Lexique élaboré avec les ressources du CNAM, du service Terminologie et Néologisme de l'Académie Française et du service France Terme du Ministère de la Culture.
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ACID (sigle Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) : Règles qu'un DBMS doit suivre lorsqu'il exécute une transaction, issue d'une requête SQL ou autre, afin de maintenir l'intégrité de ses données.
API (sigle Application Programming Interface) : Protocole ou méthode de communication intra ou inter-programme ayant pour but de simplifier le dialogue, la maintenance et le développement des logiciels.
Batch processing (éqv. fr. Traitement par lots) : Principe de traitement où les données recueillies sont d'abord stockées puis traitées ultérieurement par groupe.
BI (sigle Business Intelligence) (éqv. fr. Veille économique) : Recherche, traitement et diffusion de renseignements utiles à l'entreprise, en exploitant les données internes.
Big Data (éqv. fr. Données Massives, Mégadonnées) : 1. Représentation du monde sous forme de données, pouvant donc faire l'objet d'un traitement. 2. Paradigme de traitement où les données sources sont massives ou en flux continu, impliquant des méthodes de récupération, de stockage et d'exploitation novatrices.
CIS (sigle Computer Information System) (éqv. fr. SII Système d'Information Informatisé) : Concerne la partie du système d'information qui est automatisée grâce aux technologies de l'information.
CLI (sigle Call Level Interface) : API définissant l'envoi d'une requête SQL à un DBMS et la forme de la réponse (recordset, …).
CLI (sigle Command-Line Interface) (éqv. fr. Interface en ligne de commandes) : Programme utilisable depuis une console (ou mode texte), économisant ainsi de la mémoire ou de la bande passante et/ou pouvant être facilement utilisé dans des scripts de traitement par lot.
CRUD (sigle Create, Read, Update, Delete) : Fonctions de bases attendues de la part de tout logiciel dont l'objectif est le stockage d'information.
Data bucket : Conteneur virtuel de taille prédéterminée, pour stocker et déplacer des données groupées plutôt qu'à l'unité.
Data cleaning : Amélioration de la qualité des données via la correction des erreurs de tout type ayant pu être localisées.
Data cleansing : Voir Data cleaning.
Data discovery : Analyse en amont des données avant traitement, de leur structure ou des corrélations possibles.
Data extraction : Récupération de données, peu ou non structurées, qui devront subir une transformation.
Data gravity (éqv. fr. Gravité des données) : Théorie où plus la quantité de données accumulées en un endroit est importante, plus il y a de services et d'applications à proximité afin d'avoir une réactivité et un débit acceptable.
Data ingestion : Processus de récupération de données et de son stockage, avec ou sans transformation.
Data integration : Fusion de données aux formats hétérogènes vers un format de destination bien défini.
Data Lake (éqv. fr. Lac de données) : Stockage de données de toute nature dans leur format d'origine, structurées ou non.
Data mapping : Détermination de la transformation à réaliser lors d'une transformation ou d'une intégration de données.
Data mart (éqv. fr. Magasin de données) : Echantillon agrégé de données, choisi pour un objectif particulier, prêt à être utilisé.
Data mining (éqv. fr. Exploration de données) : Processus de recherche dans un ensemble de données afin de détecter des corrélations cachées ou des informations nouvelles.
Data munging : Voir data wrangling.
Data pre-processing : Phase d'élimination des données hors champ ou non traitable.
Data review : Contrôle final après une transformation de données.
Data scientist (éqv. fr. Expert en mégadonnées) : Spécialiste de l'extraction et de l'exploitation d'informations issue de mégadonnées, à l'aide d'outils mathématiques, statistiques et informatiques.
Data transformation : Conversion d'un format à un autre, pouvant faire appel aux étapes de data wrangling et data mapping.
Data Warehouse (éqv. fr. Entrepôt de données) : Dans une organisation, ensemble des données collectées, stockées et transformées pour alimenter des outils d'aide à la décision et de pilotage (voir BI).
Data workflow : Processus du traitement de données, depuis la source de données brutes jusqu'à la donnée analysée.
Data wrangler (éqv. fr. Spécialiste en manipulation de données) : Spécialiste du nettoyage et conversion de données d'un format à un autre.
Data wrangling (éqv. fr. Manipulation de données) : Conversion d'un format de données brutes vers un format plus pratique, par exemple avec un tri, un filtrage, une jointure ou une séparation des données.
Database (éqv. fr. Base de données) : Collection de données spécialement organisées et contraintes pour assurer une fiabilité et une exhaustivité maximale.
Dataset (éqv. fr. Jeu de données) : Ensemble de données structurées sur une thématique bien définie.
DBMS (sigle Database Management System) (éqv. fr. SGBD Système de Gestion de Bases de Données) : Logiciel spécialisé dans l’exploitation et l'administration de bases de données.
DWH (sigle DataWareHouse) : Voir Data Warehouse.
ETL (sigle Extract, Transform, Load) : Procédure (ou processus) de transfert d'une source d'information à une autre en modifiant les données en accord avec le format de destination.
ICT (sigle Information and Communication Technologies) (éqv. fr. TIC Technologies de l’information et de la communication) : Technologie de l'information dans le contexte d'Internet, de l'audiovisuel et du multimédia plutôt que des données textes et chiffres.
IoT (sigle Internet of Things) (éqv. fr. IdO Internet des Objets) : Ensemble des objets connectés ainsi que des réseaux de télécommunication et des plateformes de traitement des données collectées qui leur sont associées.
IS (sigle Information System) (éqv. fr. SI Système d'Information) : Ensemble des infratructures, méthodes et personnes impliquées dans la diffusion d'information au sein d'une organisation.
IT (sigle Information Technology) (éqv. fr. TI Technologies de l'Information) : Désigne l'ensemble des systèmes, infrastructures et services mis en place pour l'échange de données numériques.
ITIL (sigle Information Technology Infrastructure Library) : Règles d’usage et de bonne pratique des TI au niveau du matériel et des ressources.
ITSM (sigle Information Technology Service Management) (éqv. fr. Gestion des services informatiques) : Rubrique de l’ITIL concernant les bonnes pratiques dans un service informatique d’entreprise.
LAN (sigle Local Area Network) (éqv. fr. Réseau local) : Réseau peu étendu d'ordinateurs reliés entre eux de façon privée et indépendant d’une connexion Internet.
MapReduce : Modèle de programmation et d'implémentation de la méthode Map puis Reduce à grande échelle, adapté pour le traitement des données massives.
MOLAP (sigle Multidimensional Online Analytical Processing) : Forme répandue des données préparées selon la méthode OLAP, chaque axe de lecture étant aussi appelé une dimension.
NICT (sigle Newer Information and Communication Technologies) (éqv. fr. NTIC Nouvelles Technologies de l'Information et de la Communication) : Voir ICT.
NoSQL (sigle Not only SQL) : Terme générique pour identifier des systèmes de gestion de données dont l'organisation ne se limite pas à des données structurées dans une base relationnelle, souvent à cause d'une infrastructure distribuée ou de données hétérogènes.
ODBC (sigle Open Database Connectivity) : API standard d'accès à une DBMS, dont le but est d'avoir un accès unifié aux différentes DBMS existantes sur le marché.
OLAP (sigle Online Analytical Processing) : Préparation de données dont l'objectif est d'être lues rapidement quelque soit l'axe (ou filtre) de recherche, utile dans le cadre de la BI, de la réalisation de comptes rendus ou tableaux de bord.
OLTP (sigle Online Transaction Processing) (éqv. fr. Traitement transactionnel en ligne) : Système ou logiciel permettant l'accès en temps réel aux données d'une base de données, via Internet ou non, dont la caractéristique est de pouvoir gérer beaucoup de demandes (ou transactions) simultanées, chacune étant de courte durée.
Open data (éqv. fr. Données ouvertes) : Jeux de données numériques issues d'organisations et mises à disposition gratuitement, avec parfois des conditions d'utilisation.
ORDBMS (sigle Object-Relational Database Management System) : Logiciel spécialisé dans l'exploitation de bases de données de type Relationnel-Objet.
RDBMS (sigle Relational Database Management System) (éqv. fr. Système de Gestion de Bases de Données relationnelles) : Logiciel spécialisé dans l’exploitation de bases de données de type relationnel, impliquant des contrôles et des vérifications des données enregistrées et lues.
REST (sigle Representational State Transfert) : Architecture logicielle pour la création d'un service d'accès à des ressources par le web et sans session (sans identification, cookie, etc).
RESTful : Terme utilisé pour désigner un logiciel respectant l'architecture REST, indiquant ainsi sa compatibilité.
ROLAP (sigle Relational Online Analytical Processing) : Utilisation d'une base de données relationnelle pour obtenir une source de données aussi rapide qu'une préparation OLAP.
SOAP (sigle Simple Object Access Protocol) : Protocole d'échange d'informations structurées en XML utilisant n'importe quel protocole de dialogue existant comme support de transfert, principalement le HTTP dans le cadre des services web et de l'échange de données informatisées.
SQL (sigle Structured Query Language) : Langage de communication standardisé pour dialoguer avec une DBMS et en gérer les données.
Stream processing (éqv. fr. Traitement de flux) : Principe de traitement où une donnée est traitée dès qu'elle est recueillie, généralement appliquée quand les données arrivent de façon continue.
VLDB (sigle Very Large Database) : Se dit d'un système qui doit contenir une quantité conséquente de données, ou qui doit fédérer des données déjà stockées. Le système nécessitera une infrastructure, une stratégie et une méthodologie particulière.
WAN (sigle Wide Area Network) (éqv. fr. Réseau étendu) : Réseau étendu d'ordinateurs reliés entre eux de façon privée et dépendant d’une connexion Internet.