Quelle est la différence entre données structurées et non structurées ?
Les données structurées sont organisées en lignes et en colonnes selon un schéma défini, comme les tables de base de données ou les feuilles de calcul, et sont faciles à interroger avec SQL. Les données non structurées n'ont pas de modèle prédéfini, documents texte, PDF, images, e-mails, et nécessitent d'autres techniques, comme la recherche ou l'IA, pour en extraire du sens.
Cette distinction détermine la manière d'analyser les données.
- Les données structurées s'insèrent nettement dans des tables : bases de données, feuilles de calcul, fichiers CSV. Elles ont un schéma, des types définis, et sont interrogeables avec SQL, pensez aux transactions, aux clients, aux stocks.
- Les données non structurées n'ont pas de structure fixe : PDF, contrats, documents numérisés, e-mails, images. Elles sont riches mais ne sont pas directement interrogeables avec SQL ; il faut de la recherche, du traitement du langage naturel ou de l'OCR pour leur donner un sens.
- Les données semi-structurées (JSON, XML) se situent entre les deux, avec quelques balises d'organisation mais sans schéma de table rigide.
La plupart des organisations possèdent les deux, et la valeur réside souvent dans leur combinaison.
iDBQuery gère les deux sous une seule interface en langage naturel. Pour les données structurées, il rédige du SQL sur vos bases de données, feuilles de calcul et entrepôts en direct et rattache les réponses aux lignes sources. Pour les documents non structurés, PDF et dossiers entiers de fichiers (avec OCR pour les numérisations), il indexe le contenu afin que vous puissiez poser des questions et obtenir des réponses rattachées au document source. Vous pouvez même poser une question qui s'appuie sur les deux, un chiffre issu d'une base de données à côté d'une clause d'un contrat, dans la même conversation. Cette unification, structuré et non structuré ensemble, avec sources, est un élément clé de ce qu'offre iDBQuery.
Updated 2026-06-22