Les données dites structurées sont des données qui s’adaptent à un modèle de données prédéfini et sont donc faciles à analyser. Elles se conforment à un format tabulaire avec des relations entre les différentes lignes et colonnes. Les fichiers Excel ou les bases de données SQL sont des exemples courants de données dites structurées. Chacune d’entre elles comporte des lignes et des colonnes structurées qui peuvent être triées.
Ces types de données dépendent donc de l’existence d’un modèle – un modèle codant la manière dont les données peuvent être stockées, traitées et consultées. Grâce à un modèle de données, chaque champ est discret et peut être consulté séparément ou conjointement avec les données d’autres champs. Cela rend les données structurées extrêmement puissantes : il est possible d’agréger rapidement des données provenant de divers endroits de la base de données étudiée.
Les données dites structurées sont considérées comme la forme la plus « traditionnelle » de stockage de données, puisque les premières versions des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) étaient capables de stocker, de traiter et d’accéder à des données dites structurées.
Ces données dites structurées sont créées à l’aide d’un schéma prédéfini (fixe) et sont généralement organisées sous forme de tableau. Imaginez un tableau où chaque cellule contient une valeur discrète. Le schéma représente le plan de l’organisation des données, la ligne d’en-tête du tableau utilisée pour décrire la valeur et le format de chaque colonne. Le schéma impose également les contraintes nécessaires pour rendre les données cohérentes et calculables.
Une base de données relationnelle est un exemple de données dites structurées : les tables sont reliées par des identifiants uniques et un langage d’interrogation comme SQL est utilisé pour interagir avec les données. Les données dites structurées sont le meilleur moyen pour les ordinateurs d’interagir avec les informations. Par opposition aux données semi-structurées et non structurées.
Les données de type structurées sont ainsi un moyen de décrire votre site afin de le rendre plus facile à comprendre pour les moteurs de recherche. Et pour décrire votre site aux moteurs de recherche, vous aurez besoin d’un vocabulaire qui présente le contenu d’une manière compréhensible pour les moteurs de recherche. Le vocabulaire utilisé par les grands moteurs de recherche s’appelle Schema.org, qui transforme votre contenu en un code qu’ils peuvent facilement traiter. Les moteurs de recherche lisent ce code et l’utilisent pour afficher les résultats de recherche d’une manière spécifique et beaucoup plus riche. Vous pouvez facilement placer ce morceau de code sur votre site Web. Les données dites structurées sont donc aussi un langage de balisage. Comme le HTML, ces données communiquent le contenu (les données) d’une manière organisée afin que les moteurs de recherche puissent afficher le contenu d’une manière attrayante.
Les données dites structurées sont des informations hautement organisées, factuelles et précises. Elles se présentent généralement sous la forme de lettres et de chiffres qui s’insèrent parfaitement dans les lignes et les colonnes des tableaux. Les données dites structurées se trouvent généralement dans des tableaux semblables aux fichiers Excel et aux feuilles de calcul Google Docs.
Les données dites non structurées n’ont pas de structure prédéfinie et se présentent sous des formes très diverses. Les exemples de données non structurées vont des images et des fichiers texte comme les documents PDF aux fichiers vidéo et audio, pour n’en citer que quelques-uns.
Les données dites structurées sont souvent qualifiées de données quantitatives, ce qui signifie que leur nature objective et prédéfinie nous permet de compter, de mesurer et d’exprimer facilement les données en chiffres. Les données non structurées, quant à elles, sont appelées données qualitatives dans le sens où elles ont une nature subjective et interprétative. Ces données peuvent être classées en fonction de leurs caractéristiques et de leurs traits.
Les données dites structurées présentent trois avantages essentiels pour votre business qui devraient vous pousser à contacter une agence de communication :
Facilité d’utilisation par les algorithmes de machine learning : le plus grand avantage des données dites structurées est la facilité avec laquelle elles peuvent être utilisées par le machine learning. La nature spécifique et organisée des données dites structurées permet une manipulation et une interrogation faciles de ces données.
Facile à utiliser par les utilisateurs professionnels : Un autre avantage des données dites structurées est qu’elles peuvent être utilisées par un utilisateur professionnel moyen ayant une compréhension du sujet auquel les données se rapportent. Il n’est pas nécessaire d’avoir une connaissance approfondie des différents types de données ou des relations entre ces données. L’utilisateur peut accéder aux données en libre-service.
Un accès accru à davantage d’outils : Les données dites structurées ont également l’avantage d’être utilisées depuis bien plus longtemps, car elles étaient historiquement la seule option. Cela signifie qu’il y a plus d’outils qui ont été testés et éprouvés dans l’utilisation et l’analyse des données dites structurées. Les gestionnaires de données ont plus de choix de produits lorsqu’ils utilisent des données dites structurées.
En somme, les avantages des données dites structurées sont simples à résumer. Vous n’avez probablement pas de mal à comprendre le message qu’une page Web tente de transmettre, mais les moteurs de recherche et les machines peuvent avoir des difficultés à comprendre le contexte d’une page. Lorsque vous ajoutez un balisage à la page Web – des balises qui indiquent à un moteur de recherche le sujet de votre contenu – vous pouvez aider les moteurs de recherche (et d’autres applications) à mieux comprendre votre contenu et à l’afficher de manière utile et pertinente. Pour mettre cela en place, il est suggéré de contacter une agence de communication.