Ex: le nombre de balles de golf. Il ne peut y avoir qu'un nombre entier de balles de golf (il ne peut pas y avoir 0,3 balles de golf). Le résultat d'un test ou une pointure de chaussure constituent d'autres exemples. Les données continues sont des données numériques non entières.
« Représentation conventionnelle d'une information permettant d'en faire le traitement automatique ».
Par exemple : un nom, une photo, une empreinte, une adresse postale, une adresse mail, un numéro de téléphone, un numéro de sécurité sociale, un matricule interne, une adresse IP, un identifiant de connexion informatique, un enregistrement vocal, etc.
Une personne physique peut être identifiée : directement (exemple : nom et prénom) ; indirectement (exemple : par un numéro de téléphone ou de plaque d'immatriculation, un identifiant tel que le numéro de sécurité sociale, une adresse postale ou courriel, mais aussi la voix ou l'image).
Une donnée, par définition, est une information brute, sans contexte, un fait sans aucun arrière-plan. Elle ne peut pas être exploitée telle qu'elle. Une donnée brute peut prendre différents aspects.
Une donnée numérique est un nombre associé à la valeur d'une grandeur qu'on peut utiliser dans un calcul. En sciences de la nature, on décrit un phénomène en associant une valeur numérique à une dimension. On ne peut séparer la valeur de l'unité de mesure qui indique la dimension et l'échelle.
Au sens du RGPD, est considérée comme une donnée personnelle " toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable ". Ainsi, l'adresse mail, comme élément permettant l'identification de la personne, sera considérée comme une donnée personnelle.
Une donnée peut être élémentaire ou complexe. Une donnée élémentaire représente une caractéristique de base (un nom, un numéro, etc.). Cette donnée est caractérisée par un descripteur qui permet de donner le format dans lequel cette donnée est représentée.
Les données salariales sont des données à caractère personnel au sens du RGPD. Un employeur dispose des informations relatives au salaire de ses travailleurs car il est tenu de procéder au paiement en contrepartie des prestations de travail de ses travailleurs.
Les informations utiles sont celles dont on a besoin pour répondre à la question posée. Les informations inutiles sont celles qui n'ont aucune importance pour la résolution du problème.
La data est le moteur de la relation client, de la stratégie commerciale et de tout projet marketing. L'investissement dans les solutions de gestion des données est une évidence pour un grand nombre d'entreprises.
La donnée est le plus bas niveau dans le processus de transformation vers la connaissance. Pour sa part, l'information est la mise en contexte d'une donnée. Elle doit être basée sur des faits vérifiables. Grâce une profonde analyse, la donnée est transformée en information fiable.
74 % des entreprises qui traitent des données le font en interne et 42 % par des prestataires extérieurs, 16 % utilisent donc ces deux méthodes. Le choix entre traitement interne ou externe dépend du secteur et de la taille de l'entreprise.
Une information est une donnée à laquelle un sens (ou une interprétation) a été ajouté. En d'autres termes, l'information est une donnée placée dans un contexte pour l'augmenter d'un sens. On peut, d'une information, proposer une action ou une réponse.
Mise en forme des données
Il existe trois formats pour représenter un tableau de données : les formats CSV, XML et JSON. Ces trois formats sont des fichiers composés d'une suite de caractères où l'on distingue deux types d'information : • Les données.
La qualité d'une donnée se mesure à travers ses caractéristiques intrinsèques, qu'elles soient internes ou externes à l'entreprise. Nous pouvons citer l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, la validité, l'actualité, l'intégrité, la clarté ou même la sécurité de la donnée.
1Les données primaires sont des informations spécifiquement collectées pour étudier un phénomène particulier. Les données secondaires sont des informations qui ont déjà été collectées dans un but différent de celui de l'étude menée et qui sont à disposition pour une seconde utilisation.
Les données relatives à l'identité (nom, prénom, adresse, photo, date et lieu de naissance, etc.) Les données relatives à la vie personnelle (habitudes de vie, de consommation, loisirs, situation familiale, etc.) Les données relatives à la vie professionnelle (CV, diplômes, formation, fonction, lieu de travail, etc.)
Qu'entend-on par données non personnelles ? Ce sont les données qui ne permettent pas d'identifier les personnes. Cela peut être par exemple les données de l'agriculture sur l'utilisation des pesticides, celles des industriels sur les besoins de maintenance d'un appareil, etc.
Les données qualitatives sont utilisées pour décrire les informations. Comme ces données peuvent être facilement regroupées en catégories, elles sont communément appelées données catégorielles.