Données semi-structurées

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

Les données semi-structurées sont des données qui ne sont pas saisies ou formatées de manière conventionnelle. Elles ne suivent pas la structure tabulaire associée aux bases de données relationnelles ou à d'autres formes de tableaux de données, car elles n'ont pas de schéma fixe. Cependant, les données ne sont pas complètement brutes ou non structurées et contiennent certains éléments structurels tels que des balises et des métadonnées. Ces éléments établissent des hiérarchies d'enregistrements et de champs, ce qui facilite leur analyse.

Si les données semi-structurées peuvent être plus difficiles à traiter que les données structurées, elles offrent une plus grande flexibilité et adaptabilité, ce qui en fait un outil précieux pour l'analyse et la gestion des données.

Cette page couvre :

• Quelle est la différence entre les données structurées, non structurées et semi-structurées ?
• Caractéristiques des données semi-structurées
• Exemples de données semi-structurées
• Avantages et défis des données semi-structurées
• Techniques d'analyse des données semi-structurées
  
• Outils de données semi-structurées
• Conclusion

Quelle est la différence entre les données structurées, non structurées et semi-structurées ?

Les comparaisons suivantes expliquent ce qui différencie les données semi-structurées des données non structurées et structurées.

Données semi-structurées et données non structurées

Données non structurées Les données semi-structurées sont des informations qui n'ont pas de format ou de schéma prédéfini et qui ne peuvent donc pas être stockées dans une base de données relationnelle traditionnelle. Les données semi-structurées se distinguent des données non structurées par la présence d'éléments structurels, tels que des balises et des métadonnées, qui imposent une hiérarchie organisationnelle des enregistrements et des champs au sein des données.

Données semi-structurées et données structurées

Les données semi-structurées et structurées se distinguent par deux caractéristiques principales : le schéma et la structure des données.

Contrairement aux données structurées, les données semi-structurées ne nécessitent pas de définition préalable du schéma, ce qui les rend plus flexibles pour l'évolution des données. En outre, les données semi-structurées prennent en charge une structure qui contient une hiérarchie de données imbriquées, alors que les données structurées se présentent sous la forme d'un tableau plat. La structure imbriquée fait des données semi-structurées un format idéal pour travailler avec les données reçues des appareils IoT.

Caractéristiques des données semi-structurées

• Il n'est pas conforme à un modèle de données mais possède une certaine structure.
• Il n'a pas besoin d'un schéma fixe avant d'être stocké, ce qui permet une plus grande flexibilité en termes de structure et de types de données pouvant être stockées.
• Il contient des métadonnées utilisées pour regrouper les données et les organiser dans une hiérarchie.
• Il ne peut pas être stocké sous forme de lignes et de colonnes dans une base de données relationnelle.

Exemples de données semi-structurées

Les données semi-structurées sont de plus en plus courantes car les organisations collectent et traitent davantage de données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux et les appareils IoT. Voici quelques exemples de données semi-structurées :

les documents XML : Il s'agit de l'un des formats de données semi-structurées les plus populaires. XML est un langage de balisage polyvalent et facile à utiliser qui permet aux utilisateurs de définir les balises et les attributs nécessaires au stockage hiérarchique des données.

JSON : JSON est utilisé pour collecter des données semi-structurées à partir d'appareils IoT, de navigateurs web et de smartphones, puis pour les organiser en lots et les transférer vers un système de gestion des données. plateforme de données.

Code HTML, graphiques et tableaux, et courriels sont d'autres exemples de données semi-structurées que l'on trouve souvent dans les bases de données orientées objet.

Avantages et défis des données semi-structurées

La flexibilité est le principal atout des données semi-structurées, mais elle pose également des problèmes que l'on ne rencontre pas avec les données structurées. Voici les avantages et les défis les plus importants :

Avantages

• Souplesse et simplicité d'évolution par rapport aux données structurées
• Adaptation à des sources de données en constante évolution
• La nature autodécrivante garantit que le contexte et la signification des données sont intégrés dans les données, ce qui facilite la compréhension et l'interprétation.
• Les données semi-structurées offrent un équilibre entre la facilité d'inspection humaine et l'efficacité du traitement informatique, ce qui les rend adaptées à un large éventail d'applications, des services web à l'analyse de données.

Défis

• L'absence de schéma fixe peut conduire à les problèmes d'évolutivité
• L'interrogation et l'extraction d'informations peuvent s'avérer difficiles et chronophages, et nécessitent souvent des outils et une expertise spécialisés pour traiter les données de manière efficace
• La flexibilité peut entraîner des incohérences dans la représentation des données, rendant l'agrégation et l'analyse difficiles en raison de variations dans la structure ou d'éléments manquants.

Techniques d'analyse des données semi-structurées

Vous pouvez utiliser les techniques suivantes pour analyser les données semi-structurées :

• Modélisation basée sur les graphes
• Langage de balisage extensible (XML)
• Analyse exploratoire des données
• Reconnaissance des formes
• Analyse de texte
• Analyse des sentiments
• Détection des anomalies

Outils de données semi-structurées

Vous pouvez stocker, traiter et analyser des données semi-structurées à l'aide de différents outils. Par exemple :

• Les bases de données NoSQL comme Couchbase et MongoDB™ sont conçues pour gérer des données semi-structurées
• Vous pouvez utiliser XML et la modélisation basée sur les graphes pour définir des attributs, échanger des informations et indexer des données dans un ordre hiérarchique.

Conclusion

Bases de données non relationnellesou Bases de données NoSQLLes systèmes de gestion des données (SGD) sont de plus en plus populaires en raison de leur capacité à traiter des données semi-structurées ou non structurées. Ils utilisent une variété de modèles de données pour s'adapter à divers types et structures de données, ce qui les rend bien adaptés au traitement de grands ensembles de données complexes susceptibles d'évoluer.

Couchbase est une base de données distribuée qui prend en charge les modèles de données clé-valeur et documentaires. Elle est conçue pour offrir une évolutivité, des performances et une disponibilité élevées et prend en charge des fonctionnalités telles que l'entreposage automatique, la mise en cache en mémoire et la recherche en texte intégral. Couchbase est bien adapté pour la gestion de grands ensembles de données et un débit d'écriture élevé, ce qui le rend populaire pour les applications de commerce électronique, de jeux et de médias sociaux.

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