide à rationaliser la gestion des données sur les systèmes sur site et basés sur le cloud. HPE propose également le stockage as-a-service où les clients peuvent payer uniquement ce qu’ils utilisent via HPE GreenLake Flex.
Données structurées ou données non structurées ?
Fonctionnalités | Données structurées | Données non structurées |
|---|---|---|
| Définition | Informations organisées stockées dans un format prédéfini (par ex., des tableaux) | Informations sans format ni structure prédéfinis |
| Schéma | Suit un schéma fixe (par ex., des tableaux de base de données avec des lignes/colonnes) | Pas de schéma fixe – les données sont stockées dans leur format natif |
| Stockage | Stockées dans des bases de données relationnelles (par ex., des bases de données SQL) | Stockées dans des lacs de données, des bases de données NoSQL ou des systèmes de fichiers |
| Capacité de recherche | Facilement consultables à l’aide de langages de requête comme SQL | Nécessitent des outils avancés comme l’IA, le NLP ou les moteurs de recherche pour effectuer une analyse |
| Exemples | Noms, dates, adresses, transactions financières | E-mails, vidéos, images, publications sur les réseaux sociaux, fichiers audio |
| Cas d’utilisation | Rapports, analyses, opérations commerciales et systèmes transactionnels | Analyse des sentiments, reconnaissance d’images, analyse de big data |
| Complexité de l’analyse | Simple et direct | Complexe ; nécessite des outils et des techniques spécialisés |
