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.
Column (database)In a relational database, a column is a set of data values of a particular type, one value for each row of the database. A column may contain text values, numbers, or even pointers to files in the operating system. Columns typically contain simple types, though some relational database systems allow columns to contain more complex data types, such as whole documents, images, or even video clips. A column can also be called an attribute. Each row would provide a data value for each column and would then be understood as a single structured data value.
Data collectionData collection or data gathering is the process of gathering and measuring information on targeted variables in an established system, which then enables one to answer relevant questions and evaluate outcomes. Data collection is a research component in all study fields, including physical and social sciences, humanities, and business. While methods vary by discipline, the emphasis on ensuring accurate and honest collection remains the same.
Data accessData access is a generic term referring to a process which has both an IT-specific meaning and other connotations involving access rights in a broader legal and/or political sense. In the former it typically refers to software and activities related to storing, retrieving, or acting on data housed in a database or other repository. Two fundamental types of data access exist: sequential access (as in magnetic tape, for example) random access (as in indexed media) Data access crucially involves authorization to access different data repositories.
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.
Informationvignette|redresse=0.6|Pictogramme représentant une information. L’information est un de la discipline des sciences de l'information et de la communication (SIC). Au sens étymologique, l'« information » est ce qui donne une forme à l'esprit. Elle vient du verbe latin « informare », qui signifie « donner forme à » ou « se former une idée de ». L'information désigne à la fois le message à communiquer et les symboles utilisés pour l'écrire. Elle utilise un code de signes porteurs de sens tels qu'un alphabet de lettres, une base de chiffres, des idéogrammes ou pictogrammes.
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.
Unit of observationIn statistics, a unit of observation is the unit described by the data that one analyzes. A study may treat groups as a unit of observation with a country as the unit of analysis, drawing conclusions on group characteristics from data collected at the national level. For example, in a study of the demand for money, the unit of observation might be chosen as the individual, with different observations (data points) for a given point in time differing as to which individual they refer to; or the unit of observation might be the country, with different observations differing only in regard to the country they refer to.
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.
Gouvernance des donnéesLa gouvernance des données peut-être : un concept politique lié aux flux de données au sein et entre pays. Ce champ se compose de «normes, principes et règles régissant divers types de données», au delà de la gestion purement technique des données. une stratégie d'entreprise pour gérer les données, leur flux, leurs accès, leur stockage, leur mise à jour, et leur consommation en son sein, afin d'en optimiser la valeur et l'efficience de traitement.
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.
Aggregate dataAggregate data is high-level data which is acquired by combining individual-level data. For instance, the output of an industry is an aggregate of the firms’ individual outputs within that industry. Aggregate data are applied in statistics, data warehouses, and in economics. There is a distinction between aggregate data and individual data. Aggregate data refers to individual data that are averaged by geographic area, by year, by service agency, or by other means.
Modélisation des donnéesDans la conception d'un système d'information, la modélisation des données est l'analyse et la conception de l'information contenue dans le système afin de représenter la structure de ces informations et de structurer le stockage et les traitements informatiques. Il s'agit essentiellement d'identifier les entités logiques et les dépendances logiques entre ces entités.
Données manquantesEn statistiques, les données manquantes ou les valeurs manquantes se produisent lorsqu’aucune valeur de données n’est représentée pour une variable pour une observation donnée. Les données manquantes sont courantes et peuvent avoir un effet significatif sur l'inférence, les performances de prédiction ou toute autre utilisation faite avec les données. Des données manquantes peuvent exister dans les données en raison d'une « omission de réponse » pour l'observation donnée.
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.
Intégrité (cryptographie)De manière générale, l'intégrité des données désigne l'état de données qui, lors de leur traitement, de leur conservation ou de leur transmission, ne subissent aucune altération ou destruction volontaire ou accidentelle, et conservent un format permettant leur utilisation. L'intégrité des données comprend quatre éléments : l'intégralité, la précision, l'exactitude/authenticité et la validité. L'intégrité est l'une des exigences de base de la sécurité informatique, de la gestion documentaire et de l'archivistique.
Tableau (statistique)A table is an arrangement of information or data, typically in rows and columns, or possibly in a more complex structure. Tables are widely used in communication, research, and data analysis. Tables appear in print media, handwritten notes, computer software, architectural ornamentation, traffic signs, and many other places. The precise conventions and terminology for describing tables vary depending on the context. Further, tables differ significantly in variety, structure, flexibility, notation, representation and use.
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.
Visualisation de donnéesvignette|upright=2|Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, par Charles Minard, 1869. La visualisation des données (ou dataviz ou représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes permettant de résumer de manière graphique des données statistiques qualitatives et surtout quantitatives afin de montrer les liens entre des ensembles de ces données. Cette fait partie de la science des données.
Data storageData storage is the recording (storing) of information (data) in a storage medium. Handwriting, phonographic recording, magnetic tape, and optical discs are all examples of storage media. Biological molecules such as RNA and DNA are considered by some as data storage. Recording may be accomplished with virtually any form of energy. Electronic data storage requires electrical power to store and retrieve data. Data storage in a digital, machine-readable medium is sometimes called digital data.
