I. data quality management : assurer la qualité des données
La gestion de la qualité des données est une discipline dédiée à la garantie de l’exactitude, de la cohérence et de la fiabilité des données.
En d’autres termes, il s’agit de s’assurer que les données utilisées par une entreprise répondent aux normes prédéfinies en termes de qualité. Cela englobe divers processus, allant de la validation des données à la correction des erreurs, garantissant ainsi que les informations sont fiables et exploitables.
1. Les composants clés du data quality management
Le DQM implique plusieurs composants. Chacun joue un rôle important dans le processus global. Comprendre ces éléments permet de mettre en place des stratégies de data quality management efficaces garantissant la fiabilité des données.
1.1. Validation des données
La validation des données est le premier pilier du data quality management. Elle consiste à s’assurer que les données répondent aux normes définies. Elle inclut la vérification de la précision des données, leur cohérence avec les règles prédéfinies, et l’élimination des valeurs aberrantes.
1.2. Normalisation des données
La normalisation des données vise à uniformiser les informations provenant de différentes sources. Les entreprises traitent souvent avec des données provenant de diverses plateformes, chacune ayant ses propres formats et conventions. La normalisation standardise ces données, facilitant ainsi leur intégration et améliorant la cohérence globale.
1.3. Autres composants du data quality management
Les autres composants de la gestion de la qualité des données sont : la correction des erreurs, la mesure de la qualité des données, la gestion des métadonnées.
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II. data observability : surveiller et comprendre les données en temps réel
D’un autre côté, l’observabilité des données se réfère à la capacité de comprendre le comportement des données en temps réel. C’est la surveillance constante de la qualité, de la performance et de la disponibilité des données.
Plutôt que de se concentrer uniquement sur la qualité statique des données, la data observability s’intéresse à la dynamique de celles-ci pendant leur transit à travers les systèmes.
Les composants clés de la data observability incluent des outils de surveillance avancés, des tableaux de bord en temps réel et des alertes personnalisées.
1. Caractéristiques de la data observability
1.1. Surveillance en temps réel
La surveillance de données en temps réel offre une visibilité constante dans le flux de données, permettant une intervention rapide en cas de déviations.
1.2. Détection des anomalies
La détection des anomalies utilise des algorithmes avancés pour repérer les modèles inhabituels, prévenant ainsi les erreurs potentielles.
1.3. Traçabilité des données
La traçabilité des données est importante pour une observabilité efficace. La data observability suit et enregistre le parcours complet des données depuis leur source initiale jusqu’à leur destination finale.
Les équipes peuvent ainsi comprendre comment les données évoluent à travers les différentes étapes du processus, facilitant ainsi la détection et la résolution des problèmes.
1.4. Alertes et notifications
La mise en place d’un système d’alertes et de notifications est une caractéristique clé de la data observability. Lorsque des problèmes sont détectés, des alertes sont générées automatiquement, permettant aux équipes opérationnelles d’intervenir rapidement. Ces alertes peuvent être configurées pour différents niveaux de criticité, assurant ainsi une réaction proportionnée aux incidents.
2. Data observability en action dans le data management
Le data management englobe un ensemble d’activités visant à garantir la disponibilité, la qualité, la sécurité et l’intégrité des données. L’observabilité des données s’insère naturellement dans ce contexte en offrant une perspective en temps réel sur la santé des données.
Elle permet aux data managers de détecter rapidement les anomalies, d’identifier les goulots d’étranglement potentiels et d’assurer la conformité des données aux normes établies.
III. Quelles sont les principales différences entre le data quality management et la data observability ?
Bien que le DQM et la DO partagent l’objectif ultime d’améliorer la qualité des données, ils diffèrent dans leur approche et leurs résultats.
1. Concentration et objectifs
La gestion de la qualité des données se concentre sur l’assurance de la qualité des données dès le départ, tandis que l’observabilité des données intervient en temps réel pour garantir la fiabilité continue des données.
2. Processus de mise en œuvre
Le processus de mise en œuvre du DQM est souvent planifié et structuré, alors que la DO nécessite une surveillance constante avec une réactivité immédiate.
3. Outils et techniques
Les outils du Data Quality Management sont axés sur la validation et la normalisation des données. Par ailleurs, ceux de la data observability mettent l’accent sur la surveillance et l’analyse en temps réel.
4. Sensibilité au temps
Le Data Quality Management vise la qualité à long terme, tandis que la Data Observability est axée sur la réactivité immédiate aux changements.
5. Impact sur la prise de décision
Le DQM assure des données fiables pour la prise de décision à long terme. Cependant, la DO minimise les risques en fournissant une compréhension en temps réel.
Ce qu’il faut retenir :
- Le Data Quality Management et la Data Observability présentent des distinctions au niveau de leurs objectifs, de leurs procédures de mise en œuvre, de leurs outils et techniques, ainsi que de leur sensibilité temporelle;
- La data observability est une extension naturelle du data management ;
- La combinaison de la gestion de la qualité des données et de la data observability constitue une stratégie robuste pour exploiter pleinement la valeur des données dans un environnement en constante évolution.
