La qualité des données est importante pour l'analyse des données de chaque entreprise, mais la qualité ne se limite pas à ce que les données peuvent vous dire. Elle s'étend également à sa structure, sans une bonne structure dans vos données vous risquez de ne pas en tirer le maximum.
En termes simples, structuration des données est un autre mot pour organisation. Pensez à la façon dont vous organisez votre propre maison, comme par exemple vos clés que vous accrochez toujours au même endroit quand vous rentrez du travail, ou l’endroit où vous rangez vos assiettes, fourchettes et couteaux, le même chaque jour, un endroit logique pour ces objets. Pareil pour vos draps sur le dessus du lit et non en dessous. La structuration des données fonctionne de la même manière. Vous organisez vos données d'une manière logique, prévisible et reproductible.
Avec cette idée en tête, explorons la question "Qu'est-ce que la structure de données ?", ainsi que les différents types de structures de données et la façon de les utiliser comme un pro !
Table des matières :
Qu'est-ce que la structure de données ?
Pourquoi la structuration des données est-elle importante ?
Quels sont les types de structures de données ?
Quels sont les exemples de structures de données ?
Données non structurées et données structurées
Comment structurer les données : Les bases
Qu'est-ce que la structure de données ?
Une structure de données est un système d'organisation ou de structuration des données. Les structures de données permettent de collecter différents types de données (structurées ou non), puis de les convertir en informations utilisables et significatives. L'objectif est d'organiser les données de manière à pouvoir en faire quelque chose.
Il existe de nombreux types de structures de données, des plus simples aux plus complexes. Lorsque vous prenez le temps de structurer vos données, vous obtenez des informations fiables et exploitables que vous pouvez utiliser pour renforcer vos stratégies commerciales.
Pourquoi la structuration des données est-elle importante ?
Lorsqu'il s'agit d'un simple formulaire de contact ou d'un commentaire sur un réseau social, la structuration des données n'est pas une priorité. Mais au fil du temps, les données que vous créez et collectez augmentent - rapidement.
Les entreprises ne se contentent pas de traiter des formulaires et des paragraphes. Elles examinent des millions de transactions, de clients, d'interactions avec des réseaux sociaux, de campagnes marketing et une multitude d'autres activités. Il est tout simplement impossible de trouver l'aiguille que l’on cherche dans la botte de foin avec autant de données à trier manuellement.
C'est là qu'intervient une bonne structuration des données. Les structures de données systématisent la manière dont vous saisissez, traitez, récupérez et conservez les informations. Elles vous permettent de vous servir efficacement des données dont vous disposez.
De plus, il vous permet d'agir sur vos données plus rapidement et plus efficacement. Vous pouvez faire émerger vous-même des informations sans avoir de connaissances en science des données.
Une fois que vous avez trouvé ce que vous cherchez, vous pouvez commencer à répondre aux questions et à obtenir des informations.
Quels sont les types de structures de données ?
Il existe plusieurs façons pour les entreprises de transformer leurs Big Data en un format plus organisé. Chacun des types de structure de données de base ci-dessous a sa place et son temps. Les organisations doivent connaître les cas d'utilisation de chacun d'entre eux pour atteindre le résultat souhaité.
Voici quelques exemples de ces structures de données :
Tableaux
Un tableau est un type courant de structure de données. Le tableau repose sur une liste de longueur fixe d'éléments de données ou d'objets associatifs. Vous pouvez déterminer l'ordre de chaque valeur ou objet à l'aide de formules mathématiques. Par exemple, vous pouvez classer une liste de coureurs en fonction de leur temps de course ou une liste d'étudiants en fonction de leur date d'anniversaire. Les tableaux sont des types de données linéaires statiques.
Arbres
Un arbre est un type de données non linéaires reposant sur des données hiérarchiques, où les informations sont stockées dans des nœuds de données. Le premier nœud de données est la "racine" de l'arbre. Ce nœud peut se ramifier en un ou plusieurs nœuds de données enfants en découlant. Imaginez un arbre généalogique, avec une donnée principale au sommet (dans un arbre généalogique, il s'agirait des grands-parents), décomposée en données plus petites qui renvoient à la donnée "racine" (enfants, petits-enfants, cousins, etc.).
Un autre exemple est un arbre binaire, où chaque enregistrement est lié à deux enregistrements suivants. Chaque nœud parent a deux nœuds enfants au maximum. Ceux-ci sont généralement appelés l'enfant de gauche et l'enfant de droite.
Les arbres de données sont couramment utilisés lorsque les types de données ont une hiérarchie naturelle, comme un organigramme. Le format de l'arbre de données est également un élément essentiel dans la création de structures de données plus avancées.
Files d'attente
Semblables à une ligne, les files d'attente utilisent l'ordre du premier entré, premier sorti. La première personne ou le premier objet de données dans la file d'attente est également le premier à partir.
Il peut s'agir, par exemple, d'une file d'attente où les appels sont traités dans l'ordre où ils sont reçus. Il peut également s'agir d'une imprimante partagée qui imprime des documents en fonction du moment où les utilisateurs appuient sur le bouton Imprimer de leur ordinateur. Les files d'attente sont un type de données linéaire.
Piles
La structure en Pile est également un type de données linéaire, mais elle va dans la direction opposée à celle d'une structure de données de file d'attente. Elle utilise l'ordre "dernier entré, premier sorti".
Par exemple, si vous créez un graphique dans un programme d'édition, la fonction Ctrl + Z annulera votre dernière action. Ou encore, vous pouvez cliquer sur le bouton Précédent de votre navigateur web pour revenir à la page web précédente.
Quels sont les exemples de structures de données ?
Comme nous l'avons expliqué plus haut, les données peuvent être structurées de différentes manières. Cela dépend de la manière dont vous souhaitez afficher les informations, ou de la manière dont elles doivent être structurées pour un logiciel particulier ou un résultat souhaité.
Voici un résumé des exemples de structures de données :
- Liste classée : classement de données de manière linéaire, comme les personnes par date d'anniversaire, les films par durée ou les villes par taille de population.
- Diagrammes et graphiques : affichage de données non linéaires, et donc non liées à un nombre spécifique qui dicte la position des points de données. Les cartes généalogiques ou les organigrammes en sont des exemples.
- Progression ou dégression du processus : le type de structure de données "file d'attente" ou "pile" indique un regroupement d'éléments qui doivent se produire de manière séquentielle, comme une file d'attente d'imprimante. Il peut également s'agir d'une fonction qui précède une action, comme le fait d'appuyer sur un code d'annulation au clavier.
Données non structurées et données structurées
S'il existe des types de structures de données linéaires et non linéaires, structurées et non structurées sont d'autres définitions qui peuvent définir les types de données. Les données structurées sont un cas d'utilisation très courant pour les spécialistes du référencement : lorsqu'elles sont bien organisées, elles permettent à votre contenu d'apparaître dans les résultats des moteurs de recherche sous la forme de cartes ou d'extraits qui encouragent les clics vers votre site !
- Données structurées :
Les données structurées sont des données déjà organisées. Elles relèvent de catégories ou de champs prédéfinis et sont très spécifiques. Par exemple, si vous utilisez un formulaire de contact sur votre site web et que vous disposez de champs spécifiques pour les noms, les numéros de téléphone et les adresses électroniques, ces éléments sont considérés comme des données structurées. Les utilisateurs sont en mesure de rechercher ces éléments spécifiques par le biais de requêtes de base de données sans avoir de connaissances approfondies sur les données. Ces données sont présentées dans des formats utilisables et sont généralement stockées dans des entrepôts de données. - Données non structurées :
Les données non structurées sont exactement ce que leur nom indique : des données volumineuses qui ne suivent aucun format prédéfini. La compréhension et l'utilisation de ce type de données nécessitent une certaine expérience en matière de science des données. Elles se trouvent généralement dans des lacs de données, où il faut pêcher pour obtenir des informations et une compréhension.
Les données structurées et non structurées sont comparées à un livre. Un livre qui ressemble à des données structurées comporte une couverture, une page de titre, une table des matières, etc. Il s'agit d'un format assez uniforme pour tous les livres. Les utilisateurs peuvent consulter la table des matières et voir le livre divisé en chapitres. Il y a un début, un milieu et une fin bien définis.
Si le livre n'était pas structuré, nous pourrions retrouver les mêmes informations que dans le livre structuré, mais sans ordre logique. Les mots ne formeraient même pas des phrases complètes et les chapitres pourraient ne pas être dans l'ordre chronologique.
Les données structurées sont souvent le sous-produit de données non structurées et d'un travail acharné. Les scientifiques des données examinent les données non structurées, puis trouvent des moyens de les organiser et de les rendre plus utiles aux autres.
Comment structurer les données : Les bases
Maintenant que vous connaissez les réponses aux questions "Qu'est-ce qu'une structure de données ?" et "Quelle est l'importance d'une structure de données ?", voyons comment structurer les données dans votre entreprise.
Choisir les données à structurer et leur apparence
Écrire un algorithme pour traiter les données
Stockez vos données structurées
Choisir les données à structurer et leur apparence
L'étape la plus fondamentale de la structuration des données consiste à choisir les données que vous souhaitez structurer et leur apparence. La structuration des données consiste à normaliser la manière dont les données sont collectées et accessibles à l'utilisateur. Le fait d'avoir une idée de ce que vous voulez faire avec vos données peut influencer le reste du processus de structuration des données, ainsi que le logiciel que vous utilisez.
Écrire un algorithme pour traiter les données
Un algorithme est chargé d'analyser, de classer et d'organiser les données. Les algorithmes d'apprentissage automatique tentent de faire correspondre les données à des types de données connus en fonction du format et de la nature des données. Ils rassemblent des données provenant de sources disparates dans un système unique et organisé.
Les algorithmes sont généralement écrits en fonction des exigences uniques de l'organisation et du cas d'utilisation. Ils automatisent le processus de classification des données, entièrement ou en partie. Cela permet de gagner du temps lorsque l'on travaille avec de grands volumes de données et élimine partiellement le besoin d'une expertise humaine plus approfondie.
Stockez vos données structurées
Outre le choix d'un type de structure de données, vous aurez également besoin d'un endroit où vous pourrez normaliser les données sous une forme structurée. Il peut s'agir d'une base de données, telle qu'une base de données relationnelle ou une base de données SQL. Ces deux types de base de données ont gagné leur place en tant que colonne vertébrale dans les structures de données courantes.
Pendant des années, les bases de données SQL ont été la référence en matière de structuration des données. Elles fonctionnent avec un grand nombre de langages de programmation et prennent en charge de nombreux formats de données. Lorsque vous commencez à apprendre les structures de données et leurs options, le SQL est un choix populaire. Il convient parfaitement aux utilisateurs qui souhaitent interroger plusieurs fois le même ensemble de données. Le SQL est évolutif et fonctionne sur plusieurs systèmes et sources de données.
Un modèle de base de données sans schéma peut également aider une entreprise à s'adapter, un facteur essentiel à l'ère du Big Data. Il s'agit de bases de données NoSQL, dans lesquelles des nœuds de données peuvent être ajoutés rapidement. L'infrastructure est très flexible en termes de modélisation des données qu'elle collecte.
Quelle que soit la manière dont vous décidez de structurer vos données, rien ne remplace un logiciel intuitif qui vous aide à obtenir des résultats. Meltwater Display simplifie la structuration des données en ligne de votre marque. Des mentions dans les réseaux sociaux au service clientèle, obtenez un aperçu à 360 degrés de votre marque dans une source centralisée. Demandez une démonstration pour en savoir plus !
