Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
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.
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.
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.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Assurance qualitéOn désigne par assurance qualité un moyen d'obtenir confiance dans l'assurance de la qualité c'est-à-dire dans l'aptitude de la société ou de l'organisation à satisfaire le niveau de qualité désiré. Le terme « assurance qualité » qui élide les articles naturellement présents dans la langue française est très commun du fait que le concept a été importé (anglicisme) de la langue anglaise où l'on parle de Quality assurance. Le terme assurance a donc ici la valeur de confiance que lui donne la langue anglaise.
Qualité logicielleEn informatique et en particulier en génie logiciel, la qualité logicielle est une appréciation globale d'un logiciel, basée sur de nombreux indicateurs. La complétude des fonctionnalités, la correction et précision des résultats, la fiabilité, la tolérance de pannes, la facilité et la flexibilité de son utilisation, la simplicité, l'extensibilité, la compatibilité et la portabilité, la facilité de correction et de transformation, la performance, la cohérence et l'intégrité des informations qu'il contient sont tous des facteurs de qualité.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
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.
Données ouvertesvignette|Autocollants utilisés par les militants des données ouvertes. Les données ouvertes (en anglais : open data) sont des données numériques dont l'accès et l'usage sont laissés libres aux usagers, qui peuvent être d'origine privée mais surtout publique, produites notamment par une collectivité ou un établissement public. Elles sont diffusées de manière structurée selon une méthode et une licence ouverte garantissant leur libre accès et leur réutilisation par tous, sans restriction technique, juridique ou financière.
Management de la qualitévignette|La roue de Deming illustre le processus d'amélioration continue, l'un des principes fondamentaux du management de la qualité. Le management de la qualité, ou gestion de la qualité, est une discipline du management regroupant l'ensemble des concepts et méthodes visant à satisfaire les clients d'un organisme (en général les entreprises, associations, organismes publics) et à fournir des produits et services correspondant à leurs attentes.
Web des donnéesLe Web des données (linked data, en anglais) est une initiative du W3C visant à favoriser la publication de données structurées sur le Web, non pas sous la forme de silos de données isolés les uns des autres, mais en les reliant entre elles pour constituer un réseau global d'informations. Il s'appuie sur les standards du Web tels que HTTP et URI. Plutôt qu'utiliser ces standards uniquement pour faciliter la navigation par les êtres humains, le Web des données les étend pour partager l'information également entre machines.
