I. Qu’est-ce qu’un data catalog ?
Commençons d’abord par définir le catalogue des données et déterminer ses caractéristiques pour mieux comprendre le concept.
1. Définition du catalogue des données
Un catalogue des données est un inventaire centralisé et organisé des actifs de données qui récence, indexe et décrit les informations disponibles dans une entreprise.
2. Caractéristiques du data catalog
Le data catalog se caractérise par les principaux points suivants :
- il centralise les informations disponibles. En effet, il regroupe les métadonnées de plusieurs sources (bases de données, data warehouses, data lakes et fichiers).
- Il permet aux utilisateurs de trouver rapidement les informations grâce à ses fonctionnalités
- Le catalogue des données retrace la provenance des données et suit leurs différentes étapes de transformation.
- Il facilite la gouvernance des données en appliquant des politiques de confidentialité, les réglementations.
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II. Quelle est l’importance d’un catalogue des données ?
Les entreprises collectent de grandes masses de données avec le big data et le cloud. Cependant, il s’impose à elles des politiques de gestion solides pour permettre aux collaborateurs d’accéder à ces données. Car, les utilisateurs se plaignent d’accéder difficilement aux données au sein de leurs entreprises. Harvard Business Review affirme en substance que 50% des collaborateurs se perdent dans la recherche des données, dans l’identification des sources de qualité et dans la correction des erreurs.
III. En quoi le catalogue des données est-il important pour votre entreprise ?
Le data catalog résout plusieurs problèmes :
- Accès facile et rapide aux données : il permet aux collaborateurs d’accéder à l’ensemble des données disponibles dans une entreprise. En effet, il permet un accès rapide grâce au moteur de recherche puissant qu’il propose. De simples mots clés suffisent pour que les utilisateurs trouvent rapidement les informations.
- Gouvernance des données : le catalogue des données propose une vue centralisée des données et des politiques de gestions associées. Ceci est utile pour suivre l’origine, la qualité, la confidentialité et l’utilisation des données.
- Collaboration améliorée : il permet aux équipes de collaborer plus facilement et efficacement. Les informations étant centralisées, chaque collaborateur peut accéder aux données pertinentes qu’il souhaite et comprendre leur signification, etc.
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IV. Comment mettre en œuvre un data catalog ?
La mise en place d’un data catalog ne se limite pas qu’au volet technique. Il s’agit également d’une démarche stratégique qui nécessite une approche méthodique qui s’adapte aux besoins métiers. La mise en œuvre peut se faire en huit étapes :
1. Définir les objectifs et enjeux métier
Les objectifs du catalogue des données dépend des enjeux de votre entreprise :
- Rendre facilement les données accessibles aux équipes métiers et IT
- Améliorer la data quality et la data gouvernance, etc.
- Limiter le temps de recherche
- Garantir la conformité réglementaire, etc.
Après avoir défini les objectifs, il faut impliquer les acteurs : DSI, data engineer, data analyst, etc.
2. Identifier et cartographier les sources de données
Le data catalog doit référencer toutes les sources de données de l’entreprise, des bases de données relationnelles aux data lakes, en passant par les data warehouses et les applications SaaS.
Il s’agit de cartographier le patrimoine data de votre entreprise en recensant l’emplacement des données, leurs stockages, les utilisateurs de ces données ainsi que le but d’utilisation.
3. Collecte et structuration des métadonnées
Les métadonnées qui décrivent les données sont le cœur d’un data catalog. On en distingue plusieurs, parmi les plus essentiels :
- Techniques : types de données, formats, localisation
- Métiers : définition des données, usage métier, contexte
- Gouvernance : politiques de confidentialités, normes
- Lignage des données : sources et transformations.
Des outils comme : Talend, Informatica, Alation, Collibra sont essentiels pour automatiser les tâches. En effet, ils scannent automatiquement les systèmes sources pour l’extraction des métadonnées et le maintien de la mise à jour.
4. Structurer le business glossary et le lignage des données
Le business glossary met en place un langage commun pour tous les utilisateurs. Il documente chaque données avec : une définition claire, des propriétaires et gestionnaires des données, un classification.
Le data lineage quant à lui, trace le parcours des données, de leur provenance à l’utilisation finale.
5. Définir les règles de data gouvernance
La gouvernance des données garantit la sécurité et la qualité des données. A ce niveau, il faut ainsi définir : les rôles, le respect des réglementations, les politiques de qualité des données.
6. Choisir la solution de data catalog
Les solutions de catalogue des données sont nombreuses sur le marché. Les plus populaires sont : Collibra, Informatica, Talend data catalog, etc.
N’hésitez pas à tester plusieurs solutions à la fois avant de faire votre choix définitif.
7. Former les utilisateurs
Poussez vos équipes à adopter et à utiliser le catalogue des données au quotidien. Ainsi, sensibilisez-les à la data governance, organisez des ateliers pratiques.
8. Suivi, maintenance et amélioration
Le data catalog doit évoluer et s’adapter aux nouveaux usages et sources de données. Mettez-le à jour et faites une maintenance régulière, suivez les KPIs d’usage, améliorez ses fonctionnalités selon les retours des utilisateurs, faites des audits périodiques afin de garantir la qualité des données.
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