InnovationLinnovation est la recherche constante d'améliorations de l'existant, par contraste avec linvention, qui vise à créer du nouveau. Dans le domaine économique, l'innovation se traduit par la conception d'un nouveau produit, service, processus de fabrication ou d'organisation pouvant être directement mis en œuvre dans l'appareil productif et répondant aux besoins du consommateur. Elle se distingue ainsi de l'invention ou de la découverte par le fait qu'elle peut être immédiatement mise en œuvre par les entreprises, dans le but d'obtenir un avantage compétitif.
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.
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.
Progrès techniqueLe progrès technique est l’amélioration des techniques, y compris organisationnelles, qui sont utilisées dans le processus de production des biens et des services. Le développement des « nouvelles technologies » est tel que l'on parle de progrès technique. Le concept de progrès technique est toutefois controversé dans les milieux écologistes en raison de certains effets négatifs sur l'environnement du développement technologique tel qu'il s'opère depuis la révolution industrielle.
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.
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.
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.
Innovation ouverteL’Innovation ouverte ou Open Innovation en anglais, parfois aussi Innovation distribuée désignent dans les domaines de la recherche et du développement des modes d'innovation fondés sur le partage, la collaboration (entre parties prenantes). Cette approche est compatible avec une économie de marché (via les brevets et licences) et avec l'Intelligence économique, et permet des approches alternatives éthiques ou solidaires (économie solidaire) de partage libre des savoirs et savoir-faire modernes ou traditionnels, avec notamment l'utilisation de licences libres dans un esprit dit ODOSOS (qui signifie : Open Data, Open Source, Open Standards).
Hydrographic surveyHydrographic survey is the science of measurement and description of features which affect maritime navigation, marine construction, dredging, offshore oil exploration and drilling and related activities. Strong emphasis is placed on soundings, shorelines, tides, currents, seabed and submerged obstructions that relate to the previously mentioned activities. The term hydrography is used synonymously to describe maritime cartography, which in the final stages of the hydrographic process uses the raw data collected through hydrographic survey into information usable by the end user.
Technological revolutionA technological revolution is a period in which one or more technologies is replaced by another novel technology in a short amount of time. It is an era of accelerated technological progress characterized by innovations whose rapid application and diffusion typically cause an abrupt change in society. A technological revolution generally increases productivity and efficiency. It may involve material or ideological changes caused by the introduction of a device or system.
Singularité technologiquevignette|redresse=1.75|La frise chronologique de Ray Kurzweil (2005) date le moment où un superordinateur sera plus puissant qu'un cerveau humain, et pourra alors le simuler : il s'agit d'une méthode envisagée pour créer une intelligence artificielle, utilisée notamment dans le projet Blue Brain. La singularité technologique (ou simplement la Singularité) est l'hypothèse selon laquelle l'invention de l'intelligence artificielle déclencherait un emballement de la croissance technologique qui induirait des changements imprévisibles dans la société humaine.
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 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.
Informations non structuréesLes informations non structurées ou données non structurées sont des données représentées ou stockées sans format prédéfini. Ces informations sont toujours destinées à des humains. Elles sont typiquement constituées de documents textes ou multimédias, mais peuvent également contenir des dates, des nombres et des faits. Cette absence de format entraîne des irrégularités et des ambiguïtés qui peuvent rendre difficile la compréhension des données, contrairement au cas des données stockées dans des tableurs ou des bases de données par exemple, qui sont des informations structurées.
Données de panelEn statistiques et en économétrie, on appelle données de panel (ou données longitudinales) des données qui comprennent plusieurs observations au cours du temps pour un même individu statistique. Les Penn World Table comprennent des observations sur le PIB et la population pour différents pays au cours du temps. Le British Household Panel Survey constitue un panel de ménages britanniques. Le Panel Study of Income Dynamics est un panel de ménages américains. Série temporelle Panel (sociologie) Données en coup
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.
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.
Chômage technologiqueLe Chômage technologique est la perte d'emplois causée par les changements technologiques. C'est un type de chômage structurel. Les changements technologiques incluent généralement l’introduction de machines mécaniques (qui réduisent le besoin de main-d’œuvre) ainsi que des processus de décision automatique améliorant l'efficacité (Automatisme). De même que l'automobile a progressivement rendu obsolètes les chevaux employés comme moyen de locomotion, les emplois humains furent affectés au cours de l'Histoire moderne.
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 dredgingvignette|Exemple de Data dredging. Le data dredging (littéralement le dragage de données mais mieux traduit comme étant du triturage de données) est une technique statistique qui . Une des formes du data dredging est de partir de données ayant un grand nombre de variables et un grand nombre de résultats, et de choisir les associations qui sont « statistiquement significatives », au sens de la valeur p (on parle aussi de p-hacking).
