Comprendre et utiliser les métadonnées

Les métadonnées varient en fonction du type de fichier et peuvent être générées automatiquement ou saisies manuellement.

Exemple: Les métadonnées d'un fichier photo peuvent inclure des informations techniques sur l'appareil utilisé, tandis que les métadonnées d'un site web peuvent contenir des informations sur le contenu et la structure de la page.

Highlight: Certaines métadonnées sont capturées automatiquement par des dispositifs matériels comme les appareils photo, tandis que d'autres sont enregistrées par des utilisateurs humains.

Pour consulter les métadonnées d'un fichier, plusieurs méthodes sont disponibles :

1. Utiliser l'explorateur de fichiers du système d'exploitation (comme Windows Explorer).
2. Employer un logiciel de lecture de fichier spécifique (par exemple, VLC pour les vidéos ou Adobe Acrobat Reader pour les fichiers PDF).
3. Utiliser des outils en ligne d'extraction de métadonnées.

Vocabulary: Les métadonnées informatiques englobent toutes les informations descriptives associées aux fichiers et aux données numériques.

Highlight: La compréhension et la gestion des métadonnées sont essentielles pour organiser efficacement l'information numérique et assurer la protection des données personnelles sur Internet.

Qu'est-ce qu'une donnée et une donnée personnelle ?

Une donnée est une valeur décrivant un objet, pouvant être de différents types comme du texte, une date, ou une valeur numérique. Par exemple, "29/09/1981" est une donnée de type date, "Jérôme" est une donnée de type texte, et "2 000 €" est une donnée de type numérique.

Définition: Une donnée personnelle est une information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable.

Exemple: Un nom avec un prénom, une adresse IP, un numéro de téléphone ou un numéro de sécurité sociale sont des exemples de données personnelles.

Highlight: Il est important de noter qu'une donnée seule ne suffit généralement pas à identifier un objet ou une personne.

La structuration des données est essentielle pour leur traitement efficace. Les objets partageant les mêmes descripteurs forment une collection qui peut être présentée dans une table, créant ainsi des données structurées.

Exemple: Une table peut contenir des informations telles que le nom, le prénom, le sexe, la date de naissance et la ville de naissance d'une personne.

Vocabulary: Les formats de données structurées couramment utilisés incluent CSV, XLSX, ODS, SQL, XML, et YAML.