27.04.2021

Data Science

Boostrs

Revenir en arrière

Données structurées et données non structurées : de quoi s’agit-il ?

L’analyse des données RH est un sujet stratégique pour la plupart des organisations. Seulement, cet exercice peut s’avérer complexe pour elles car la forme dans laquelle elles collectent et stockent ces dernières n’est pas toujours adaptée. Zoom sur ce que sont les données structurées et les données non structurées, leurs différences, ainsi que leurs avantages et leurs inconvénients.  

 

 

Données structurées et données non structurées : quelles différences ?

 

Pour pouvoir analyser et exploiter de façon pertinente les données RH, il est important de savoir sous quelle forme celles-ci sont collectées ou stockées.

 

Données non structurées

 

Les données non structurées sont les données les plus fréquemment rencontrées au sein des organisations. Il s’agit d’informations stockées dans leur format d’origine, sans leur appliquer de traitement particulier. Ces données sont généralement constituées de documents textuels (descriptions de postes aux formats variés, par exemple).

 

Données structurées

 

Les données structurées correspondent à des informations formatées selon une structure prédéfinie, permettant de les organiser entre elles et de les analyser. Il peut s’agir de données chiffrées ou de données textuelles (listes de métiers et de compétences normalisés, par exemple).

 

 

Quels sont les avantages et les inconvénients de ces données ?

 

Comme souvent, il existe des avantages et des inconvénients aux données structurées et aux données non structurées.

 

Les avantages des données non structurées

 

Les données non structurées ont pour principal avantage de pouvoir être collectées rapidement, puisqu’elles ne suivent pas un format spécifique. De plus, puisque leur format n’est pas figé, il est possible de les formater selon les besoins des organisations, et donc de multiplier les usages de ces données.

 

Les inconvénients des données non structurées

 

Les données non structurées ont pour principal inconvénient de ne pas pouvoir être exploitées telles quelles, puisqu’elles sont généralement hétérogènes. Elles nécessitent donc de recourir à des spécialistes en data science et/ou des outils dédiés pour les structurer et les analyser.

 

→ Bon à savoir

La data science, ou « science des données », est une discipline scientifique qui fait appel à des techniques et des modèles issus des domaines des mathématiques et de l’informatique pour extraire et « faire parler » des données structurées et non structurées.

 

Les avantages des données structurées

 

Les données structurées ont quant à elles pour avantage d’être facilement exploitables par les algorithmes d’intelligence artificielle. La structure qu’elles suivent permet aux outils de machine learning d’identifier et de traiter les informations rapidement.

 

Les inconvénients des données structurées

 

Le principal inconvénient des données structurées pour les organisations est qu’elles nécessitent d’établir et de suivre des structures précises de format d’écriture. Selon leurs besoins, le choix des champs à remplir peut être chronophage et nécessiter une grande quantité de ressources. De plus, la définition de ces champs est parfois imprécise, ce qui entraîne une hétérogénéité de remplissage de ces champs si plusieurs personnes les remplissent.

 

Aujourd’hui, la structuration des données peut être automatisée grâce des algorithmes. En s’appuyant sur des technologies de reconnaissance de texte et de matching utilisant les dernières formes d’intelligence artificielle (NLP, réseaux de neurones), ces algorithmes sont capables de nettoyer et de structurer les données des organisations. Ils représentent un gain de temps précieux pour les équipes RH, leur permettant de se concentrer sur les domaines où elles peuvent apporter le plus de valeur ajoutée.

 

→ Bon à savoir

La normalisation des données consiste à aligner les données sur un même « langage ». Un même métier, par exemple, peut avoir plusieurs appellations suivant les organisations. Normaliser les appellations en les remplaçant par le métier qu’elles représentent permet de les comparer plus facilement car elles sont transcrites dans le même « langage ».

Vous souhaitez en savoir plus sur la normalisation et la structuration des données ?

Découvrez toutes nos APIs

Crédits illustration : https://www.istockphoto.com/fr/portfolio/irina_shatilova