Toute automatisation de processus réussie passe par la qualité des données. Evitez les erreurs en gouvernance des données en misant sur la qualité de vos données. L’une des solutions pour éviter ces erreurs consiste à mettre en place des KPIs de qualité en les intégrant dans des outils de pilotage.
Voici notre sélection des 3 outils de la gouvernance des données efficaces pour mettre en place une data governance moderne et opérationnelle.
1. Collibra : le leader du data catalog d’entreprise
1. Points forts de Collibra
Une reconnaissance mondiale pour la gouvernance structurée des données
Collibra fait partie des outils les plus reconnus mondialement en matière de pilotage de gouvernance des données de manière complète et structurée. La plateforme est validée par de grands analystes comme Gartner, IDC et Forrester.
L’outil offre une plateforme unifiée de data intelligence qui permet de documenter, contrôler, surveiller et valoriser l’ensemble du patrimoine data de l’entreprise. Il facilite les audits et la gestion des exigences réglementaires.
Automatisation de la gouvernance et intégration avancée
Aussi, la plateforme automatise les processus de gouvernance. Elle réduit l’intervention humaine, accélère les opération et facilite la conformité avec des réglementations strictes (GSPR, CCPA, etc.)
De même, Collibra s’intègre avec plus de 100 environnements de données, notamment un partenariat natif avec SAP Datasphere qui facilite l’adoption dans des systèmes complexes.
Plateforme de surveillance des données
Enfin, Collibra propose des outils avancés qui permettent de détecter les anomalies et des outils de la gestion de la qualité des données en temps réel. La plateforme dispose des fonctionnalités de classification et de protection des données sensibles.
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2. Points faibles de Collibra
Malgré la richesse fonctionnelle de Collibra, l’outil montre quelques faiblesses parmi lesquelles :
Complexité et courbe d’apprentissage
Tout d’abord, la plateforme est complexe à mettre en œuvre et à utiliser. Elle nécessite souvent une expertise technique pour la configurer et personnaliser les workflows. De même, l’interface et l’expérience utilisateur ne sont pas très intuitives, notamment pour les nouveaux utilisateurs.
Coût élevé
Ensuite, la solution est coûteuse que ce soit en termes de licence, d’intégration ou de maintenance. Les coûts élevés peuvent être un obstacle pour les entreprises moyennes ou ayant des budgets limités.
Flexibilité et personnalisation perfectibles
Aussi, la personnalisation des workflows peut être complexe ou limitée avec quelques insuffisances pour répondre à tous les besoins métiers. Certaines tâches comme la gestion de grands ensembles de données peuvent nécessiter des étapes manuelles.
Déploiement et évolutivité
Enfin, le temps de déploiement de la plateforme peut être long. De même que la documentation des mises à jour et de nouvelles fonctionnalités est souvent jugée insuffisante.
2. Talend Data fabric
1. Points forts de Talend
Solution tout-en-un pour la gouvernance et la qualité des données
Talend Data Fabric est un outil de gouvernance des données complet. Il dispose d’une plateforme intégrée (Data Fabric). Celle-ci combine gouvernance, qualité, intégration, catalogage, préparation et protection des données. La plateforme facilite la gestion globale du cycle de vie des données.
Les outils s’appliquent en libre-service et sont adaptés aux profils techniques ainsi qu’aux utilisateurs métiers.
Contrôle qualité automatisé et conformité intégrée
Ensuite, Talend Data Fabric automatise les contrôles qualité et propose des outils simples pour découvrir, corriger et partager des données fiables. Les fonctionnalités de stewardship responsabilisent les experts métiers pour la gestion et l’amélioration continue de la qualité des données.
Aussi, on note l’intégration des fonctionnalités avancées au sein de la plateforme pour la conformité réglementaire. La gestion de la sécurité et la protection des données sensibles sont nativement intégrées.
Gestion des grandes masses de données et intégration universelle
Enfin, la plateforme de grandes masses des données et s’adapte à la croissance de l’entreprise. Car son architecture est flexible et s’intègre bien avec de nombreux systèmes (cloud, big data, bases de données, etc.
2. Points faibles de Talend Data Fabric
Certes, Talend Data Fabric est reconnue comme une solution performante et polyvalente de la gestion des données. Néanmoins, avant de l’adopter il faut prendre en compte certains points faibles :
Performance et interface
D’abord, l’interface de la plateforme peut parfois être lente pour des projets volumineux. Le logiciel peut en effet entrainer des ralentissements, notamment sur des machines moins puissantes.
Expérience utilisateur et ergonomie
Ensuite, en termes d’expérience utilisateur et d’ergonomie, la recherche des composants dans les palettes peut être laborieuse sans utiliser le moteur intégré.
De plus, l’interface graphique montre ses limites pour des projets complexes, bien qu’intuitif pour des projets simples.
Complexité technique
Enfin, les fonctionnalités avancées nécessite une maitrise du langage Java. Ce qui peut être un frein pour des profils non techniques. La lecture et la compréhension des logs générés sont jugées peu explicites, rendant le diagnostic des erreurs plus difficile
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3. DataGalaxy : le data catalog collaboratif français
1. Points forts de DataGalaxy
Vision 360° et collaboration
DataGalaxy propose une vue d’ensemble complète reliant aspects techniques et données métiers données. La plateforme facilite la compréhension globale du patrimoine data.
Elle permet aux collaborateurs de contribuer à une base de connaissances commune.
Interface intuitive et adoption rapide
Ensuite, l’interface de DataGalaxy est facile à prendre en main. Les utilisateurs y accèdent facilement, qu’il s’agisse des profils techniques ou des profils métiers.
Fonctionnalités avancées
La plateforme offre des modules complets : dictionnaire des données, glossaire métier enrichi par l’IA, catalogue d’usages et catalogue de traitements.
Self-service et gouvernance
L’accès aux données de DataGalaxy se fait en self-service. Les équipes sont autonomes. Aussi, la plateforme dispose d’une forte conformité réglementaire, une gestion fine des accès et une traçabilité complète.
2. Points faibles de DataGalaxy
Portée fonctionnelle limitée
Malgré une gouvernance collaborative, DataGalaxy fait preuve d’un manque de certaines fonctionnalités avancées comme : la gestion automatisée des métadonnées et la conformité réglementaire complexe.
Automatisation perfectible
On note également un manque de fonctionnalités d’automatisation intégrées, notamment pour l’intégration et la gestion des connecteurs.
Dépendance à la contribution humaine
La qualité et la fraicheur de la documentation dépendent fortement de l’implication continue des utilisateurs pour enrichir et maintenir les métadonnées (comme pour de nombreux data catalog)
