Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
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.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
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.
Exploratory data analysisIn statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.
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.
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.
Préparation des donnéesLa préparation de données est un processus qui précède celui de l'analyse de données. Il est constitué de plusieurs tâches comme la collecte de données, le nettoyage de données, l'enrichissement de données ou encore la fusion de données. Au cours de la préparation des données, les données dites « brutes » sont soumises à différents traitements afin de les rendre exploitables pour l'étape d'Exploration de données, au cours de laquelle le but sera d'extraire des connaissances à partir des données via la construction de modèles.
Data PreprocessingData preprocessing can refer to manipulation or dropping of data before it is used in order to ensure or enhance performance, and is an important step in the data mining process. The phrase "garbage in, garbage out" is particularly applicable to data mining and machine learning projects. Data collection methods are often loosely controlled, resulting in out-of-range values, impossible data combinations, and missing values, amongst other issues. Analyzing data that has not been carefully screened for such problems can produce misleading results.
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
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.
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
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.
Dimension (data warehouse)A dimension is a structure that categorizes facts and measures in order to enable users to answer business questions. Commonly used dimensions are people, products, place and time. (Note: People and time sometimes are not modeled as dimensions.) In a data warehouse, dimensions provide structured labeling information to otherwise unordered numeric measures. The dimension is a data set composed of individual, non-overlapping data elements. The primary functions of dimensions are threefold: to provide filtering, grouping and labelling.
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.
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.
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.
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.
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 ».
