Press "Enter" to skip to content

Datassence Posts

Comment qualifier les données pour mieux les modéliser et les gérer ?

Sommaire : Synthèse Introduction Retour sur la construction d’un système de données L’apport des différentes natures de données dans la façon de concevoir les modèles Un tour d’horizon des principales natures de données par rapport à leur finalité de gestion et leur cycle de vie Les natures de données du…

Notes – Linkedin live Cathédrales data IT vs Chapelles data métiers

Ce mercredi, avec Eric Mattern – https://www.linkedin.com/in/ericmattern/ , nous avons animé un Linkedin live dont le titre était le suivant : « Cathédrale data IT et chapelles data métier : adversaires ou partenaires ». L’enregistrement de ce Linkedin live est disponible sur la chaîne Youtube de l’éditeur Orkestra Data – https://www.youtube.com/channel/UCTMIhpylDRjTwVsO7eEyTtg Le plan…

Dynamique et panorama des data platforms

Après plusieurs semaines d’effort avec les équipes d’Orkestra-Data, j’ai le plaisir de vous partager deux guides dont l’ambition est d’éclairer ce qu’il se passe dans l’univers des data platforms. Avec un premier guide qui présente la dynamique des data platforms. Qu’est-ce qui motive leur construction ? Comment et pourquoi elles…

Revue data du mois (janvier 2024)

Cette revue est basée sur un ensemble de publications du mois de janvier 2024, issues de sources en lien avec le sujet Data. A piocher suivant vos centres d’intérêts. Pour ce mois de janvier, la suite des tendances 2024 (voir les premières annonces en décembre – https://www.datassence.fr/2024/01/18/revue-data-du-mois-decembre-2023/#_ftn6), des actualités sur…

La fausse innocence des données

Plan : Introduction Les données empoisonnées L’offuscation de données Les données biaisées Les fausses données Conclusion Introduction Le terme « donnée » et son utilisation portent une forme d’innocence, d’idéalité. Les données seraient des faits, seraient brutes, seraient impartiales, seraient objectives et seraient la vérité terrain. Elles nous guident. Jusqu’à ce que…

FINESS un référentiel de données de plus de 40 ans

J’ai eu la chance de participer à la rédaction d’un article présentant le référentiel FINESS (le répertoire des établissements de santé) : https://www.insee.fr/fr/information/7722095?sommaire=7722116 Peu connu mais essentiel au monde de la santé. Ce référentiel a plus de 40 ans. Et j’ai eu la chance de participer à son histoire dans le…

Les 4 piliers d’un référentiel de données- l’exemple Journalism Trust Initiative (JTI)

Pilier 1 : Les objets référencés et les finalités Pilier 2 : L’expression d’autorité Pilier 3 : Le conteneur Pilier 4 : La portée Conclusion Références pour aller plus loin Les référentiels de données n’ont plus à prouver leur nécessité. Ils sont présents partout, lieux d’autorité, objets de luttes, repères…