Temps de lecture : 5 minutes | Publication : 8 octobre 2025
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 les principaux 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 possibilités offertes par l’IA en matière de données structurées ?
L’IA permet d’améliorer l’analyse, l’administration et l’utilisation des données structurées dans différents domaines :
- 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 et amélioration de la qualité des données : L’IA peut automatiquement repérer 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 permettent d’automatiser la saisie, la catégorisation et l’intégration des données provenant de nombreuses sources. Les entreprises qui traitent des quantités massives de données peuvent améliorer leurs analyses, gagner du temps et accroître leur efficacité opérationnelle.
- Amélioration de la visibilité et de la reconnaissance des schémas : L’IA peut regrouper et classer des données structurées pour révéler les schémas et les informations cachés, permettant ainsi aux organisations de faire des choix centrés sur les données, de rationaliser les opérations et d’identifier de nouvelles possibilités.
- Personnalisation et conseils : L’IA peut exploiter des données structurées, telles que les préférences et le comportement des utilisateurs, pour proposer des produits e-commerce ou du contenu en streaming personnalisés, ce qui permet aux entreprises du secteur de la vente au détail d’optimiser leur efficacité et d’identifier des opportunités de marketing ciblé.
- Détection des fraudes et gestion des risques : L’IA peut identifier et prévenir les fraudes financières ainsi que les anomalies dans les déclarations de sinistre assurantiel en analysant des données structurées en temps réel – un avantage considérable pour les institutions financières et les prestataires de soins de santé.
Quelle est l’offre de HPE en matière de données structurées ?
HPE offre des avantages dans un domaine où la concurrence fait défaut en proposant une variété de produits et services pour les données structurées :
- HPE Alletra Storage MP B10000 : une solution de stockage moderne.
- Le premier système de stockage de bloc et de fichier désagrégé à évolutivité horizontale du marché offre une mise à l’échelle indépendante des performances et de la capacité – d’où une réduction de 40 % du coût total de possession (TCO) et de 45 % de la consommation électrique –, ainsi qu’une expérience cloud simplifiée, une évolutivité efficace et une disponibilité des données garantie à 100 % avec des SLA de référence pour les applications critiques, le tout en standard.
- Détection de ransomware et reprise en temps réel pilotées par l’IA et appuyées par une garantie de cyberrésilience, pour une réduction considérable de la perte de données et des temps d’arrêt.
- Jusqu’à 30 % de réduction des coûts grâce à une actualisation gratuite du contrôleur pour les charges de travail évolutives. Résultat : des mises à niveau sans interruption des données sur place qui vous dispensent de racheter le stockage existant.
- 99 % d’économie de temps opérationnel grâce à un provisionnement intelligent en libre-service et à une console cloud unique et cohérente permettant de gérer et de protéger les charges de travail sur site et dans le cloud public.
- HPE AIOps avec Data Services Cloud Console (DSCC) : un plan de contrôle de gestion unifié qui comprend des analyses prédictives guidées par l’IA pour gérer et optimiser les opérations de stockage. Celui-ci permet aux entreprises de garantir la fiabilité, les performances et l’efficacité de leurs systèmes de stockage de données en identifiant et en résolvant les problèmes potentiels de manière proactive. HPE AIOps assure également une analytique cross-stack, là où les concurrents s’en tiennent à des capacités analytiques restreintes et à des interfaces de gestion sur mesure.
- HPE GreenLake : une puissante couche d’orchestration et de gestion pour les environnements hybrides et multiclouds, qui comprend la plus complète des suites de services de stockage, notamment pour le stockage de bloc, de fichier, d’objet et en cloud privé. HPE GreenLake offre un plan de contrôle centralisé et intuitif. Cette plateforme unifie la surveillance, l’optimisation des coûts et l’application de la sécurité dans tous les environnements (sur site, en colocation et dans le cloud public), de façon à simplifier les opérations tout en réduisant la complexité. HPE propose également une offre de stockage as-a-service, qui permet aux clients de payer uniquement ce qu’ils utilisent via HPE GreenLake Flex.
Pour en savoir plus sur les dernières avancées de HPE en matière de stockage, consultez le blog d’annonces de HPE Alletra Storage MP B10000.
Données structurées et 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 |
FAQ sur les données structurées
Où sont généralement stockées les données structurées ?
Elles sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles, des entrepôts de données et des feuilles de calcul, où elles peuvent être interrogées à l’aide de SQL ou d’autres outils de requête structurée.
Pourquoi les données structurées sont-elles importantes ?
Elles prennent en charge la recherche rapide, le reporting et l’analytique, trois fonctionnalités essentielles pour la business intelligence, la conformité et les systèmes d’exploitation exigeant exactitude et cohérence.
Quels secteurs dépendent le plus des données structurées ?
Les secteurs de la finance, de la santé, de la vente au détail, de l’administration publique et de la logistique s’appuient tous fortement sur des données structurées pour les transactions, la conformité, la gestion des clients et le suivi des performances.
Quels outils sont utilisés pour gérer les données structurées ?
Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR), les entrepôts de données, SQL et les pipelines ETL (extraction, transformation, chargement) sont les principaux outils de gestion des données structurées.
Quelles sont les limites des données structurées ?
Celles-ci ne permettent pas de capturer facilement des informations complexes ou non formatées, comme la vidéo, l’audio ou le texte libre, ce qui limite leur champ d’application par rapport aux données non structurées ou semi-structurées.
Est-il possible de combiner des données structurées et non structurées ?
Oui, de nombreuses organisations intègrent des données structurées et non structurées dans des lacs de données ou des plateformes d’analyse modernes pour obtenir une vue plus complète de l’activité de l’entreprise et des clients.