Définitions IT - MDM, Gouvernance, Qualité

  • A

    abstraction de données

    L'abstraction de données fait référence à la réduction d'un ensemble de données spécifique en une représentation simplifiée.

  • C

    Collecte de données

    Par collecte de données, on entend l'approche systématique qui consiste à réunir et à mesurer des informations en provenance de sources variées, afin d'obtenir une vue complète et précise d'un domaine d'intérêt. La collecte des données permet à une personne ou à une entreprise de répondre à des questions pertinentes, d'évaluer des résultats et de mieux anticiper les probabilités et les tendances à venir.

  • D

    Data stewardship

    Le « data stewardship » (que l’on pourrait traduire par l’intendance des données) consiste à gérer et à superviser les données d’une organisation, de façon à fournir aux utilisateurs professionnels des données de haute qualité facilement et uniformément accessibles.

  • Données semi-structurées

    Les données semi-structurées sont des données qui n'ont pas été organisées en référentiel spécialisé, comme c’est le cas dans une base de données, mais qui comportent néanmoins des informations associées, des métadonnées par exemple, qui les rendent plus faciles à traiter que des données brutes.

  • E

    ETL (et ELT)

    L'ELT (Extract, Transform, Load) est un processus d'intégration des données qui permet de transférer des données brutes d'un système source vers une base de données cible. L’ELT est une variante d’ETL.

  • G

    Gestion des données ? Pourquoi est-elle fondamentale ?

    La gestion des données (ou data management) consiste à collecter, ingérer, stocker, organiser et garder à jour les données d’une entreprise.

  • Gouvernance des données

    La gouvernance des données (GD, ou data governance – DG – en anglais) consiste en la gestion globale de la disponibilité, de l'exploitabilité, de l'intégrité et de la sécurité des données utilisées dans une entreprise.

  • GRC

    Les solutions de gestion de la gouvernance, des risques et de la conformité (GRC) permettent aux sociétés cotées en bourse d'intégrer et de gérer les opérations informatiques soumises à réglementation. Les logiciels de ce type réunissent dans une seule solution intégrée des applications capables d'assurer les principales fonctions de GRC.

  • I

    Ingestion de données

    L'ingestion de données regroupe les phases de recueil et d'importation des données pour utilisation immédiate ou stockage dans une base de données. Ingérer quelque chose consiste à l'introduire dans les voies digestives ou à l'absorber.

  • J

    JSON (JavaScript Object Notation)

    JSON (JavaScript Object Notation) est un format d'échange de données en texte lisible. Il est utilisé pour représenter des structures de données et des objets simples dans un code qui repose sur un navigateur Web. JSON est parfois également utilisée dans les environnements de programmation, côté serveur et côté poste de travail.

  • L

    loi normale

    La loi normale, ou distribution normale, définit une représentation de données selon laquelle la plupart des valeurs sont regroupées autour de la moyenne et les autres s'en écartent symétriquement des deux côtés.

  • M

    Master Data Management (MDM)

    Le MDM (Master Data Management), est une méthode exhaustive permettant à une entreprise d'associer toutes ses données critiques à un seul et unique fichier, appelé « fichier maître », qui constitue un point de référence commun.

  • Modélisation de données

    La modélisation de données fait référence à la formalisation et à la documentation de processus et d'événements qui se produisent au cours de la conception et du développement des applications. Les techniques et les outils de modélisation de données recueillent les conceptions de systèmes complexes et les traduisent en représentations simplifiées des processus et des flux de données de façon à créer un modèle pour la construction et la réingénierie.

  • Métadonnées

    Les métadonnées sont des données qui en décrivent d'autres. Dans la plupart de ses usages informatiques, le préfixe méta signifie « définition ou description de référence ».

  • P

    Préparation des données

    La préparation des données (ou data preparation, en anglais) consiste à rassembler, combiner, structurer et organiser les données afin de pouvoir les analyser dans le cadre de programmes d'informatique décisionnelle (BI, Business Intelligence) et d'analytique métier (BA, Business Analytics).

  • Q

    Qualité des données

    La qualité des données est une mesure de l’état des données fondée sur divers facteurs : précision, exhaustivité, homogénéité, fiabilité et actualité.

  • R

    RPA ou automatisation robotisée des processus

    L'automatisation robotisée des processus (Robotic Process Automation, RPA) consiste à utiliser des logiciels dotés de fonctionnalités d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique pour traiter des tâches volumineuses et répétitives qui, par le passé, étaient réalisées par des humains.

  • Règlement général sur la protection des données (RGPD)

    Le Règlement général sur la protection des données (RGPD ou GDPR en anglais) est un texte législatif qui vient moderniser et homogénéiser la législation sur la protection des données des pays de l'Union européenne.

  • S

    Silo d'informations

    Un silo d'informations est une division ou un groupe au sein d'une entreprise qui ne communique pas librement ou efficacement avec d'autres groupes. Lorsque la culture d'entreprise n'incite pas les employés à partager leurs connaissances et leurs travaux de manière collaborative, des silos d'informations finissent par se former. L'entreprise manque alors d'agilité face aux fluctuations du marché.

  • Silo de données

    Un silo de données est un référentiel de données fixes maintenu sous le contrôle d'un service déterminé de l'entreprise, et qui se trouve isolé du reste de cette dernière, à la manière d'un silo agricole qui isole le grain des éléments extérieurs. On parle également de « cloisonnement des données ».

  • T

    Data Lineage (traçabilité des données)

    La traçabilité des données, ou lignage des données (data lineage en anglais), désigne l'historique des données notamment les chemins empruntés tout au long de leur existence dans une entreprise.

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