Prometteur mais encore trop opaque pour beaucoup de chefs d’entreprise en Algérie, et ce probablement en raison de son introduction relativement récente, l’univers de la data regorge de termes et d’expressions lui constituant un jargon propre qui peut parfois agir comme une barrière pour les profanes. En effet, l’arrivée massive et ininterrompue de nouveaux vocables provenant, dans leur écrasante majorité, d’outre-Atlantique a tendance à désarçonner les novices, les amateurs voire même les initiés qui s’y perdent de temps à autre.

Centrale Digitale a donc entrepris d’élaborer un glossaire se voulant bref et regroupant une quinzaine de mots sélectionnés en fonction de leur fréquence d’utilisation ou bien des confusions dont ils peuvent être la source. Ceci dans le but de permettre à des chefs d’entreprise (manifestant de l’intérêt pour le digital) et souhaitant mieux comprendre les enjeux de la data d’y voir plus clair en se familiarisant d’abord avec son vocabulaire composé de termes pouvant sembler barbares à la première écoute.

Data

Désigne les données informationnelles collectées via divers supports comme le site web d’une entreprise, ses réseaux sociaux, des équipements connectés… 

Big Data

Cette expression très répandue désigne d’énormes quantités de données qui, en raison de leur aspect trop volumineux, deviennent impossible à traiter par de simples humains et requièrent l’intervention de machines pour réaliser leur analyse.

Data Science

Désigne un domaine interdisciplinaire alliant systèmes, algorithmes, process et autres méthodes scientifiques pour extraire les insights des données. La Data Science emprunte les techniques issues de divers secteurs afin d’effectuer ces analyses.

Analytics

Cette étape intervient après la collecte puis le nettoyage des données, l’analytics désigne les techniques et outils permettant d’extraire du sens (insights) des informations accumulées, et ce pour indiquer – par déduction – la marche à suivre.

Data Center

Désigne les infrastructures hébergeant des équipements informatiques dont notamment des serveurs utilisés pour le stockage des données.

Data Mining

Désigne l’extraction d’un savoir ou d’une connaissance à partir de grandes quantités de données, à l’aide de méthodes automatiques ou semi-automatiques.

Machine Learning

Désigne la conception, le développement puis l’implémentation de méthodes d’apprentissage dont l’objectif final est de rendre des machines capables d’accomplir des tâches compliquées grâce aux algorithmes.

Deep Learning

Sous-branche du Machine Learning, il désigne les algorithmes capables de déduire eux-mêmes les caractéristiques essentielles du traitement des données. Les techniques de Deep Learning ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de la reconnaissance faciale, traitement automatique du langage, traduction…

Data Viz / Dataviz

Diminutif de Data Visualization, offre le moyen d’analyser et de visualiser diverses données statistiques sous forme de représentations graphiques, permettant ainsi d’y voir plus clair.

DMP (Data Management Platform)

Acronyme de Data Management Platform, la DMP désigne une plateforme de gestion permettant de récupérer, centraliser, gérer et utiliser les données relatives aux prospects et clients.

Open Data

Désigne le fait que des entreprises ou autres organisations rendent publiquement accessible (open) un certain nombre de données relatives à leur fonctionnement.

Intelligence Artificielle

Vocable très en vogue, l’IA désigne la capacité dont sont pourvues certaines machines de simuler l’intelligence humaine, voire de la perfectionner. 

BI (Business Intelligence)

Désigne, dans le cadre d’une entreprise, l’étude et l’analyse des données de manière à permettre aux éléments décisionnaires de la hiérarchie de prendre conscience de tous les tenants et les aboutissants d’un quelconque sujet avant de trancher sur le modus operandi. La BI est le plus souvent accompagnée de tableaux de bord (Dashboards) visant à synthétiser les données à l’aide de la Dataviz.

Data Warehouse

Désigne les bases de données mises en place par les entreprises afin d’assurer le stockage de leurs informations (historiques). Étroitement liée à la Business Intelligence, la Data Warehouse permet de consulter et d’analyser les données de l’entreprise en vue de prendre des décisions.

Data Gouvernance

Désigne l’ensemble des mesures et méthodes mises en pratique au sein d’une entreprise afin de faciliter la gestion, le tri, l’analyse et l’exploitation des données stockées sur ses serveurs et dont la quantité ne fait qu’augmenter continuellement.

Conclusion

Comme le démontrent ces brèves définitions, l’univers de la data s’avère beaucoup plus facile d’accès que ne le laisse présager le caractère exotique des vocables passés en revue. De plus, les avantages que confère une bonne connaissance du champ lexical de la data compense largement le tracas occasionné par la familiarisation et ouvre beaucoup de portes, à une époque où la transformation digitale des entreprises devient un impératif de plus en plus pressant.