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.
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.
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.
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.
Data sharingData sharing is the practice of making data used for scholarly research available to other investigators. Many funding agencies, institutions, and publication venues have policies regarding data sharing because transparency and openness are considered by many to be part of the scientific method. A number of funding agencies and science journals require authors of peer-reviewed papers to share any supplemental information (raw data, statistical methods or source code) necessary to understand, develop or reproduce published research.
Données personnellesUne donnée à caractère personnel ou DCP (couramment « données personnelles ») correspond en droit français à toute information relative à une personne physique identifiée ou qui peut être identifiée, directement ou indirectement, par référence à un numéro d'identification ou à un ou plusieurs éléments qui lui sont propres. En France, les données ayant été l'objet d'un procédé d'anonymisation ne sont pas considérées comme des données à caractère personnel.
Vie privée et informatiqueAvec l'apparition de l'informatique et l'accessibilité à internet, les problèmes de la confidentialité des données personnelles des usagers sont devenus un véritable enjeu. Si le stockage des données de navigation a été considérée comme un progrès (Big data), il s'est aussi accompagné d'inquiétudes sur la protection de la vie privée, à travers la gestion opaque de ces informations, avec la possibilité pour quiconque d'y avoir un accès non contrôlé. En littérature on parle de Big Brother pour "qualifier [...
Partage de fichiersLe partage de fichiers est une technique de transfert de fichier consistant à distribuer ou à donner accès, à distance, à des données numériques à travers un réseau informatique. Il peut s'agir de fichiers de toutes sortes : logiciels, livres, vidéo, audio etc. Deux techniques de partage de fichiers existent actuellement : l'hébergement centralisé (modèle client-serveur) permet de stocker les données sur un serveur de fichiers unique et d'y accéder sur celui-ci depuis un autre ordinateur (dit le client).
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.
Partenariat public-privéLe partenariat public-privé (PPP) est un mode de financement par lequel une autorité publique fait appel à des prestataires privés pour financer et gérer un équipement assurant ou contribuant au service public. Le partenaire privé reçoit en contrepartie un paiement du partenaire public ou des usagers du service qu'il gère. Ce mode de financement est présent dans de nombreux pays sous des formes variées.
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.
Recherche scientifiquevignette|Une laborantine du Laboratoire fédéral d'essai des matériaux et de recherche (EMPA) à Saint-Gall, en 1964. La recherche scientifique est, en premier lieu, l’ensemble des actions entreprises en vue de produire et de développer les connaissances scientifiques. Par extension métonymique, on utilise également ce terme dans le cadre social, économique, institutionnel et juridique de ces actions. thumb|Allégorie de la Recherche, bronze par , 1896, Thomas Jefferson Building.
Catastrophe naturellethumb|Éruption du Pinatubo aux Philippines (12 juin 1991). Une catastrophe naturelle est une catastrophe qui résulte d’un événement naturel : séisme, éruption volcanique, tsunami, mouvements de terrain, inondation, tempête, cyclone tropical, orages. Le Bureau des Nations unies pour la réduction des risques de catastrophe souligne que le changement climatique est le principal responsable du doublement des catastrophes naturelles en 20 ans. Les inondations et les tempêtes ont été les catastrophes les plus fréquentes au cours des décennies 2000 et 2010.
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.
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.
Dossier médicalLe est un ensemble de documents (physiques ou informatisés) qui retrace des épisodes ayant affecté la santé de cette personne : lettres, notes, compte rendu, résultats de laboratoire, film radiologique Dossier médical en droit français En droit français, le dossier médical doit être soigneusement conservé, pour la continuité des soins (le dossier médical doit donc pouvoir être transmis au successeur du médecin de famille, ou suivant le patient), pour répondre aux futures demandes d'accès des patients, voire
Research data archivingResearch data archiving is the long-term storage of scholarly research data, including the natural sciences, social sciences, and life sciences. The various academic journals have differing policies regarding how much of their data and methods researchers are required to store in a public archive, and what is actually archived varies widely between different disciplines. Similarly, the major grant-giving institutions have varying attitudes towards public archival of data.
Données brutesLes données brutes (aussi connu comme données primaires) sont les données non interprétées émanant d'une source primaire, ayant des caractéristiques liées à celle-ci et qui n'ont été soumises à aucun traitement ou toute autre manipulation. Les données brutes peuvent être entrées dans un programme informatique ou utilisées dans des procédures manuelles telles que l'analyse statistique d'une enquête. Il peut s'agir des données binaires des périphériques de stockage électroniques comme les lecteurs de disque dur.
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.
