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Standards

DDI (Data Documentation Initiative) est une norme internationale et spécification de métadonnées utilisée pour décrire, documenter et gérer les données dans le sciences sociales, comportementales, économiques et de la santé. DDI fournit un cadre complet pour décrire divers aspects des données, y compris sa structure, son contenu et son contexte, pour faciliter le partage des données, leur compréhension et leur préservation.

L'adoption de DDI contribue à améliorer la transparence, la convivialité et l'interopérabilité des données de recherche, facilitant la tâche des chercheurs pour comprendre et utiliser les données à des fins d’analyse secondaire ou comparative en recherche. DDI est devenu largement utilisé dans les sciences sociales et autres disciplines qui traitent des données de recherche complexes, favorisant les pratiques de bonne gestion et facilitant le partage et la réutilisation des données.

SDMX signifie « Échange de données et de métadonnées statistiques ». C'est une norme internationale conçue pour faciliter l’échange de données et métadonnées statistiques entre les organisations et les systèmes. SDMX fournit un cadre commun d’organisation et de partage de l’information statistique, permettant une communication et une intégration transparentes des données à travers différents domaines et applications statistiques.

SDMX est largement utilisé par les organisations internationales, les agences statistiques, banques centrales et autres entités impliquées dans la production et la diffusion de données statistiques. Son adoption favorise l'interopérabilité, l'efficacité et l'exactitude de l'échange de données statistiques, étayant des données factuelles prise de décision et analyse des politiques.

SDMX définit également VTL (Validation and Transformation Language), un langage spécifique au domaine utilisé dans le contexte de SDMX pour exécuter des données tâches de validation et de transformation. Il permet aux utilisateurs de définir des règles et conditions pour valider la qualité et l’exactitude des données statistiques et également pour effectuer diverses transformations de données, telles que des agrégations ou calculs, pour en dériver de nouveaux indicateurs statistiques.

Semantic Web

Le Web sémantique est une extension du World Wide Web conçue pour ajouter une couche de données et d’informations plus structurée et significative. C'est un concept et une initiative évolutifs développés par le World Wide Web Consortium (W3C), qui vise à rendre le contenu Web plus lisible par machine et compréhensible par les ordinateurs.

Les principes et technologies clés derrière le Web sémantique sont RDF, les ontologies, SPARQL et les données liées.

Le Web sémantique vise à permettre aux machines (ordinateurs et logiciels) de comprendre le contexte et la signification du contenu Web, facilitant ainsi davantage le traitement intelligent et automatisé des informations. Au lieu de simplement présenter des informations destinées à la consommation humaine, le Web sémantique ajoute des annotations sémantiques et des relations formelles avec les données, permettant aux machines de raisonner et de déduire des connaissances à partir des données disponibles.

L'un des principaux objectifs du Web sémantique est de prendre en charge les graphes de connaissances, où de grandes quantités de données interconnectées provenant de diverses sources peuvent être analysés, interrogés et combinés pour obtenir de nouvelles informations et prendre des décisions plus éclairées. En améliorant l'interopérabilité des données et en permettant davantage d'intégration des données complexes, le Web sémantique a le potentiel de révolutionner divers domaines, dont l'analyse de données, l'intelligence artificielle et la découverte des connaissances.