Les données semi-structurées se situent entre les données structurées et les données non structurées. Les données semi-structurées disposent d’un certain niveau de tagging de métadonnées afin d’identifier les informations qui donnent un contexte aux points de données. Mais, comme les données non structurées, elles ne sont pas collectées selon un modèle de données ou un schéma particulier.
Données semi-structurées et données non structurées : Quelle est la différence ?
Par exemple, un fichier image peut être considéré comme une donnée non structurée. Mais l’ajout de balises ALT associées à l’image, qui fournissent des informations sur le sujet de l’image, transforme le fichier en données semi-structurées.
Les données semi-structurées constituent le domaine de données qui connaît la plus forte croissance. Cela est dû à l’augmentation du metatagging dans les documents, les images et les vidéos pour aider à classer et à catégoriser le contenu pour l’optimisation et l’organisation des moteurs de recherche.
Quels sont les différents types de données semi-structurées ?
Les différents types de données semi-structurées sont les suivants :
- Fichiers compressés
- E-mails (texte non structuré, mais avec des données structurées comme l’objet et la date d’envoi)
- Images (qui incluent des métadonnées)
- Pages web
Comment une Customer Data Platform gère-t-elle les données semi-structurées ?
La collecte des données doit être normalisée pour que l’intégration soit réussie. Et le plus souvent, ces données sont fragmentées et résident dans des silos disparates. La bonne solution technologique peut aider à rassembler ces données et à les combiner de manière standardisée.
Une plateforme de données clients (CDP) est capable d’intégrer, d’unifier et de fournir des données structurées, non structurées et semi-structurées aux bonnes équipes dans l’ensemble de l’organisation. Les organisations utilisent également les CDP pour s’assurer que les données sont sécurisées et conformes aux nouvelles réglementations mondialesen matière de confidentialité des données.
Grâce à des données normalisées et intégrées dans des profils unifiés, les entreprises peuvent décloisonner les différents départements et collaborer en utilisant une source unique de vérité pour toutes les données relatives aux clients. La transformation de données semi-structurées en données structurées à l’aide d’une CDP peut être l’élément différenciateur dont les marques ont besoin pour garder une longueur d’avance sur la concurrence et rester pertinentes pour leurs clients.
