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.
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.
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.
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.
Gestion des connaissancesLa gestion des connaissances (en anglais knowledge management) est une démarche managériale pluridisciplinaire qui regroupe l'ensemble des initiatives, des méthodes et des techniques permettant de percevoir, identifier, analyser, organiser, mémoriser, partager les connaissances des membres d'une organisation – les savoirs créés par l'entreprise elle-même (marketing, recherche et développement) ou acquis de l'extérieur (intelligence économique) – en vue d'atteindre un objectif fixé. Nous sommes submergés d'informations.
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
Knowledge sharingKnowledge sharing is an activity through which knowledge (namely, information, skills, or expertise) is exchanged among people, friends, peers, families, communities (for example, Wikipedia), or within or between organizations. It bridges the individual and organizational knowledge, improving the absorptive and innovation capacity and thus leading to sustained competitive advantage of companies as well as individuals. Knowledge sharing is part of the knowledge management process.
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.
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.
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.
Traitement de donnéesEn informatique, le terme traitement de données ou traitement électronique des données renvoie à une série de processus qui permettent d'extraire de l'information ou de produire du savoir à partir de données brutes. Ces processus, une fois programmés, sont le plus souvent automatisés à l'aide d'ordinateurs. Si les résultats finaux produits par ces processus sont destinés à des humains, leur présentation est souvent essentielle pour en apprécier la valeur. Cette appréciation est cependant variable selon les personnes.
Knowledge marketA knowledge market is a mechanism for distributing knowledge resources. There are two views on knowledge and how knowledge markets can function. One view uses a legal construct of intellectual property to make knowledge a typical scarce resource, so the traditional commodity market mechanism can be applied directly to distribute it. An alternative model is based on treating knowledge as a public good and hence encouraging free sharing of knowledge. This is often referred to as attention economy.
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.
Économie du savoirL'économie du savoir, l'économie de la connaissance, l'économie de l'immatériel ou encore le capitalisme cognitif, est, selon certains économistes, une nouvelle phase de l'histoire économique qui aurait commencé dans les années 1990. Le concept est établi par Fritz Machlup en 1962 par la publication de son livre The production and distribution of knowledge in the United States ; sa thèse de 1977 montre que près de 45 % des employés aux États-Unis manipulent de l'information.
Transfert de connaissancesvignette|Logo illustratif de The Noun Project. Le transfert de connaissances ou compétences, dans les domaines du développement et de l’apprentissage de l'organisation, est le problème pratique de la transmission de données d’une partie de l’organisation à une autre (ou aux autres) partie(s). Le transfert de connaissances ne recouvre qu'une partie de la problématique du transfert de compétences pour les structures.
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.
Proposal (business)A business proposal is a written offer from a seller to a prospective sponsor. Business proposals are often a key step in the complex sales process—i.e., whenever a buyer considers more than price in a purchase. When one person signifies to another their willingness to do or to abstain from doing anything with a view to obtaining the assent of the other to such act or abstinence, they are said to make a proposal. A proposal puts the buyer's requirements in a context that favors the seller's products and services, and educates the buyer about the seller's capability to satisfy their needs.
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.
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.
Single source of truthIn information science and information technology, single source of truth (SSOT) architecture, or single point of truth (SPOT) architecture, for information systems is the practice of structuring information models and associated data schemas such that every data element is mastered (or edited) in only one place, providing data normalization to a canonical form (for example, in database normalization or content transclusion).
