Pour une même donnée, la structure peut évoluer avec le temps; ou une même donnée peut être représentée suivant plusieurs structures. Les données en question sont structurées, mais plusieurs structures cohabitent dans le même ensemble de données, rendant leur analyse et leur comparaison complexe.
Exemple : un capteur de température installé sur un avion. La durée de vie d’un avion, fait que le capteur en question sera remplacé plusieurs fois durant la période d’utilisation de l’appareil. Le fournisseur du capteur fera peut-être durant ces années, évoluer la partie électronique du capteur, qui deviendra plus précise avec le temps. Le format des données émises par le capteur pourrait donc évoluer. Mais si dans ma flotte d’avion, j’ai plusieurs appareils équipés de ce capteur, Ils seront peut-être équipés de versions différentes, qui cohabiteront. Mon entrepôt de données recevra donc dans le champ « température », des données de formats différents.
Tout comme les données semi-structurées, les données multi-structurées devront être retravaillées lors de leur collecte par le système d’information décisionnel, afin de pouvoir être analysées.
Voir aussi : Donnée (Data), Donnée semi-structurée, Donnée structurée
