Lexique de la data – Données brutes, informations structurées, contenus éditorialisés : ces trois niveaux forment l’épine dorsale de tout système numérique. Cette thématique explore comment l’information est capturée, nommée, liée, publiée et rendue utile — ou au contraire, exploitée. Elle met l’accent sur la structuration sémantique, la réutilisabilité et la souveraineté des contenus.
Définitions associées
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Webdata analyse
La webdata analyse est l’analyse des données provenant de diverses sources sur le web : sites web, réseaux sociaux, de forums, blogs, de médias en ligne. Elle peut nécessiter l’utilisation de techniques d’exploration de données, de webscraping, de fouille de texte avec le text mining ou text analytics, de bases de données avec le datamining,…
À quoi ça sert / Pour qui
À transformer des flux chaotiques en ressources documentaires exploitables, interopérables et pérennes.
Pour les documentalistes, archivistes numériques, concepteur·rices de bases de connaissances, équipes culturelles, développeur·ses sensibles au web sémantique, ou toute personne travaillant à la description ou à la diffusion de savoirs.
Repères
- Domaines concernés : Data & analytics, Architecture de l’information, Expérience utilisateur, Écoconception
- Types de concepts associés :
- Concept (ex. Donnée, Information, Contenu, Métadonnée)
- Format (ex. JSON-LD, XML, CSV, RDF)
- Technologie (ex. Knowledge graph, API de contenu)
- Pratique (ex. Documentation sémantique, Enrichissement contextuel)
- Méthode (ex. Modélisation d’ontologie, Cartographie documentaire)
- Rôles liés :
- Gestionnaire de contenu
- Documentaliste numérique
- Architecte de l’information
- Développeur·se sémantique
- Référent·e données ouvertes
- Niveau d’appropriation recommandé :
Découverte → Compréhension → Application → Structuration → Maîtrise opérationnelle
Aller plus loin
Thématiques proches
• Web sémantique et données liées
• Gestion documentaire résiliente
• Architecture de l’information
• Sobriété documentaire
Domaines liés
• Data & analytics
• Architecture de l’information
• Expérience utilisateur
• Écoconception
Définitions connexes
• Donnée – Concept
• Métadonnée – Concept
• JSON-LD – Format
• Knowledge graph – Technologie
• CMS – Plateforme
• Ontologie – Modèle
• Schema.org – Standard
• Enrichissement sémantique – Pratique
FAQ
Pourquoi structurer les contenus avec JSON-LD plutôt que laisser faire Google ?
Parce que structurer soi-même, c’est garder la main sur le sens donné à ses contenus. JSON-LD permet de décrire explicitement qui, quoi, où, quand — sans dépendre des algorithmes opaques de reconnaissance automatique.
Un knowledge graph, c’est réservé aux géants du web ?
Non. Un graph de connaissances peut être petit, local et maîtrisé : un musée, une association, un projet pédagogique peuvent modéliser leurs entités (personnes, œuvres, lieux) et leurs relations pour permettre une navigation intelligible et non linéaire.