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Les fichiers de données utilisés en entrée d'un système d'information varient énormément en fonction de la finalité du système. Il n’y a pas de réponse unique, mais voici quelques types courants :
Données structurées : Ces données sont organisées dans un format prédéfini, souvent des bases de données relationnelles ou des feuilles de calcul. Les exemples incluent :
* CSV (valeurs séparées par des virgules) : Un simple fichier texte où les valeurs sont séparées par des virgules. Très courant pour l’importation et l’exportation de données.
* TSV (valeurs séparées par des tabulations) : Similaire au CSV, mais utilise des onglets comme séparateurs.
* JSON (notation d'objet JavaScript) : Un format de texte lisible par l'homme pour représenter des données structurées. Largement utilisé pour les API Web et l'échange de données.
* XML (langage de balisage extensible) : Langage de balisage qui définit un ensemble de règles pour encoder des documents dans un format à la fois lisible par l'homme et par la machine.
* Bases de données SQL (par exemple, MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server) : Ceux-ci stockent les données dans des tables relationnelles, accessibles via des requêtes SQL. La base de données elle-même est l'entrée, pas un seul fichier.
* Fichiers de feuille de calcul (par exemple, XLSX, XLS) : Fichiers créés par des programmes comme Microsoft Excel ou Google Sheets.
Données semi-structurées : Des données qui ne se conforment pas rigidement à un modèle prédéfini, mais possèdent néanmoins certaines propriétés organisationnelles. Exemples :
* Fichiers journaux : Fichiers texte enregistrant des événements et des actions au sein d'un système.
* JSON avec variantes de schéma : Données JSON dont la structure peut varier légèrement entre les enregistrements.
* Fichiers XML sans schéma strict : Données XML dont la structure n'est pas strictement appliquée.
Données non structurées : Données sans format ni organisation prédéfinis. Les exemples incluent :
* Documents texte (.txt, .doc, .pdf) : Les documents de traitement de texte, les PDF, etc. nécessitent souvent des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse.
* Images (.jpg, .png, .gif) : Fichiers image utilisés pour la reconnaissance et l’analyse d’images.
* Fichiers audio (.mp3, .wav) : Fichiers audio pour la reconnaissance vocale et l'analyse audio.
* Fichiers vidéo (.mp4, .avi) : Fichiers vidéo pour l'analyse vidéo.
Autres sources de données : Les entrées ne proviennent pas toujours de fichiers. Un système d’information peut également recevoir des informations de :
* API (interfaces de programmation d'applications) : Autoriser la communication entre différents systèmes logiciels.
* Bases de données (comme mentionné ci-dessus) : Interroger et recevoir directement des données d’une base de données.
* Capteurs : Collecte de données provenant de capteurs physiques (température, pression, etc.).
* Diffusion de données : Flux de données en temps réel provenant de diverses sources.
Les fichiers de données spécifiques utilisés dépendent entièrement de l'application. Un système de paie peut utiliser un fichier CSV de données sur les employés, tandis qu'un modèle d'apprentissage automatique peut utiliser un vaste ensemble de données d'images. Comprendre les données d’entrée est crucial pour développer et maintenir tout système d’information.
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