Quels sont les types de mégadonnées ?

Comprendre les types de données volumineuses peut mieux vous préparer à gérer de grands ensembles de données

De nombreuses avancées en matière d'IA, d'apprentissage automatique et d'analyse commerciale sont possibles grâce au Big Data. Les données alimentent les algorithmes qui rendent les voitures autonomes, suggèrent le prochain film que nous devrions regarder et indiquent aux chefs d'entreprise comment augmenter leurs revenus.

Mais toutes les données ne sont pas créées de la même manière.

Pour classer, organiser et analyser efficacement les données générées par une entreprise et ses clients, un analyste commercial ou un data scientist doit savoir avec quel type de données il travaille.

Plongeons-nous dans les caractéristiques et les principaux types de big data.

Caractéristiques du Big Data : les 5 V

Alors que le big data est un terme général qui s'applique à de nombreux types de données, il existe cinq caractéristiques généralement utilisées pour définir le big data (également connu sous le nom de 5 V ou les caractéristiques du big data).

1. Volume

Cette caractéristique est dans le nom : Big data is big. La définition de grand est relative et change en fonction de la technologie disponible à l'époque. Par exemple, un disque dur de trois gigaoctets était autrefois considéré comme énorme, alors qu'un ordinateur portable avec un téraoctet de stockage est maintenant standard.

2. Vitesse

Les mégadonnées sont générées rapidement. Les capteurs des appareils IoT envoient des messages plusieurs fois par seconde. L'analyse de site Web surveille chaque mouvement de souris effectué par les visiteurs pour mieux comprendre leurs habitudes de navigation. Les applications qui utilisent ces données doivent souvent les traiter aussi près que possible du temps réel.

3. Variété

La variété est le sujet principal de cet article (alors continuez à lire pour en savoir plus !). Il existe une grande variété de données volumineuses ; chaque organisation qui collecte des données le fait à partir de plusieurs sources et dans plusieurs formats. Pour transformer ces données en informations utiles, les données provenant de diverses sources doivent être combinées.

4. Véracité

La véracité est une caractéristique qui définit la qualité des données. Toutes les données collectées ne sont pas complètes ; il peut être inexact ou contenir des points de données corrompus. Le big data désordonné peut faire plus de mal que de bien ; les données peuvent devoir être nettoyées ou supprimées pour fournir des informations précises.

5. Valeur

Une entreprise ayant simplement beaucoup de données ne signifie pas que toutes ses données sont utiles. Une autre caractéristique déterminante du big data est qu'il apportera de la valeur sous la forme d'informations.

3 principaux types de données volumineuses

Bien que nous puissions créer un nombre infini de catégories pour les différents types de Big Data, il est beaucoup plus simple de trier les Big Data en trois types principaux : structuré, non structuré et semi-structuré.

1. Données structurées

Les mégadonnées structurées sont des données stockées dans un schéma fixe. Le plus souvent, cela signifie qu'il est stocké dans un système de gestion de base de données relationnelle ou SGBDR. Ces données sont stockées dans des tables où chaque enregistrement a un ensemble fixe de propriétés et chaque propriété a un type de données fixe.

Un exemple est les enregistrements d'utilisateurs dans une base de données :.

Chaque enregistrement de cette table a la même structure et chaque propriété a un type spécifique. Par exemple, la colonne État est limitée à deux lettres majuscules et les colonnes ID et Code postal sont limitées à des nombres entiers. Si vous tentez d'insérer un enregistrement dans la base de données qui ne correspond pas à cette structure, il ne le permettra pas et une erreur s'affichera.

Le Big Data structuré est généralement relationnel. Cela signifie qu'un enregistrement tel que la table utilisateur ci-dessus peut être lié à un ou plusieurs enregistrements d'une autre table. Supposons que la table des utilisateurs corresponde à un panier d'achat et que chaque utilisateur ait des commandes.

IDENTIFIANT	Identifiant d'utilisateur	Article	Total
1	1	Tasse	2,00
2	2	Bol	4.00
3	2	Plaque	3,00
4	4	Cuillère	1,00

La propriété User_ID de la table des commandes ci-dessus relie les commandes aux ID de la table des utilisateurs. Nous pouvons voir que Sara a deux commandes et que Sam n'a pas encore commandé.

Ce type de structure statique rend les données cohérentes et faciles à saisir, interroger et organiser. Le langage utilisé pour interroger les tables de base de données comme celles-ci est SQL (Structured Query Language). À l'aide de SQL, les développeurs peuvent écrire des requêtes qui joignent les enregistrements dans les tables de base de données dans des combinaisons infinies en fonction de leurs relations.

L'inconvénient des données structurées est que la mise à jour de la structure d'une table peut être un processus complexe. Il faut beaucoup réfléchir aux structures des tables avant même de commencer à utiliser la base de données. Ce type de données volumineuses n'est pas aussi flexible que les données semi-structurées.

2. Données non structurées

Selon certaines estimations, 80 à 90 % des données ne sont pas structurées. ^{[ 1 ]} Mais qu'est-ce que le big data non structuré ? Toutes les données qui ne rentrent pas dans les deux autres catégories ici sont considérées comme non structurées.

Tout ce qui est stocké numériquement est une donnée. Les données non structurées comprennent le texte, les e-mails, la vidéo, l'audio, les journaux de serveur, les pages Web, etc. Contrairement aux données structurées et semi-structurées qui peuvent être interrogées et recherchées de manière cohérente, les données non structurées ne suivent pas un modèle de données cohérent.

Cela signifie qu'au lieu d'utiliser simplement des requêtes pour transformer ces données en informations utiles, un processus plus complexe doit être utilisé, en fonction de la source de données. C'est là que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel et la reconnaissance optique de caractères (OCR) peuvent être utiles.

Un exemple de données non structurées est les reçus numérisés qui sont stockés pour les notes de frais. Dans leur format d'image natif, les données sont essentiellement inutiles. Ici, le logiciel OCR peut transformer les images en données structurées qui peuvent ensuite être insérées dans une base de données.

L'inconvénient du Big Data non structuré est qu'il est difficile à traiter et que chaque source de données nécessite un processeur personnalisé. Les avantages incluent la simple existence de nombreux types de données non structurées, car les informations recueillies à partir de celles-ci ne peuvent souvent être trouvées dans aucune autre source de données.

3. Données semi-structurées

Le Big Data semi-structuré se situe quelque part entre les données structurées et non structurées. Une source courante de données semi-structurées provient des bases de données NoSQL. Les données d'une base de données NoSQL sont organisées, mais elles ne sont pas relationnelles et ne suivent pas un schéma cohérent.

Ici, les utilisateurs accèdent aux données dont ils ont besoin par les clés de l'enregistrement. Et bien qu'il ressemble aux enregistrements de l'exemple de données structurées ci-dessus, il n'est pas dans un format de tableau cohérent.

Au lieu de cela, il est au format JSON, qui est utilisé pour stocker et transmettre des objets de données. Bien que cet enregistrement dans la base de données puisse avoir cet ensemble d'attributs, cela ne signifie pas que le reste des enregistrements aura la même structure. L'enregistrement suivant peut manquer d'adresse mais avoir un code postal à la place.

Un avantage des données semi-structurées stockées dans une base de données NoSQL est qu'elles sont très flexibles. Si vous avez besoin d'ajouter plus de données à un enregistrement, ajoutez-le simplement avec une nouvelle clé. Cela peut également être un inconvénient si vous avez besoin que les données soient cohérentes.

Mais les données NoSQL ne sont pas le seul type de Big Data semi-structuré. XML et YAML sont deux autres formats de données flexibles que les applications utilisent pour transférer et stocker des données. Les e-mails peuvent également être considérés comme des données semi-structurées, car certaines parties de ceux-ci peuvent être analysées de manière cohérente, telles que les adresses e-mail, l'heure d'envoi et les adresses IP, tandis que le corps est constitué de données non structurées.

Comparer des données structurées, semi-structurées et non structurées

Ce tableau illustre mieux les différences entre ces trois types de big data :

Évaluez vos sources de données pour vous lancer dans le Big Data

Une bonne première étape dans tout projet de Big Data consiste à dresser l'inventaire de toutes les sources de données disponibles pour vous et votre entreprise et à les classer par type. Cela vous permet de commencer à traiter et à compiler des données pour fournir des informations utiles.