DatamartUn datamart (parfois traduit magasin de données ou comptoir de données) est un sous-ensemble d’un entrepôt de données (data warehouse en anglais) destiné à fournir des données aux utilisateurs, et souvent spécialisé vers un groupe ou un type d'affaire. Techniquement, c'est une base de données relationnelle utilisée en informatique décisionnelle et exploitée en entreprise pour restituer des informations ciblées sur un métier spécifique, constituant pour ce dernier un ensemble d’indicateurs utilisés pour le pilotage de l’activité et l’aide à la décision.
Snowflake schemaIn computing, a snowflake schema is a logical arrangement of tables in a multidimensional database such that the entity relationship diagram resembles a snowflake shape. The snowflake schema is represented by centralized fact tables which are connected to multiple dimensions. "Snowflaking" is a method of normalizing the dimension tables in a star schema. When it is completely normalized along all the dimension tables, the resultant structure resembles a snowflake with the fact table in the middle.
Étoile (modèle de données)vignette|Exemple de Schéma en étoile Un schéma en étoile, ou modèle de données « en étoile », est une structure multidimensionnelle stockant des données atomiques ou agrégées, typiquement dans des datawarehouse ou datamart. Souvent considéré () comme un , le modèle en étoile permet une économie de jointures à l'interrogation, ce qui le rend optimisé pour les requêtes d'analyse. Le modèle en étoile est implémenté sur un SGBD relationnel classique tel que Oracle, IBM DB2, SQL Server, Teradata, MySQL ou encore PostgreSQL.
Semantic integrationSemantic integration is the process of interrelating information from diverse sources, for example calendars and to do lists, email archives, presence information (physical, psychological, and social), documents of all sorts, contacts (including social graphs), search results, and advertising and marketing relevance derived from them. In this regard, semantics focuses on the organization of and action upon information by acting as an intermediary between heterogeneous data sources, which may conflict not only by structure but also context or value.
Data virtualizationData virtualization is an approach to data management that allows an application to retrieve and manipulate data without requiring technical details about the data, such as how it is formatted at source, or where it is physically located, and can provide a single customer view (or single view of any other entity) of the overall data. Unlike the traditional extract, transform, load ("ETL") process, the data remains in place, and real-time access is given to the source system for the data.
Index (base de données)En informatique, dans les bases de données, un index est une structure de données utilisée et entretenue par le système de gestion de base de données (SGBD) pour lui permettre de retrouver rapidement les données. L'utilisation d'un index simplifie et accélère les opérations de recherche, de tri, de jointure ou d'agrégation effectuées par le SGBD. L’index placé sur une table va permettre au SGBD d'accéder très rapidement aux enregistrements, selon la valeur d'un ou plusieurs champs.
Semantic heterogeneitySemantic heterogeneity is when database schema or datasets for the same domain are developed by independent parties, resulting in differences in meaning and interpretation of data values. Beyond structured data, the problem of semantic heterogeneity is compounded due to the flexibility of semi-structured data and various tagging methods applied to documents or unstructured data. Semantic heterogeneity is one of the more important sources of differences in heterogeneous datasets.
Fact tableIn data warehousing, a fact table consists of the measurements, metrics or facts of a business process. It is located at the center of a star schema or a snowflake schema surrounded by dimension tables. Where multiple fact tables are used, these are arranged as a fact constellation schema. A fact table typically has two types of columns: those that contain facts and those that are a foreign key to dimension tables. The primary key of a fact table is usually a composite key that is made up of all of its foreign keys.
Jointure (informatique)En informatique et plus particulièrement dans les bases de données relationnelles, la jointure ou appariement est l'opération permettant d’associer plusieurs tables ou vues de la base par le biais d’un lien logique de données entre les différentes tables ou vues, le lien étant vérifié par le biais d'un prédicat. Le résultat de l'opération est une nouvelle table. En SQL, une jointure est définie dans la clause FROM, en indiquant le mot clef JOIN pour chaque nouvelle table à joindre à l'une des précédentes et en spécifiant comment, dans un prédicat de jointure introduit par le mot clef ON.
Enterprise integrationEnterprise integration is a technical field of enterprise architecture, which is focused on the study of topics such as system interconnection, electronic data interchange, product data exchange and distributed computing environments. It is a concept in enterprise engineering to provide the relevant information and thereby enable communication between people, machines and computers and their efficient co-operation and co-ordination.
Enterprise Information Integration(EII) est une approche d'architecture (voire d'urbanisme) permettant d'obtenir une vue unifiée des données informatiques de l'entreprise. En effet, par essence, ces données sont hétérogènes et à échelle de temps différentes. En fonction des choix retenus, aura la possibilité de : modifier les données (et non pas seulement un accès en lecture seule) ; agir en temps réel sur les données (et non pas en différé) ; accéder à des données structurées ; accéder à des données cohérentes ; accéder à des ; remonter des informations jusque dans le (objet) ; accéder au patrimoine .
Plan d'exécutionEn informatique, et plus précisément dans le domaine des bases de données, un plan d'exécution est un schéma pas à pas des opérations d'accès aux données d'un système de gestion de base de données SQL. L'optimisation de requête consiste à étudier la meilleure manière d'exécuter une requête SQL. Comme les optimiseurs automatiques ne sont pas parfaits, les administrateurs de bases de données sont parfois amenés à examiner et préciser le plan d'exécution le plus rapide, par exemple en définissant l'algorithme de jointure à utiliser en tenant compte du volume des données manipulées.
MétadonnéeUne métadonnée (mot composé du préfixe grec meta, indiquant l'auto-référence ; le mot signifie donc proprement « donnée de/à propos de donnée ») est une donnée servant à définir ou décrire une autre donnée, quel qu'en soit le support (papier, électronique ou autre). Un exemple type est d'associer à une donnée la date à laquelle elle a été produite ou enregistrée, ou à une photo les coordonnées géographiques du lieu où elle a été prise. Les métadonnées sont à la base des techniques du Web sémantique.
Sort-merge joinThe sort-merge join (also known as merge join) is a join algorithm and is used in the implementation of a relational database management system. The basic problem of a join algorithm is to find, for each distinct value of the join attribute, the set of tuples in each relation which display that value. The key idea of the sort-merge algorithm is to first sort the relations by the join attribute, so that interleaved linear scans will encounter these sets at the same time.
Semantic technologyThe ultimate goal of semantic technology is to help machines understand data. To enable the encoding of semantics with the data, well-known technologies are RDF (Resource Description Framework) and OWL (Web Ontology Language). These technologies formally represent the meaning involved in information. For example, ontology can describe concepts, relationships between things, and categories of things. These embedded semantics with the data offer significant advantages such as reasoning over data and dealing with heterogeneous data sources.
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.
Standards et normes de métadonnéesUn standard ou une norme de métadonnées est une exigence qui est destinée à établir une compréhension commune de la signification ou de la sémantique des données, afin d'assurer un usage correct et approprié, et une interprétation des données par ses propriétaires et utilisateurs. Pour parvenir à cette compréhension commune, on doit définir un certain nombre de caractéristiques ou attributs des données, encore appelés métadonnées. En anglais, on utilise un seul mot, standard, pour décrire un standard ou une norme, ce qui est source de confusion.
Decision support systemA decision support system (DSS) is an information system that supports business or organizational decision-making activities. DSSs serve the management, operations and planning levels of an organization (usually mid and higher management) and help people make decisions about problems that may be rapidly changing and not easily specified in advance—i.e. unstructured and semi-structured decision problems. Decision support systems can be either fully computerized or human-powered, or a combination of both.
Langage de requêteUn langage de requête est un langage informatique utilisé pour accéder aux données d'une base de données ou d'autres systèmes d'information. Il permet d'obtenir les données vérifiant certaines conditions (on parle de critères de sélection), comme toutes les personnes qui habitent une ville donnée. Les données peuvent être triées, elles peuvent également être regroupées suivant les valeurs d'une donnée particulière (par exemple on va regrouper toutes les personnes qui habitent la même rue).
Registre de métadonnéesUn registre de métadonnées est, selon la définition qu’en donne le Dublin Core dans l’ébauche finale du , un « Système de gestion des métadonnées «, c’est-à-dire un système formel qui fournit l’information d’autorité sur la sémantique et la structure de chaque élément. Pour chaque élément, le registre en donne la définition, les qualificatifs qui lui sont associés, ainsi que les correspondances avec des équivalents dans d’autres langues ou d’autres schémas.
