Data mappingLe data mapping est un procédé permettant de définir au niveau d'un langage de programmation la correspondance entre deux modèles de données. L'Office québécois de la langue française propose comme équivalent en français mise en correspondance de données. L'accès aux données se fait habituellement à travers des requêtes SQL fortement typées selon la structure des données. Le mapping permet aux utilisateurs d'accéder aux données à travers un ensemble de fonctions sans se soucier de la structure des bases de données.
Qualité des donnéesLa qualité des données, en informatique se réfère à la conformité des données aux usages prévus, dans les modes opératoires, les processus, les prises de décision, et la planification (J.M. Juran). De même, les données sont jugées de grande qualité si elles représentent correctement la réalité à laquelle elles se réfèrent. Ces deux points de vue peuvent souvent entrer en contradiction, y compris lorsqu'un même ensemble de données est utilisé avec un objectif commun.
Data wranglingData wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data.
Nettoyage de donnéesLe nettoyage de données est l'opération de détection et de correction (ou suppression) d'erreurs présentes sur des données stockées dans des bases de données ou dans des fichiers. Le nettoyage de données est un des problèmes majeurs des entrepôts de données. Les données présentes dans les bases de données peuvent avoir plusieurs types d'erreurs comme des erreurs de frappe, des informations manquantes, des imprécisions etc. La partie impropre de la donnée traitée peut être remplacée, modifiée ou supprimée.
Data curationData curation is the organization and integration of data collected from various sources. It involves annotation, publication and presentation of the data such that the value of the data is maintained over time, and the data remains available for reuse and preservation. Data curation includes "all the processes needed for principled and controlled data creation, maintenance, and management, together with the capacity to add value to data".
Digital curationDigital curation is the selection, preservation, maintenance, collection, and archiving of digital assets. Digital curation establishes, maintains, and adds value to repositories of digital data for present and future use. This is often accomplished by archivists, librarians, scientists, historians, and scholars. Enterprises are starting to use digital curation to improve the quality of information and data within their operational and strategic processes.
Data transformation (computing)In computing, data transformation is the process of converting data from one format or structure into another format or structure. It is a fundamental aspect of most data integration and data management tasks such as data wrangling, data warehousing, data integration and application integration. Data transformation can be simple or complex based on the required changes to the data between the source (initial) data and the target (final) data. Data transformation is typically performed via a mixture of manual and automated steps.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Consolidation informatiqueLa consolidation est en informatique le regroupement cohérent de données. Elle concerne généralement des données organisées logiquement ou liées entre elles. Plus spécifiquement pour les tableurs, il s’agit du regroupement de plusieurs tableaux issus de feuilles différentes (les feuilles sont des composantes des tableurs) voire de classeurs différents. La consolidation de données consiste à rassembler plusieurs données semblables afin d’obtenir un rapport plus facile à consulter que l’information brute présente sur le serveur, avec le moins de perte d’information possible.
Structure de donnéesEn informatique, une structure de données est une manière d'organiser les données pour les traiter plus facilement. Une structure de données est une mise en œuvre concrète d'un type abstrait. Pour prendre un exemple de la vie quotidienne, on peut présenter des numéros de téléphone par département, par nom, par profession (comme les Pages jaunes), par numéro téléphonique (comme les annuaires destinés au télémarketing), par rue et/ou une combinaison quelconque de ces classements.
Modélisation des donnéesDans la conception d'un système d'information, la modélisation des données est l'analyse et la conception de l'information contenue dans le système afin de représenter la structure de ces informations et de structurer le stockage et les traitements informatiques. Il s'agit essentiellement d'identifier les entités logiques et les dépendances logiques entre ces entités.
Structure de données persistanteEn informatique, une structure de données persistante est une structure de données qui préserve ses versions antérieures lorsqu'elle est modifiée ; une telle structure est immuable, car ses opérations ne la modifient pas en place (de manière visible) mais renvoient au contraire de nouvelles structures. Une structure est partiellement persistante si seule sa version la plus récente peut être modifiée, les autres n'étant accessibles qu'en lecture. La structure est dite totalement persistante si chacune de ses versions peut être lue ou modifiée.
Lac de donnéesUn lac de données (en anglais data lake) est une méthode de stockage de données massives utilisée par le big data (mégadonnées en français). Ces données sont gardées dans leurs formats originaux ou sont très peu transformées. Le lac de données donne la priorité au stockage rapide et volumineux de données hétérogènes en adoptant une architecture en cluster. Il n'est pas optimisé pour les requêtes SQL comme les SGBD relationnels classiques, et s'écarte des Propriétés ACID traditionnelles. On parle depuis 2010 de SGBD NoSQL.
Gouvernance des donnéesLa gouvernance des données peut-être : un concept politique lié aux flux de données au sein et entre pays. Ce champ se compose de «normes, principes et règles régissant divers types de données», au delà de la gestion purement technique des données. une stratégie d'entreprise pour gérer les données, leur flux, leurs accès, leur stockage, leur mise à jour, et leur consommation en son sein, afin d'en optimiser la valeur et l'efficience de traitement.
Gestion des données de référenceLa gestion des données de référence ou gestion des données maîtres (GDR, plus connue sous le vocable anglais de master data management ou MDM) est une branche des technologies de l'information qui définit un ensemble de concepts et de processus visant à définir, stocker, maintenir, distribuer et imposer une vue complète, fiable et à jour des données référentielles au sein d’un système d’information, indépendamment des canaux de communications, du secteur d'activité ou des subdivisions métiers ou géographiqu
Purely functional data structureIn computer science, a purely functional data structure is a data structure that can be directly implemented in a purely functional language. The main difference between an arbitrary data structure and a purely functional one is that the latter is (strongly) immutable. This restriction ensures the data structure possesses the advantages of immutable objects: (full) persistency, quick copy of objects, and thread safety. Efficient purely functional data structures may require the use of lazy evaluation and memoization.
Intégrité (cryptographie)De manière générale, l'intégrité des données désigne l'état de données qui, lors de leur traitement, de leur conservation ou de leur transmission, ne subissent aucune altération ou destruction volontaire ou accidentelle, et conservent un format permettant leur utilisation. L'intégrité des données comprend quatre éléments : l'intégralité, la précision, l'exactitude/authenticité et la validité. L'intégrité est l'une des exigences de base de la sécurité informatique, de la gestion documentaire et de l'archivistique.
Master dataMaster data represents "data about the business entities that provide context for business transactions". The most commonly found categories of master data are parties (individuals and organisations, and their roles, such as customers, suppliers, employees), products, financial structures (such as ledgers and cost centres) and locational concepts. Master data should be distinguished from reference data. While both provide context for business transactions, reference data is concerned with classification and categorisation, while master data is concerned with business entities.
Portée (informatique)En informatique, la portée (scope en anglais) d'un identifiant est l'étendue au sein de laquelle cet identifiant est lié. Cette portée peut être lexicale ou dynamique. Portée lexicale Une portée lexicale est définie par une portion du code source. Au sein de cette portion, l'identifiant n'a qu'une seule liaison. Un identifiant à portée globale est lié dans l'ensemble du code source (parfois seulement après sa déclaration ou sa définition). Dans de nombreux langages de programmation, toutes les fonctions ont une portée globale (exemple : C).
Extract-transform-loadExtract-transform-load est une technologie informatique intergicielle permettant d'effectuer des synchronisations massives d'information d'une source de données (le plus souvent une base de données) vers une autre. Cette technologie est connue sous le sigle ETL, ou extracto-chargeur. Selon le contexte, il s'agit d'exploiter différentes fonctions, souvent combinées entre elles : « extraction », « transformation », « constitution » ou « conversion », « alimentation » ou « chargement ».
