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.
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 stratégique de l'informationLa gestion stratégique de l'information (GSI ou information management en anglais) est une approche ou une philosophie dans la façon d'acquérir, de colliger, d'organiser, de conserver, de protéger et de communiquer l'information, que ce soit sous forme de documents divers ou d’informations tacites, dans les organisations, notamment les entreprises. Il s'agit essentiellement d'orienter et de penser ses activités d'acquisition, d'organisation et de redistribution de l'information de sorte qu'elles permettent à une organisation d’être le plus efficace possible en fonction de ses objectifs stratégiques.
Information gain (decision tree)In information theory and machine learning, information gain is a synonym for Kullback–Leibler divergence; the amount of information gained about a random variable or signal from observing another random variable. However, in the context of decision trees, the term is sometimes used synonymously with mutual information, which is the conditional expected value of the Kullback–Leibler divergence of the univariate probability distribution of one variable from the conditional distribution of this variable given the other one.
Information mutuelleDans la théorie des probabilités et la théorie de l'information, l'information mutuelle de deux variables aléatoires est une quantité mesurant la dépendance statistique de ces variables. Elle se mesure souvent en bit. L'information mutuelle d'un couple de variables représente leur degré de dépendance au sens probabiliste. Ce concept de dépendance logique ne doit pas être confondu avec celui de causalité physique, bien qu'en pratique l'un implique souvent l'autre.
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.
Data transformation (computing)In computing, data transformation is the process of converting data from one format or structure into another format or structure. It is a fundamental aspect of most data integration and data management tasks such as data wrangling, data warehousing, data integration and application integration. Data transformation can be simple or complex based on the required changes to the data between the source (initial) data and the target (final) data. Data transformation is typically performed via a mixture of manual and automated steps.
Divergence de Kullback-LeiblerEn théorie des probabilités et en théorie de l'information, la divergence de Kullback-Leibler (ou divergence K-L ou encore entropie relative) est une mesure de dissimilarité entre deux distributions de probabilités. Elle doit son nom à Solomon Kullback et Richard Leibler, deux cryptanalystes américains. Selon la NSA, c'est durant les années 1950, alors qu'ils travaillaient pour cette agence, que Kullback et Leibler ont inventé cette mesure. Elle aurait d'ailleurs servi à la NSA dans son effort de cryptanalyse pour le projet Venona.
Théorie de l'informationLa théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
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.
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.
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.
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.
Type algébrique de donnéesUn type algébrique est une forme de type de données composite, qui combine les fonctionnalités des types produits (n‐uplets ou enregistrements) et des types sommes (union disjointe). Combinée à la récursivité, elle permet d’exprimer les données structurées telles que les listes et les arbres. Le type produit de deux types A et B est l’analogue en théorie des types du produit cartésien ensembliste et est noté A × B. C’est le type des couples dont la première composante est de type A et la seconde de type B.
Capteurvignette|Le système informatique d'un avion de ligne gère en une fraction de seconde les données issues de nombreux capteurs (vitesse, direction, contrôle des réacteurs). vignette|Capteur infrarouge. Un capteur est un dispositif transformant l'état d'une grandeur physique observée en une grandeur utilisable, telle qu'une tension électrique, une hauteur de mercure, un courant électrique ou la déviation d'une aiguille. Le capteur se distingue de l'instrument de mesure par le fait qu'il ne s'agit que d'une interface entre un processus physique et une information manipulable.
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.
Ensemble (informatique)En informatique, un ensemble ou set est un type abstrait qui peut stocker certaines valeurs, sans ordre particulier, et sans répétition. Il s'agit d'une mise en œuvre informatique de la notion mathématique d'ensemble fini. Un ensemble stocke des valeurs, sans ordre défini, et ne contient pas de données en double (la tentative d'insertion d'une donnée déjà présente est sans effet). Contrairement à la plupart des autres types de collections les ensembles sont plus utilisés pour tester l'appartenance d'une valeur à cet ensemble que pour en extraire 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.
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.
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.
