Dans le cadre des applications métier, l'analyse est capitale et pour cela un élément s'impose : les données. Celles-ci peuvent être de trois types : structurées, non structurées et semi-structurées. Celles-ci sont les plus pertinentes dans le cadre des applications métier. Les plus anciennes sont les données structurées et les rapports traditionnels reposent sur celles-ci. Néanmoins, la génération de sources de données non structurées (mais aussi semi-structurées) a connu une grande augmentation ces derniers temps grâce au Big Data. De ce fait, de nombreuses entreprises ont recours à ces données pour faire avancer leur intelligence d'affaires mais aussi leur analyse en incluant ces données. Voyons ce que sont ces données structurées et non structurées pour mieux comprendre.
Qu'entend-on par données structurées ?
Les données sont, rappelons-le, le moteur de l'entreprise. Elles se présentent sous forme variée, de la donnée constituée à partir de règles très strictes au message posté sur un réseau social.
Les données structurées sont des données parfaitement définies. Elles sont formatées et transformées pour s'adapter à une structure spécifique. Les données brutes sont alors mappées dans des champs prédéfinis, ce qui permet leur extraction et leur lecture aisée via SQL. On peut alors constater que les bases de données relationnelles SQL, qui sont constituées de tables avec des lignes et des colonnes, sont un excellent exemple de données structurées.
La redondance des données est alors minimisée, ce qui permet un modèle relationnel de ce format. On peut noter que les données structurées sont plus interdépendantes et beaucoup moins flexibles. Pour comprendre parfaitement ce que sont les données structurées, voyons des exemples.
Ces données structurées sont générées par les humains mais aussi par les machines. Pour les entreprises liées aux points de vente, on pourra trouver les codes-barres, des statistiques de blog ou encore de la quantité. On peut aussi citer les feuilles de calcul, un exemple classique de données structurées, cette fois-ci générées par les humains. Ces données structurées sont plus faciles à analyser que leurs homologues non structurées ou semi-structurées.
La donnée structurée est avant tout une donnée qui a été prédéfinie et formatée selon une structure précise. Elle a ensuite été placée dans une warehouse. Ce processus est dit « schema-on-write » ou schéma à l'écriture. Elles se différencient des données non structurées par différents éléments : qui, quoi, quand, où, comment. Plusieurs caractéristiques définissent ces données :
Qui va utiliser ces données ?
Le type de données qui est collecté,
Quand faut-il les préparer (avant ou après leur traitement) ?
Où les stocker ?
Comment les stocker ?
Ces points sont des aspects fondamentaux relatifs aux données structurées.
Celles-ci présentent de nombreux avantages. Le premier concerne la facilité de traitement par les algorithmes de machine learning. Leur nature structurée permet de les manipuler et de les interroger très facilement. Ce sont également des données très aisément utilisables par les utilisateurs professionnels. Inutile d'avoir une connaissance approfondie. Elles sont accessibles en libre-service et peuvent être utilisées simplement avec des connaissances de base du sujet en question. Enfin, comme ces données sont utilisées depuis plus longtemps, elles ont l'avantage d'être des outils très accessibles.
Même si ces données structurées présentent des avantages, elles présentent également des inconvénients. La donnée structurée présente un schéma à l'écriture prédéfini selon l'utilisation souhaitée. La donnée ne pourra donc être utilisée que dans ce cadre et pour la finalité à laquelle elle est destinée. Les cas d'usage sont donc limités, tout comme la flexibilité. De plus, les options de stockage pour ces données sont souvent limitées, les données étant généralement conservées dans des data warehouses dotés de shémas rigides. Si vous désirez faire une modification, ou une mise à jour de toutes les données structurées, cela entraînera une dépense conséquente de temps et de ressources.
Ces données structurées existent depuis longtemps. On peut noter que les systèmes de contrôle des stocks ou encore les distributeurs automatiques sont basés sur celles-ci.
Elles sont traitées avant leur utilisation, tandis que les données non structurées sont conservées dans leur format d'origine. Le processus correspond au « schema-on-read » ou schéma à la lecture. Cette donnée non structurée se présente sous une multitude de formats de fichiers. Il peut s'agir d'e-mails, de posts sur les réseaux sociaux, de chats, de présentations, d'images satellites, de données de capteurs IoT…
Là encore, ces données présentent des avantages. Ceux-ci se définissent en trois points :
La liberté du format natif. Les données non structurées sont stockées dans leur format d'origine et ne sont définies qu'en cas de besoin. De ce fait, leur finalité est adaptable. L'entreprise pourra donc exploiter davantage de données.
Le taux d'accumulation est plus rapide. La donnée ne devant pas être prédéfinie, elle sera collectée plus rapidement et facilement.
Le stockage se fait dans un data lake. Celui-ci offre un espace de stockage massif.
Là encore, ces données peuvent aussi présenter des inconvénients. Avant toute chose, elles nécessitent une expertise scientifique importante pour être analysées, sans oublier des techniques spécifiques pour exploiter leur potentiel. Cette expertise concerne le domaine de la data science. Il est important de posséder une connaissance pointue du domaine et du sujet pour une exploitation optimale. Concernant les techniques, il faut bien avouer que celles-ci n'en sont qu'à leurs balbutiements.
Ces données sont qualitatives et non quantitatives. Elles présentent donc une nature liée à la catégorie et aux caractéristiques. Elles sont parfaites pour évaluer l'efficacité d'une campagne marketing, par exemple, ou identifier des tendances chez les acheteurs via les réseaux sociaux ou les avis. Ces données non structurées sont aussi très utiles aux entreprises car elles leur permettent de veiller au respect de la politique de conformité. Elles peuvent, en effet, déceler des contenus inappropriés dans des échanges.
Différences entre données structurées et données non structurées
Pour caractériser la différence entre données structurées et non structurées, on peut utiliser le type de données utilisables, au niveau d'expertise nécessaire pour les exploiter sans oublier le schéma à l'écriture plutôt qu'à la lecture.
La donnée structurée peut se définir comme suit :
Un accès en libre-service,
Un type de données sélectionné précisément,
Un schéma à l'écriture,
Un stockage dans les data warehouses,
Un format prédéfini.
Les données non structurées se définissent, quant à elles, comme :
Une expertise en data science nécessaire,
De nombreux types de conglomérats,
Un schéma à la lecture,
Un stockage dans des data lakes,
Un format natif.
Les données structurées sont particulièrement précises et sont stockées dans un format prédéfini. Les données non structurées sont un conglomérat de données nombreuses et nécessitent une expertise en data science. Ces dernières stimulent l'innovation et la transformation. Ces données non structurées sont en augmentation dans tous les secteurs et accélèrent la transformation numérique.
Qu'elles soient structurées ou non, ces données demandent une intégrité haut de gamme pour être une source fiable. Il sera donc préférable d'employer des pratiques de gouvernance des données et des techniques de gestion des données fiables et reconnues.
Comment les logiciels d'entreprise utilisent les données structurées
Les données sont indispensables et essentielles pour toutes les activités numériques. Les données structurées peuvent être traitées avec un tableau. Une colonne sera utilisée par descripteur et une ligne par objet. On pourra trier les données via le tableur en fonction de différents filtres.
Il est aussi possible de faire appel à Python pour développer son propre programme. On importe alors des fichiers CSV et on manipule les données selon ses besoins.
Dans tous fichiers sont associées des métadonnées qui permettent de décrire le contenu de façon optimale. Pour utiliser les données et les protéger mais aussi les conserver, on emploie le cloud.
Les données sont essentielles pour piloter une entreprise. En effet, une entreprise regorge de données, on peut ainsi rencontrer de très nombreux tableurs, mais il peut aussi s'agir de solutions numériques, de données liées aux équipements et outils sans oublier les sources de données externes. L'ensemble de ces données est essentiel pour optimiser et diriger efficacement les opérations de l'entreprise.
Les données lorsqu'elles sont bien gérées permettent d'automatiser les processus et ainsi de mettre en place des stratégies de développement. Bien exploiter ces données, c'est améliorer les performances. Les données structurées peuvent être traitées par un logiciel et pas uniquement par un humain. Elles peuvent être des transactions ou des statistiques de fréquentation issues d'un site. Conjointement aux données non structurées, les données structurées permettent d'assurer le pilotage d'une entreprise. Celle-ci sera alors considérée comme data driven. Les décisions stratégiques seront basées sur l'analyse des données. Elles seront des indicateurs fiables et pertinents et permettront de faire preuve de réactivité. Ce sera donc un avantage intéressant par rapport aux concurrents.
Pour être bien pilotée, l'entreprise devra abolir le cloisonnement des données. Les différents collaborateurs pourront ainsi accéder et utiliser les données.
Le pilotage via les données d'une entreprise permettra d'accéder aux indicateurs essentiels via un tableau de bord, régulièrement mis à jour. Il sera également possible de consulter les états comptables pour évaluer ses performances.
Exploiter les données structurées est intéressant pour :
Optimiser les coûts et piloter la performance financière,
Garder un œil sur le carnet de commande,
Mieux connaître ses clients,
Détecter les faiblesses de l'entreprise et anticiper de nouvelles tendances,
Mieux gérer les ressources humaines et prévoir les besoins.
Pour cela, différentes données sont indispensables. Il s'agit des données financières, des données commerciales, des indicateurs de qualité, des indicateurs métiers et des données issues du site internet. On peut ajouter les données du marché.
Le traitement des données est indispensable pour instaurer une culture de la donnée en interne.
Une prise de décision fondée sur des données est toujours meilleure
La prise de décision est une action quotidienne dans une entreprise et cela peut avoir une grande influence sur l'avenir de celle-ci. Pour bien utiliser les différentes données indispensables, être bien accompagné peut être incontournable. Faire appel à un professionnel sera très important pour ne pas commettre d'erreur. Celui-ci possédera, par exemple, un Executive MBA Paris Online Management et Data Science. Cet expert en gestion de données pourra être présent depuis la phase de diagnostic jusqu'au déploiement de solutions adaptées.
Avec son expérience dans le domaine, il sera plus facile à l'entreprise d'utiliser les différentes données (structurées ou non) pour avancer dans les meilleures conditions. Il sera ainsi possible de s'appuyer sur des faits plutôt que sur des biais. L'entreprise sera ainsi mieux orientée en s'appuyant sur des faits concrets (les données). Elle pourra ainsi prendre une décision objective et dégagera des tendances, analyser des tendances et faire des déductions de qualité.
En s'appuyant sur des faits, l'approche sera parfaite pour les postes à responsabilité. Ils trouveront ainsi des solutions de qualité pour agir avec mesure. En s'appuyant sur les données, il sera possible de quantifier les objectifs commerciaux. Différents types de décisions seront facilités :
Augmenter les ventes et donc les bénéfices,
Établir de bonnes pratiques de management,
Optimiser les opérations,
Améliorer les performances d'équipes.
Les données probantes justifieront les décisions. Mais avant tout, il sera indispensable de recueillir les données utiles. Il pourra alors être primordial d'utiliser un outil de reporting. Ensuite, il sera aussi utile d'organiser au mieux ces données et évidemment de les analyser. Dernière étape : tirer des conclusions, elles aussi organisées.
La prise de décision basée sur les données devra être faite à partir de données fiables. Cela pourra concerner différents secteurs, comme par exemple, le e-commerce, les finances ou encore les transports.
Baser ses prises de décision sur les données permet d'analyser les chiffres et diagrammes pour en déduire un sens explicite.