Définitions IT - BI, Analytique, Dataviz, Décisionnel

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  • B

    BI en libre-service

    L'informatique décisionnelle en libre-service (ou également BI en Self-Service) est une approche de l'analytique qui permet aux professionnels d'accéder aux données de l'entreprise et de les exploiter même sans aucune expérience de l'analyse statistique, de l'informatique décisionnelle ou du data mining.

  • C

    Commerce conversationnel (commerce axé sur la voix)

    Le commerce conversationnel (« conversational commerce », en anglais, ou commerce axé sur la voix) est le processus qui consiste à interagir avec une marque ou acheter un produit ou un service via des canaux non traditionnels, tels que des assistants vocaux, des SMS et le chat en ligne et sur les réseaux sociaux.

  • Compréhension du langage naturel (CLN ou NLU)

    La compréhension du langage naturel (CLN, ou NLU en anglais) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise un programme informatique pour comprendre une entrée sous la forme de phrases au format texte ou discours.

  • D

    Data Catalog

    Un catalogue de données (Data Catalog) est un outil de gestion des métadonnées. Son rôle est d'aider les organisations à organiser, retrouver et gérer toutes leurs sources de données, aussi bien internes qu'externes.

  • Data Exploration

    Première étape de l'analyse des données, l'exploration des données (Data Exploration) consiste à synthétiser les principales caractéristiques d'un ensemble de données. Si on utilise couramment des outils analytiques graphiques, le recours à des logiciels statistiques plus évolués comme R est également possible.

  • Data lake (lac de données)

    Un lac de données (Data Lake) est un référentiel de stockage orienté objet qui consigne des données dans leur format natif tant qu'elles ne sont pas nécessaires.

  • Data Mining

    Le Data Mining, consiste à rechercher des relations qui n'ont pas encore été identifiées. Par exemple, s'ils sont suffisamment analysés et associés à d'autres données commerciales, les ventes d'une marque de raquettes de tennis peuvent révéler une tendance saisonnière.

  • Data science

    La data science (littéralement « science des données ») est une discipline qui étudie les informations : leur source, ce qu'elles représentent et les méthodes permettant de les transformer en ressources utiles pour la création de stratégies métier et IT.

  • Data Scientist

    Le terme Data Scientist est un titre professionnel qui désigne un employé ou un consultant en informatique décisionnelle (BI, Business Intelligence) qui excelle dans l’analyse des données, particulièrement des grandes quantités de données, et ce afin d’aider une entreprise à en tirer un avantage concurrentiel.

  • Data Storytelling

    La mise en récit (storytelling) des données (datas) est le processus qui consiste à traduire les analyses de données en langage courant dans le but d'orienter une décision ou une action.

  • Data Visualization (ou DataViz)

    La visualisation de données décrit toute technologie qui représente visuellement des données pour faire ressortir des schémas, des tendances ou des corrélations qui risqueraient de passer inaperçus au sein de données purement textuelles.

  • Datamart

    Un Datamart est un référentiel qui contient des données collectées auprès de différentes sources, notamment opérationnelles.

  • Gestion des données en tant que service (DMaaS)

    La gestion des données en tant que service (Data Management-as-a-Service, DMaaS) est un type de service dans le cloud qui fournit aux entreprises un stockage centralisé pour des sources de données disparates.

  • E

    Edge Analytics

    L'analytique "en périphérie" permet d'exécuter automatiquement des analyses statistiques là où les données sont créées (capteur, commutateur, ou autre) plutôt que d'attendre le transfert des données vers un Data Store centralisé.

  • Enterprise Performance Management (EPM)

    L'EPM se focalise sur le suivi et la gestion de la performance d'une organisation, en s'appuyant sur des indicateurs clés de performance (KPI) comme les revenus, les retours sur investissement (ROI), les frais généraux et les coûts opérationnels.

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