Glossaire

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A

API (Application Programming Interface)

Application Programming Interface (API) : est une interface informatique qui définit les interactions entre de multiples intermédiaires logiciels. Elle définit les types d’appels ou de demandes qui peuvent être effectués, la manière de les effectuer, les formats de données à utiliser, les conventions à suivre, etc. Elle peut également fournir des mécanismes d’extension afin que les utilisateurs puissent étendre les fonctionnalités existantes de diverses manières et à des degrés divers.

Approvisionnement

L’approvisionnement est le processus qui consiste à trouver et à accepter des conditions, et à acquérir des biens, des services ou des travaux auprès d’une source externe, souvent par le biais d’un appel d’offres ou d’une mise en concurrence

Attribut

Un Attribut est un type ou une caractéristique d’une entité (par exemple, “sexe” est un Attribut de l’entité “patient”). Une entité possède généralement de nombreux attributs.

Axé sur la valeur

La notion “value-driven” signifie que la valeur (selon la définition de la data excellence) est au centre du framework décisionnel et des activités commerciales. La valeur devient la seule référence reconnue pour les actions.

Axé sur les données

La notion de données est généralement utilisée pour décrire une activité ou un processus qui se concentre sur des données plutôt que sur des méthodes plus traditionnelles basées sur l’expérience ou l’intuition.

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B

BER (Exigence métier) - DEMS

L’exigence métiers (BER) constitue l’épine dorsale du Data Excellence Framework. Il s’agit d’une condition préalable, d’une règle, d’une norme, d’une politique ou d’une meilleure pratique commerciale à laquelle les processus, les transactions et les données doivent se conformer afin que les objectifs commerciaux soient parfaitement exécutés pour générer de la valeur. Le concept d’exigences métiers est une proposition de valeur unique qui représente l’épine dorsale du Data Excellence Framework.

Business Excellence

Business Excellence est la discipline qui consiste à maintenir un état de conformité absolue à tous les critères nécessaires pour créer une valeur ultime, en conciliant les dimensions environnementale, sociale et économique. Business Excellence peut être atteinte grâce à l’adhésion d’unités sociales à plusieurs niveaux ayant des objectifs communs pour atteindre et maintenir cet état par la coopération et le partage.

Business Intelligence

Business Intelligence comprend les stratégies et les technologies utilisées par les entreprises pour l’analyse des données des informations commerciales. Les technologies de BI fournissent des vues historiques, actuelles et prédictives des opérations des entreprises.

Business Management

La gestion (ou direction) est l’administration d’une organisation, qu’il s’agisse d’une entreprise, d’une organisation à but non lucratif ou d’un organisme gouvernemental. La gestion comprend les activités consistant à définir la stratégie d’une organisation et à coordonner les efforts de ses employés (ou des bénévoles) pour atteindre ses objectifs en utilisant les ressources disponibles, telles que les ressources financières, naturelles, technologiques et humaines. Le terme “gestion” peut également désigner les personnes qui gèrent une organisation.

C

Catalogue de données

Un data catalog ou catalogue de données tient un inventaire des ressources de données grâce à la découverte, la description et l’organisation des ensembles de données. Le catalogue fournit un contexte qui permet aux analystes de données, aux scientifiques, aux gestionnaires de données et aux autres consommateurs de données de trouver et de comprendre un ensemble de données pertinent afin d’en extraire une valeur commerciale. (Gartner, 2017)

Capital intellectuel

Le capital intellectuel est la valeur immatérielle d’une entreprise, couvrant ses employés, la valeur relative à ses relations et tout ce qui reste lorsque les employés rentrent chez eux, dont la propriété intellectuelle n’est qu’une composante.

Clé étrangère

Dans le contexte des bases de données relationnelles, une clé étrangère est un champ (ou une collection de champs) dans une table qui identifie de manière unique une ligne d’une autre table ou de la même table.

CLs (Controlled Languages) ou CNLs (Controlled Natural Languages) - DEMS

Les langues contrôlées sont des sous-ensembles de langues naturelles qui sont obtenues en limitant la grammaire et le vocabulaire afin de réduire ou d’éliminer l’ambiguïté et la complexité.

Cognition augmentée

La cognition augmentée est un domaine interdisciplinaire de la psychologie et de l’ingénierie, qui attire des chercheurs des domaines plus traditionnels de l’interaction homme-machine, de la psychologie, de l’ergonomie et des neurosciences.

Compliance

La conformité signifie se conformer aux exigences énoncées. Au niveau de l’organisation, elle est réalisée par des processus de gestion qui identifient les exigences applicables (définies par exemple dans les lois, les règlements, les contrats, les stratégies et les politiques), évaluent l’état de conformité, évaluent les risques et les coûts potentiels de la non-conformité par rapport aux dépenses prévues pour atteindre la conformité, et donc hiérarchisent, financent et initient toute action corrective jugée nécessaire.

Conceptual Data Model (CDM) - DEMS

Conceptual Data Model (CDM) contient des objets (entité/relation) qui sont décrits par une liste d’attributs (“attribut”). Chacun de ces objets est soit une entité, soit une relation.

Contexte (utilisation de la langue)

En sémiotique, linguistique, sociologie et anthropologie, le contexte fait référence aux objets ou entités qui entourent un événement central, dans ces disciplines généralement un événement communicatif, d’une certaine sorte.

Création de valeur

La création de valeur fait référence à la valeur (selon la définition de la data excellence) et à sa réalisation.

CRM (Customer Relationship Management)

Customer relationship management est une approche qui permet de gérer l’interaction d’une entreprise avec ses clients actuels et potentiels. Elle utilise l’analyse de données sur les antécédents des clients d’une entreprise pour améliorer les relations commerciales avec les clients, en se concentrant spécifiquement sur la fidélisation des clients et, en fin de compte, sur la croissance des ventes.

D

Data Attribute

Data attribute comes from other data characteristics which specific sets like the location, the length or even the type of it. Attribute term is also used for the synonym of data element or property.

Data Excellence

La Science de la Data Excellence est l’ensemble des méthodes, techniques et outils permettant d’atteindre une business excellence durable. Elle a été développé par le Dr Walid El Abed en 2007 et est au cœur de la stratégie de son entreprise à Global Data Excellence (GDE). Aujourd’hui, elle est utilisée dans les secteurs industriels ainsi que par les gouvernements.

Le terme “Data Excellence” vient à l’origine de la vision d’élever le niveau d’excellence des données et de mettre l’accent sur une approche axée sur la valeur pour permettre la business excellence. Depuis lors, l’excellence des données est devenue un impératif pour libérer le potentiel des entreprises et permettre la création de valeur durable. Ainsi, les données sont rendues visibles, ce qui leur permet de devenir un atout pour l’entreprise dans la conduite de ses activités. La génération de valeur durable est organisée concrètement par la mise en œuvre d’un cadre commun d’entreprise, qui permet un changement de paradigme dans l’ensemble de l’organisation afin de tendre vers la réussite commerciale.

Data Excellence Dimension - DEMS

Les dimensions de Data Excellence représentent un concept clé du Data Excellence Framework. Elles représentent 7 vues dynamiques de l’indice d’excellence des données selon 7 dimensions spécifiques qui s’agrègent au Data Excellence Index global.

Data Excellence processus continu

Un principe fondamental pour une mise en œuvre réussie du Data Excellence Framework est d’éviter de concevoir un processus qui nécessite un changement organisationnel, mais de proposer un processus qui est agnostique à votre organisation actuelle et qui s’adapte à tout type d’entreprise.

Data Excellence - Methodologie

La méthodologie de Data Excellence repose sur quatre piliers de valeurs : l’agilité, la confiance, l’intelligence et la transparence. Ces caractéristiques sont des piliers de valeur fondamentaux pour permettre la durabilité de l’excellence des entreprises et soutenir la croissance économique. Dans le monde des grandes données, cette méthodologie représente une opportunité pour permettre la croissance, le profit et une exécution sans faille.

– L’agilité est nécessaire pour réagir aux changements externes et internes et assurer une intégration rapide et réussie qui soutient les transformations rapides de l’entreprise par l’harmonisation des processus, les acquisitions, les fusions, les cessions et les réorganisations.

– La confiance est associée à l’intégrité des données (par exemple, les étiquettes des produits alimentaires doivent être correctes – sinon la confiance dans la marque est perdue). Si un produit financier promet un rendement incorrect, les acheteurs ne feront plus confiance à la marque.

– L’intelligence à tous les niveaux de l’entreprise conduit à une meilleure exécution, à une efficacité opérationnelle et à une consolidation financière précise basée sur des données de qualité en flux tendu provenant de systèmes et d’applications de reporting (globaux et opérationnels).

– La transparence est essentielle à la performance de l’organisation car elle augmente la visibilité et la collaboration à travers et en dehors du pare-feu. La responsabilité sociale de l’entreprise permettra le partage des données en interne au sein de l’entreprise et en externe avec les partenaires commerciaux.

Data Excellence - Piliers - DEMS

Les piliers de la Data Excellence pour soutenir la Business Excellence

  • Exigences métiers (BER) et Data Excellence Index (DEI)
  • Impact et valeur des entreprises : Key Value Indicators (KVIs)
  • Structure de gouvernance des données ( Responsabilité et obligation de rendre des comptes)
  • Data Excellence Processus continu
  • Data Excellence Management System (DEMS)
Data Excellence Science

Data Excellence est une discipline émergente créée pour maximiser la valeur commerciale durable des données d’entreprise. En effet, la Data Excellence est née de l’évolution naturelle des organisations et de la société à l’ère de l’information où les données sont la ressource clé. Elle est née du domaine de la gouvernance des données dont l’objectif est de produire des données de haute qualité en continu tout en réduisant les coûts et la complexité et en soutenant la gestion des risques et la conformité réglementaire. Depuis 2007, la discipline Data Excellence a été introduite et enseignée au Centre de Recherche Lucien Tesnière en Traitement du Langage Naturel, Université de Franche-Comté, au CNAM (Centre National des Arts et des Métiers), à l’Université de Paris Dauphine et enfin à la Faculté de Droit de Fribourg en tant que modèle philosophique, économique, politique et organisationnel.

Data lake

Data lake est un système ou un référentiel de données stockées dans leur format naturel/brut, généralement des blobs d’objets ou des fichiers.

Data warehouse

En informatique, une data warehouse, également appelé entrepôt de données, est un système utilisé pour le reporting et l’analyse des données, et est considéré comme un élément essentiel de l’intelligence économique. Les entrepôts de données sont des répertoires centraux de données intégrées provenant d’une ou plusieurs sources disparates.

Data steward - DEMS

Une personne qui est responsable d’un ensemble de Exigences métiers pour le bien-être de l’entreprise en opérant au service de la communauté mondiale

  • Régir l’application des Exigences métiers
  • Suivre les rapports mensuels DEI-KVI
  • Responsable de la correction des données
  • Responsable de la Data Excellence en continue
  • Le leadership pour la prévention de la pollution des données
  • Proposer la suppression de l’utilisation des données en cas de risque grave
DEF (Data Excellence Framework)

Le Data Excellence Framework (DEF) fourni par Global data Excellence (GDE) décrit la méthodologie, les processus et les rôles nécessaires pour générer de la valeur commerciale tout en améliorant les processus commerciaux en utilisant la qualité des données et les règles commerciales [El Abed, 2009]. Le cadre soutient la création d’un nouveau changement culturel axé sur la Data Excellence, en motivant l’équipe au sens large et en soutenant la collaboration entre les parties prenantes.

DEF - Methodologie - DEMS

La méthodologie du Data Excellence Framework (DEF) met l’accent sur une approche axée sur la valeur pour permettre le Business Excellence grâce à la Data Excellence. Data Excellence devient un impératif pour libérer le potentiel de l’entreprise et permettre la création de valeur durable. Ainsi, les données sont rendues visibles pour devenir une ressource pour l’entreprise afin de prendre des décisions et des actions en connaissance de cause.

DEI (Data Excellence Index) - DEMS

Le Data Excellence Index (DEI)  et le Key Value Indicator (KVI) sont les principaux résultats du Data Excellence Framework.

Le DEI est l’instrument utilisé pour mesurer la conformité des enregistrements de données avec les exigences d’excellence des entreprises.

Les résultats du DEI sont utilisés pour évaluer la valeur et l’impact des données sur les opérations et les transactions commerciales. Le concept de BER rend le DEI actionnable au niveau des enregistrements, permettant une analyse des causes profondes et une gouvernance chirurgicale des données.

La DEI est obtenue par la polarisation contextuelle, qui est une technique innovante pour visualiser et organiser systématiquement les résultats de la DEI (composantes) en fonction du contexte et du niveau.

Le KVI est une mesure de la valeur et de l’impact de la DEI sur les opérations commerciales.

Une KVI fondamentale représente la valeur clé de l’entreprise et l’impact affecté par une exigence spécifique d’excellence de l’entreprise.

Le KVI pour tout niveau organisationnel peut être obtenue par une polarisation contextuelle avec la DEI. Le KVI est un résultat fondamental du cadre d’excellence des données. Grâce à lui, le cadre permet une gouvernance multifonctionnelle reliant la gestion des entreprises et la gestion des données. La transaction commerciale est donc considérée comme un élément clé qui permet de gérer les données comme un actif de l’entreprise. La DEI devient le pivot qui relie le BER, le KVI et les éléments de données.

DEMI (Data Excellence Measurement Instrument) - DEMS

Un résultat fondamental de la science de la Data Excellence. Grâce à elle, l’exécution du Data Excellence Framework permet une gouvernance chirurgicale, multifocale et dynamique reliant la gestion des entreprises, la gestion des données et les technologies de l’information, les guidant ensemble vers leur excellence. La transaction commerciale devient donc un élément clé qui permet de gérer les données comme un actif de l’entreprise.

Le DEMI est composé de deux éléments de mesure mesurant simultanément la valeur qualitative et la valeur qualitative pour le contexte observé. Les deux mesures sont reliées entre elles par les Exigences métiers dans le cadre du contexte d’excellence souhaité pour un domaine spécifique.

La mesure de la valeur qualitative est appelée le Data Excellence Index (DEI) et la mesure de la valeur quantitative est appelée le Key Value Indicator (KVI). Le Data Excellence Index (DEI) (DEI) et le Key Value Indicator (KVI)sont des résultats clés de la science de l’excellence des données.

DEMM (Data Excellence Maturity Model)

Le Data Excellence maturity model aide les organisations du monde entier à passer avec succès du stade précoce de Data Excellence décrit comme “chaotique” au stade le plus mature décrit comme “prédictif”. Au stade plus avancé, les données sont utilisées comme un actif essentiel de l’entreprise. Le modèle de maturité de Data Excellence est souvent utilisé pour aider à comprendre les bons projets et les initiatives pour introduire la discipline et la méthodologie de Data Excellence. Il vise à mesurer et à estimer le niveau de conformité des organisations aux meilleures pratiques de l’excellence des données.

DEMS Agent

La couche de traitement est un code informatique généré par la machine qui s’exécute sur les serveurs de données organisationnelles à la source. Elle automatise les requêtes et les exécutions des Business Excellence Requirement et fournit des réponses au DEMS. L’agent DEMS automatise une intégration dynamique de données à la volée sans déplacer les données de leur emplacement dans le but de fournir des réponses et d’éliminer la vue intégrée. L’agent DEMS contrôle strictement les sources de données. Il a une structure de type pieuvre, où plusieurs agents peuvent être déployés en parallèle. Il convient à toutes les données organisationnelles et à toutes les structures opérationnelles. Les agents DEMS accèdent aux données directement dans la source, évitant ainsi les duplications ou les modifications inutiles. Des assistants permettent de contrôler facilement les algorithmes générés, les codes informatiques et la logique technique, et la sécurité est renforcée par une communication cryptée.

DEO (Data Excellence Object) - DEMS

Data Excellence Object est la collecte d’enregistrements de données de grande valeur utilisés dans l’ensemble des processus et des transactions pour faire fonctionner l’entreprise.

Data Excellence Index pour un DEO est le résultat de la collecte des Exigences métiers appliquées au DEO.

Dictionnaire de données

Le dictionnaire de données définit et spécifie tous les éléments de données du système. Chaque élément est fourni sous forme de tableau pour en faciliter la lecture.

Il comprend des termes, des définitions, des conventions d’appellation et une ou plusieurs représentations des éléments de données dans un système informatique. Les dictionnaires de données définissent souvent les types de données, les contrôles de validation tels que les valeurs énumérées et les définitions formelles de chacune des valeurs énumérées.

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Domaine d'Excellence – DEMS

Un domaine est une base de données structurée en langage naturel organisée selon le méta-modèle sémantique (SMM) et qui contient les méta-informations et les connaissances liées à un sujet ou à un thème.

Données

Faits et statistiques rassemblés ensemble à des fins de référence ou d’analyse. Également les quantités, caractères ou symboles sur lesquels des opérations sont effectuées par un ordinateur, qui peuvent être stockés et transmis sous forme de signaux électriques et enregistrés sur des supports d’enregistrement magnétiques, optiques ou mécaniques.

Données personnelles

Pour définir les données à caractère personnel, il faut tenir compte de tous les moyens dont dispose le “responsable du traitement” pour déterminer si une personne est identifiable.

DSS (Data Sharing Sphere)

La Data Sharing Sphere est une installation qui fournit une gestion dynamique des données, un accès à tous les types de données et de sources de données nécessaires à un écosystème pour créer de la valeur et pour atteindre sa mission et ses objectifs. La gestion des données à la source et le respect de la propriété des données constituent les principes fondamentaux du DSS (l’harmonisation se fait au niveau sémantique pour les biens communs). La personne (morale ou physique) décide quelles données partager et avec qui. Ainsi, la Data Sharing Sphere permet aux communautés et aux personnes de partager des données et leur valeur entre elles tout en contrôlant la propriété de leurs informations, en décidant quelles informations sont partagées et avec qui tout en respectant les exigences réglementaires.

    Durable

    Capable de se maintenir longuement sans interruption ni affaiblissement.

    E

    ECCMA

    L’Electronic Commerce Code Management Association (ECCMA) est une association internationale à but non lucratif, basée sur l’adhésion de ses membres, qui s’engage à améliorer la qualité des données par la mise en œuvre de normes internationales. L’ECCMA est actuellement le chef de projet pour le développement des normes ISO 8000 et ISO 22745, qui sont les normes internationales pour la qualité des données et l’échange de données de base sur les matériaux et les services.

    L’ECCMA fournit une plate-forme de collaboration entre les experts en matière de qualité et de gouvernance des données dans le monde entier, afin de créer et de maintenir des dictionnaires standard ouverts utilisés pour étiqueter sans ambiguïté les informations. L’existence de ces dictionnaires d’étiquettes permet de faire passer les informations d’un système informatique à un autre sans qu’elles perdent leur signification.

    Efficacité opérationnelle

    L’efficacité opérationnelle est la capacité à fournir des produits ou des services de la manière la plus rentable sans compromettre la qualité. Un système qui consiste à développer, acquérir, entretenir et utiliser des systèmes complexes de communication, en particulier la capacité humaine à le faire ; et une langue est tout exemple spécifique d’un tel système.

    End-to-end system

    Le terme “de bout en bout” décrit un système ou un service du début à la fin et fournit une solution fonctionnelle complète, généralement sans qu’il soit nécessaire d’obtenir quoi que ce soit d’une tierce partie.

    ERP (Enterprise Resource Planning)

    La planification des ressources de l’entreprise (ERP) est la gestion intégrée des principaux processus commerciaux, souvent en temps réel et par l’intermédiaire de logiciels et de technologies.

    Excellence

    L’excellence est le maintien d’un état de conformité absolue à tous les critères nécessaires pour créer une valeur ultime, en conciliant les dimensions environnementale, sociale et économique.

    F

    FINMA

    L’Autorité suisse de surveillance des marchés financiers est l’organe gouvernemental suisse responsable de la réglementation financière. Elle surveille notamment les banques, les compagnies d’assurance, les bourses et les négociants en valeurs mobilières, ainsi que les autres intermédiaires financiers en Suisse.

    Flux de données

    Flux de données est souvent liée au cycle de vie des données ainsi qu’aux informations sur leur provenance et leur déplacement afin d’analyser quelles informations clés sont utilisées dans un but spécifique.

    Framework non-invasif

    Un framework qui n’a pas d’incidence sur la vie privée et les droits individuels.

    G

    Gestion des données

    La gestion des données comprend toutes les disciplines liées à la gestion des données en tant que ressource précieuse.

    Glossaire

    Une simple liste de termes et leurs définitions. Un glossaire vise à créer une liste complète de la terminologie des termes et des acronymes propres à un domaine.

    Glossaire commercial

    Le glossaire commercial est un moyen de partager le vocabulaire interne d’une organisation.

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    Gouvernance

    La gouvernance décrit l’approche de gestion globale par laquelle les cadres supérieurs dirigent et contrôlent l’ensemble de l’organisation, en utilisant une combinaison d’informations de gestion et de structures hiérarchiques de contrôle de la gestion. Les activités de gouvernance garantissent que les informations de gestion essentielles qui parviennent à l’équipe de direction sont suffisamment complètes, précises et opportunes pour permettre une prise de décision appropriée en matière de gestion, et fournissent les mécanismes de contrôle permettant de s’assurer que les stratégies, les orientations et les instructions de la direction sont appliquées de manière systématique et efficace.

    Gouvernance d'entreprise

    La gouvernance d’entreprise est l’ensemble des mécanismes, processus et relations par lesquels les entreprises sont contrôlées et exploitées.

    Gouvernance des données

    La gouvernance des données est un terme utilisé à la fois au niveau macro et micro. Le premier est un concept politique et fait partie des relations internationales et de la gouvernance de l’internet ; le second est un concept de gestion et fait partie de la gouvernance d’entreprise.

    Gouvernance des données

    La gouvernance des données est un terme utilisé à la fois au niveau macro et micro. Le premier est un concept politique et fait partie des relations internationales et de la gouvernance de l’internet ; le second est un concept de gestion et fait partie de la gouvernance d’entreprise.

    Gouverner par la valeur - DEMS

    Gouverner par la valeur est le concept principal du Data Excellence Framework DEF afin de permettre le nouveau changement de paradigme. Il soutient la création d’un nouveau changement culturel axé sur un nouveau concept appelé l’excellence des données

    GSPR (General Data Protection Regulation)

    Le règlement de l’Union européenne 2016/679 appelé Règlement général sur la protection des données (relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel et à la libre circulation de ces données, également connu sous le nom de “GDPR”) impose la norme de conformité la plus élevée à ce jour en matière de protection des données personnelles à pratiquement toute personne physique ou morale dans le monde.

    GRC - Governance Risk management and Compliance

    Gouvernance, gestion des risques et conformité ou GRC est le terme général qui couvre l’approche d’une organisation dans ces trois domaines : gouvernance, gestion des risques et conformité. Les premières recherches scientifiques sur la GRC ont été publiées en 2007, où la GRC a été formellement définie comme “l’ensemble intégré des capacités qui permettent à une organisation d’atteindre ses objectifs de manière fiable, de faire face à l’incertitude et d’agir avec intégrité”, la recherche se référant aux activités communes de “maintien de l’entreprise sur la bonne voie” menées dans des départements tels que l’audit interne, la conformité, le risque, le juridique, les finances, l’informatique, les RH ainsi que les secteurs d’activité, la direction et le conseil d’administration lui-même.

    H

    Harmonisation des données

    L’harmonisation des données est le processus consistant à rassembler des données de formats de fichiers, de conventions d’appellation et de colonnes différents, et à les transformer en un ensemble de données cohérent.

    I

    Identifiant - DEMS

    Un Identifiant est un attribut d’une entité dont les valeurs déterminent de manière unique ses occurrences.

    Informatique

    L’informatique est l’étude de la théorie, de l’expérimentation et de l’ingénierie qui forment la base de la conception et de l’utilisation des ordinateurs. C’est l’approche scientifique et pratique du calcul et de ses applications et l’étude systématique de la faisabilité, de la structure, de l’expression et de la mécanisation des procédures méthodiques (ou algorithmes) qui sous-tendent l’acquisition, la représentation, le traitement, le stockage, la communication et l’accès à l’information. Une autre définition, plus succincte, de l’informatique est l’étude de l’automatisation des processus algorithmiques à l’échelle. Un informaticien est spécialisé dans la théorie du calcul et la conception de systèmes informatiques.

    Integration des données

    L’intégration des données est l’acte de combiner des données provenant de plusieurs sources et de différents systèmes pour créer des ensembles d’informations à des fins opérationnelles et analytiques. L’intégration des données est l’un des éléments clés du processus de gestion des données afin de consolider les ensembles de données pour garantir que les données sont cohérentes, propres et utilisables par les utilisateurs finaux.

    Intelligence Artificielle

    L’intelligence artificielle (IA, également appelée machine intelligence, MI) est l’intelligence démontrée par les machines, par opposition à l’intelligence naturelle (NI) dont font preuve les humains et les autres animaux. En informatique, la recherche en IA est définie comme l’étude des “agents intelligents” : tout dispositif qui perçoit son environnement et prend des mesures qui maximisent ses chances d’atteindre ses objectifs. Dans le langage courant, le terme “intelligence artificielle” est appliqué lorsqu’une machine imite des fonctions “cognitives” que les humains associent à d’autres esprits humains, comme l'”apprentissage” et la “résolution de problèmes”.

    Intelligence contextuelle

    La capacité à comprendre les limites de nos connaissances et à adapter ces connaissances à un environnement différent de celui dans lequel elles ont été développées. (le terme n’est pas nouveau ; Anthony Mayo et Nitin Nohria l’ont utilisé dans les pages de HBR (Harvard Business Review), et les références universitaires datent du milieu des années 1980). Tant que nous n’aurons pas acquis et appliqué ce type de renseignements, le taux d’échec des entreprises transfrontalières restera élevé, notre capacité à tirer des enseignements des expériences menées dans le monde entier restera limitée, et la promesse d’une croissance saine à l’échelle mondiale restera lettre morte.

    Intendance des données - DEMS

    L’intendance des données est la volonté et l’engagement d’être responsable d’un ensemble d’exigences d’excellence commerciale pour le bien-être de l’entreprise en opérant au service de la communauté mondiale plutôt que dans l’intérêt individuel

    K

    KM (Knowledge Management)

    Le knowledge management est le processus qui consiste à créer, partager, utiliser et gérer les connaissances et les informations d’une organisation. Elle fait référence à une approche multidisciplinaire pour atteindre les objectifs organisationnels en utilisant au mieux les connaissances.

    KPI (Key Performance Indicator)

    Un indicateur de performance ou key performance indicator est un type de mesure de la performance. Les KPIs évaluent le succès d’une organisation ou d’une activité particulière dans laquelle elle s’engage.

    KVI (Key Value Indicator) - DEMS

    Un Key Value Indicator est une mesure de la valeur et de l’impact de l’indice d’excellence des données sur les opérations commerciales

    • Valeur : Lié à la collecte des éléments de données du Data Excellence Index qui sont conformes aux Exigences métiers
    • Impact : Lié à la collecte d’éléments de données défectueux du Data Excellence Index qui ne sont pas conformes aux Exigences métiers

    Un KVI fondamental représente la valeur et l’impact commerciaux clés affectés par un Business Excellence Requiremente particulier.

    L

    Lexicologie

    La lexicologie est la partie de la linguistique qui étudie les mots. Cela peut inclure leur nature et leur fonction en tant que symboles, leur signification, la relation de leur signification avec l’épistémologie en général, et les règles de leur composition à partir d’éléments plus petits (morphèmes tels que le marqueur anglais -ed pour le passé ou un- pour la négation ; et les phonèmes comme unités sonores de base). La lexicologie concerne également les relations entre les mots, qui peuvent impliquer la sémantique (par exemple, amour vs. affection), la dérivation (par exemple, brasse vs. insondable), l’usage et les distinctions sociolinguistiques (par exemple, chair vs. viande), et toute autre question liée à l’analyse de l’ensemble du lexique d’une langue.

    Linguistique

    La linguistique est l’étude scientifique de la langue, et implique une analyse de la forme, de la signification et du contexte de la langue.

    M

    MDM (Master Data Management)

    En entreprise, le master data management est une méthode utilisée pour définir et gérer les données critiques d’une organisation afin de fournir, avec l’intégration des données, un point de référence unique. Les données qui sont maîtrisées peuvent inclure des données de référence – l’ensemble des valeurs autorisées, et les données analytiques qui soutiennent la prise de décision.

    Measurement instruments - DEMS

    The Data Excellence Index (DEI) and the Key Value Indicator (KVI) are key deliverables of the Data Excellence Framework.

    The DEI is the instrument used to measure the compliance of Data records with the Business Excellence Requirements.

    The DEI results are used to evaluate the value and the impact of Data on business operations and transactions. The BER concept makes the DEI actionable at the record level allowing the finest root cause analysis and surgical Data governance.

    The DEI is obtained by the contextual polarisation, which is an innovative technique to visualise and organise systematically the DEI results (components) according to the context and the level.

    The KVI is a measurement of the value and impact of the DEI on business operations.

    A fundamental KVI represents the key business value and the impact affected by a specific Business Excellence Requirement.

    The KVI for any organisational level can be obtained by a contextual polarisation together with the DEI. The KVI is a fundamental deliverable of the Data Excellence Framework. Through it, the framework enables multifocal governance linking business management and Data management. The business transaction is therefore considered as a key component that enables managing Data as a company asset. The DEI becomes the pivot that links the BER, the KVI, and the Data elements.

    Meta données

    “Données qui fournissent des informations sur d’autres données”. En d’autres termes, il s’agit de “données sur des données”.

    Modèle de gouvernance - DEMS

    La plupart des entreprises continuent d’investir dans les fonctions essentielles de l’entreprise en se concentrant sur l’optimisation des processus d’affaires et la rationalisation des coûts sur la base des transactions passées, tandis que la Data Excellence propose un concept global, systémique et prescriptif de “gouvernance par la valeur” axé sur les données.

    Le Data Excellence Framework implique la “professionnalisation” absolue des fonctions de gouvernance de la Data Excellence, qui est opérationnalisée par des réseaux de collaboration où le Data Excellence stewardship joue un rôle pivot entre l’entreprise, la gestion des données et l’informatique. Le modèle de gouvernance de la Data Excellence établit la responsabilité et l’obligation de rendre compte à chaque niveau organisationnel et selon la géographie de l’organisation afin de maximiser la valeur commerciale des données d’entreprise.

    Modélisation des données

    La modélisation des données est l’acte d’explorer les structures orientées vers les données. Comme d’autres artefacts de modélisation, les modèles de données peuvent être utilisés à des fins diverses, des modèles conceptuels de haut niveau aux modèles de données physiques.

    Mot

    En linguistique, un mot est le plus petit élément qui peut être prononcé isolément avec une signification objective ou pratique.

    Mot informationnel - DEMS

    Selon le méta-modèle sémantique MMS, un mot informationnel est un élément lexical qui correspond à un lexique informationnel spécifique à un domaine.

    N

    Language naturel

    Un système qui consiste à développer, acquérir, entretenir et utiliser des systèmes complexes de communication, en particulier la capacité humaine à le faire ; et une langue est tout exemple spécifique d’un tel système

    NIXUS

    Natural Intelligence expanded Universe System

    Norme ISO

    L’ISO, choisi pour être l’acronyme identique dans toutes les langues – un exemple de normalisation – est un organisme international de normalisation composé de représentants des organisations nationales de normalisation de 165 pays.

    O

    Objectifs commerciaux

    L’ensemble des objectifs commerciaux de l’entreprise est représenté par une chaîne d’objectifs intermédiaires conduisant l’entreprise à atteindre son ultime “rendez-vous” transactionnel soutenant l’objectif stratégique de l’entreprise.

    P

    Paradigme

    Un framework contenant les hypothèses de base, les modes de pensée et la méthodologie qui sont communément acceptés par les membres d’une communauté scientifique.

    Un tel cadre cognitif est partagé par les membres de toute discipline ou groupe.

    PDM (Physical Data Model)

    Un Physical Data Model (PDM) est la transformation d’un modèle de données logique pour avoir un modèle qui peut être mis en œuvre sous un système de gestion de base de données relationnelle spécifique comme SQL-Server, DB2, Oracle, etc…

    PEC (Perpetual Excellence Community)

    Perpetual excellence Community- un groupe de recherche scientifique de Genève

    Perpetual excellence Community sera créée par l’adhésion des unités sociales à plusieurs niveaux à l’objectif de maintenir un état de conformité absolue à tous les critères nécessaires à la création d’une valeur ultime, en conciliant les dimensions environnementale, sociale et économique.

    Piliers de valeur

    Le Data Excellence Framework repose sur quatre piliers de valeurs essentiels à la survie de toute organisation ou entreprise à l’ère de l’information : l’agilité, la confiance, l’intelligence et la transparence. Ces caractéristiques sont des piliers de valeur fondamentaux pour permettre la durabilité des entreprises et soutenir la croissance économique.

    • Agilité
    • Faites confiance à
    • Renseignements
    • Transparence
    Pilote

    Un plan, un produit ou un système pilote est utilisé pour tester la qualité d’une chose avant de l’introduire ou de l’acheter.

    Platforme

    Une plateforme est l’environnement dans lequel un logiciel est exécuté. Il peut s’agir d’un navigateur web et des interfaces de programmation d’applications associées, ou d’un autre logiciel sous-jacent, à condition que le code du programme soit exécuté avec lui.

    Polarisation contextuelle – DEMS:

    La polarisation contextuelle est une technique innovante qui permet de visualiser et d’organiser systématiquement les résultats (composantes) des DEI (Data Excellence Index) en fonction du contexte et du niveau.

    Politique des données

    Politiques en matière de données : il s’agit de normes régissant la gestion et la publication des données de recherche. Elles vont des recommandations aux mesures d’exécution. (IFDO, 2019)

    Q

    Qualité des données

    La qualité des données fait référence à l’état des informations qualitatives ou quantitatives. Il existe de nombreuses définitions de la qualité des données, mais les données sont généralement considérées comme de haute qualité si elles sont “adaptées aux utilisations prévues dans les opérations, la prise de décision et la planification”.

    R

    Règles commerciales

    Règle commerciale définit ou contraint un aspect de l’entreprise et décide toujours du vrai ou du faux. Elle implique spécifiquement des termes, des faits et des règles.

    Responsabilité

    La volonté et l’engagement des dirigeants d’entreprise à être responsables de la définition et de la gestion des exigences métiers de leur secteur et des objectifs liés aux Key Value Indicators (KVI).

    Risk management

    La gestion des risques est l’ensemble des processus par lesquels la direction identifie, analyse et, le cas échéant, réagit de manière appropriée aux risques qui pourraient nuire à la réalisation des objectifs commerciaux de l’organisation. La réponse aux risques dépend généralement de leur gravité perçue et implique de les contrôler, de les éviter, de les accepter ou de les transférer à un tiers. Alors que les organisations gèrent couramment un large éventail de risques (par exemple, les risques technologiques, commerciaux/financiers, de sécurité de l’information, etc.), les risques externes de conformité légale et réglementaire sont sans doute le problème clé de la GRC.

    S

    Semantic Mapping

    Un modèle de données de cartographie sémantique (SMDM) est un modèle de données sémantiques mis en correspondance avec un modèle de données physiques. Un modèle de données sémantique en génie logiciel a plusieurs significations : Il s’agit d’un modèle de données conceptuel dans lequel des informations sémantiques sont incluses. Cela signifie que le modèle décrit la signification de ses instances. Un tel modèle de données sémantiques est une abstraction qui définit comment les symboles stockés (les données d’instance) sont liés au monde réel. C’est un modèle de données conceptuel qui inclut la capacité d’exprimer des informations permettant aux parties à l’échange d’informations d’interpréter la signification (sémantique) des instances, sans qu’il soit nécessaire de connaître le méta-modèle. Ces modèles sémantiques sont orientés vers les faits (par opposition à l’orientation vers l’objet).

    Semantics

    La sémantique est l’étude linguistique et philosophique de la signification, dans le langage, les langages de programmation, la logique formelle et la sémiotique. Elle s’intéresse à la relation entre les signifiants – comme les mots, les phrases, les signes et les symboles – et ce qu’ils représentent, leur dénotation.

    Sème

    Le sémème, la plus petite unité de sens reconnue en sémantique, désigne une caractéristique unique d’un sémème. Ces caractéristiques sont définies en fonction des différences entre les semèmes.

    Sémiosis

    La sémiosis est toute forme d’activité, de conduite ou de processus qui implique des signes, y compris la production de sens.

    Sensemaking

    Sensemaking est le processus par lequel les gens donnent un sens à leurs expériences collectives.

    Sensemaking (science de l'information)

    Alors que le sensemaking a été étudié par d’autres disciplines sous d’autres noms pendant des siècles, dans les sciences de l’information et l’informatique, le terme “sensemaking” a surtout marqué deux sujets distincts mais liés.

    SMM (Semantic Meta Model)

    La base théorique de la MMS est celle de la modélisation sémantique de diverses règles et requêtes commerciales. Par exemple, toute requête d’une source de données, indépendamment du langage dans lequel elle est exprimée (naturel ou formel), est considérée comme suivant certaines règles sémantiques essentielles pour sa compréhension. Un MMS permet la construction de méta-bases qui permettent d’une part de classer les lexiques apparaissant dans les requêtes et d’autre part de créer des liens qui peuvent se produire entre les lexiques. Avec cette approche, l’influence d’un langage naturel spécifique est à première vue faible et est en effet contenue de manière paramétrique (sous forme de données dans la méta-base).

    Spectre sémantique

    Le spectre sémantique (parfois appelé spectre ontologique ou continuum de données intelligentes ou précision sémantique) est une série de définitions de plus en plus précises ou plutôt sémantiquement expressives des éléments de données dans les représentations de la connaissance, en particulier pour l’utilisation de machines.

    Synchronisation des données

    La synchronisation des données est l’acte qui consiste à maintenir la cohérence et l’uniformité des données entre les applications et le lieu où elles sont stockées. L’objectif de la synchronisation des données est de garantir que les données sont les mêmes utilisées dans tous les appareils.

    T

    Transaction commerciale

    Les transactions commerciales sont les interactions entre les entreprises et leurs clients, leurs fournisseurs et les autres personnes avec lesquelles elles font des affaires.

    Transformation des entreprises

    En matière de gestion, il a été dit que la transformation des entreprises implique des changements fondamentaux dans la manière dont les affaires sont menées afin d’aider à faire face aux changements de l’environnement du marché. Toutefois, il s’agit d’une définition relativement étroite qui néglige d’autres raisons et ignore d’autres justifications.

    V

    Valeur

    La valeur d’une chose telle qu’une qualité, une attitude ou une méthode est son importance ou son utilité. Si vous accordez une valeur particulière à quelque chose, c’est l’importance ou l’utilité que vous pensez qu’elle a.

    En linguistique, la “valeur” est polysémique, c’est-à-dire un mot qui a des significations multiples. La valeur a deux significations : la première est la “signification quantitative” : ce qui peut être mesuré et exprimé par des nombres (par exemple, l’argent, l’énergie), et la seconde est la “signification qualitative” : ce qui peut être exprimé avec des règles plutôt qu’avec des nombres et ne peut pas être quantifié par des mesures physiques (par exemple, l’humanité, les droits de l’homme, les politiques, les règles).

    Valeur qualitative

    Valeur qualitative Signification : liée aux règles plutôt qu’aux chiffres

    Valeur quantitative

    La valeur quantitative peut être mesurée, exprimée par des nombres.

    Valeur commerciale

    La valeur commerciale établit une mesure standard de la valeur utilisée pour déterminer la rentabilité de l’entreprise.

    Valorisation des données

    Le principe de base de la valorisation des données est de considérer les données comme un bien qui peut être détenu ou contrôlé par une personne (physique ou morale). La valorisation des données est le moyen d’utiliser les données pour la création d’une valeur économique positive.

    Création de valeur : fait référence à la valeur (selon la définition de la data excellence) et à sa réalisation.

    Vocabulaire contrôlé - DEMS

    Une simple liste de termes, de définitions et de conventions d’appellation. Un vocabulaire contrôlé comporte souvent un processus de contrôle associé à l’ajout ou à la suppression de définitions d’éléments de données afin de garantir la cohérence.

    Verbatim - DEMS

    DEMS verbatim est un glossaire sémantique commercial multilingue, son principal avantage est sa capacité à relier la sémantique humaine au modèle de données physiques en tenant compte du contexte d’utilisation. L’objectif général du modèle de données sémantiques est de saisir davantage de sens des données en intégrant le concept relationnel à un concept d’abstraction plus puissant connu dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il aide les utilisateurs à comprendre le langage commercial et la signification commerciale des données. En fournissant des données accessibles et fiables, le glossaire de la sémantique des affaires aide les utilisateurs à rechercher, comprendre, faire confiance et utiliser les données pour soutenir votre entreprise. Il vous permet de trouver facilement vos données sans rencontrer de significations contradictoires. Le glossaire sémantique des entreprises fournit aux utilisateurs de données une vue de cartographie sémantique dynamique de tous les termes métiers en affichant tous les termes métiers ainsi que les données, métadonnées et lignées de données qui leur sont associées.

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