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L'automatisé, Pas de code Pile de données

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Catalogue de données, dictionnaire de données et glossaire métier : principales différences

Zoha Shakoor

Stratégiste Content

4 Juin 2024

Qu'est-ce qu'un catalogue de données ?  

A catalogue de données est une collection de métadonnées qui agit comme un inventaire complet des actifs de données d'une organisation. Il donne un aperçu de toutes les données disponibles, quels que soient leur localisation ou leurs détails techniques. Cette collection aide les analystes et autres utilisateurs de données à trouver les données nécessaires. 

Fonctionnalités clés du catalogue de données  

Image montrant les principales fonctionnalités du catalogue de données

Inventaire de tous les actifs de données  

Le catalogue de données englobe des données structurées (par exemple, des bases de données relationnelles), des données semi-structurées (par exemple, JSON, XML) et même données non structurées (par exemple, des documents texte, des images et des vidéos).  

Contrairement aux dictionnaires de données, qui se concentrent sur les données structurées au sein d'une base de données spécifique, un catalogue de données crée un registre complet des actifs de données au sein d'une organisation.    

Métadonnées sur chaque actif de données  

Les catalogues de données fonctionnent comme des bibliothèques détaillées, ce qui signifie que chaque ensemble de données est attribué métadonnées, un ensemble de balises d'information. Ces métadonnées comprennent des descriptions du contenu des données, le propriétaire (gestionnaire des données) responsable de leur exactitude et des statistiques d'utilisation qui révèlent la fréquence d'accès et d'analyse des données.  

Fonctionnalité de recherche pour localiser des ensembles de données spécifiques 

Grâce au catalogage des données, les utilisateurs peuvent exploiter des mots-clés, des filtres et d'autres critères pour identifier les ensembles de données requis pour l'analyse. Cette méthode est plus pratique que de naviguer dans la structure complexe de bases de données individuelles.

Suivi de la lignée pour comprendre l'origine et le flux des données 

Un catalogue de données suit l'origine de chaque ensemble de données, ses transformations et son flux à travers différents systèmes. Cette fonctionnalité est précieuse pour comprendre les dépendances des données et garantir la qualité des données tout au long de leur cycle de vie. Alors que les dictionnaires de données offrent des informations de lignage pour des champs spécifiques d'une base de données, les catalogues de données fournissent une vue de lignage plus complète sur diverses sources de données.

Avantages d'un catalogue de données  

Découverte de données rationalisée 

Les catalogues de données permettent aux utilisateurs de localiser rapidement des ensembles de données pertinents en fonction de critères spécifiques. Cette rapidité élimine le temps perdu à chercher données cloisonnées sources. 

Gouvernance des données améliorée 

Il précise l'origine des données et l'impact potentiel des modifications apportées aux données en facilitant le suivi du lignage des données, l'analyse d'impact et l'application des règles. gouvernance des données politiques.

Collaboration améliorée 

Les catalogues de données permettent aux organisations de découvrir, de comprendre et de partager des actifs de données pertinents et permettent aux consommateurs de données de tous les départements de comprendre et d'utiliser les données disponibles plus efficacement.

Qu'est-ce qu'un dictionnaire de données ?  

A dictionnaire de données aide à définir des objets de données, des termes et des propriétés dans un actif de données. Il ne contient pas les données réelles de la base de données mais les informations sur la manière de décrire ou de gérer les données ou métadonnées.  

La création d'un dictionnaire de données aide les utilisateurs à comprendre les types de champs de données, leurs emplacements dans une base de données, leur signification, etc. Il comprend généralement un tableau décrivant les caractéristiques et les relations des données. 

Un dictionnaire de données contient généralement des informations sur les valeurs par défaut, l'audit, les fonctions, la séquence, les informations sur les contraintes (format, plage, unicité) et l'espace alloué aux champs.  

Principales caractéristiques d'un dictionnaire de données  

Image présentant les principales fonctionnalités du dictionnaire de données

Définitions et descriptions des champs  

Un dictionnaire de données agit comme un manuel d'instructions pour chaque élément de données (champ) au sein du base de données. Il fournit une explication claire et brève de ce que représente le champ et son objectif, en garantissant que toute personne accédant à la base de données comprend la nature exacte des données stockées dans chaque champ.  

Les dictionnaires de données sont uniques dans la mesure où ils se concentrent sur des détails aussi granulaires, car ils fonctionnent comme un livre de règles techniques pour la structure de la base de données. 

Types de données (texte, nombre, date)

La définition des types de données garantit la cohérence et l'exactitude des données en déterminant le format de données autorisé pour chaque champ. Ce niveau de contrôle sur le format des données est spécifique aux dictionnaires de données car ils établissent les règles fondamentales sur la façon dont les données sont stockées et organisées dans la base de données.

Valeurs et formats autorisés

S'appuyant sur les types de données, cette fonctionnalité spécifie l'ensemble exact de valeurs acceptables pour des champs spécifiques. Par exemple, pour un champ nommé « État civil », le dictionnaire de données a spécifié les valeurs autorisées comme suit : «Simple», « Marié», « Divorcé » et «Veuf. »

Cette fonctionnalité empêche les utilisateurs de saisir des données non valides et garantit que l'état civil est cohérent dans toute la base de données.
Les dictionnaires de données fonctionnent comme un livre de règles pour les données acceptables dans le schéma de base de données.

Relations entre les éléments de données

Les dictionnaires de données cartographient les connexions entre les différents champs de la base de données. Comprendre ces relations est essentiel pour l'analyse et la récupération des données, car cela décrit l'architecture interne des données et la manière dont les différentes informations s'interconnectent au sein de la base de données.

Bavantages de l'utilisation d'un dictionnaire de données  

Qualité de Données Améliorée  

Un dictionnaire de données définit des valeurs et des formats valides pour chaque champ, agissant comme un point de contrôle de qualité. Cela réduit les erreurs lors de la saisie des données et garantit la cohérence dans la base de données.

Cohérence dans l'utilisation des données 

Toute personne accédant à la base de données comprend la signification de chaque point de données, éliminant ainsi toute confusion et toute mauvaise interprétation, car le dictionnaire de données normalise la terminologie.

Programmation sans effort  

Il sert de guide de référence en clarifiant les types de données, les contraintes et les relations, permettant ainsi aux programmeurs d'écrire du code de manière plus efficace et plus précise.

Qu’est ce qu' un glossaire métier 

A glossaire métier agit comme un dictionnaire commun composé de termes et de définitions uniques pour aider les lecteurs à comprendre les caractéristiques clés des données d'une organisation. Il définit et clarifie les termes commerciaux utilisés dans le contexte de l'analyse des données.  

Fonctionnalités clés d'un glossaire métier  

Image montrant les principales fonctionnalités du glossaire métier

Définitions des termes commerciaux liés aux données 

Cette fonctionnalité principale s'attaque à l'ambiguïté en fournissant des définitions claires et concises des termes commerciaux utilisés dans les rapports d'analyse de données, les tableaux de bord et autres communications liées aux données. La clarté garantit que tout le monde comprend le concept de la même manière.

Exemples et synonymes pour chaque terme 

Les glossaires métier s'appuient sur des définitions et fournissent des exemples concrets et des synonymes pour consolider la compréhension.

Par exemple, la définition CLTV peut inclure l'exemple suivant : « Un client CLTV élevé peut être quelqu'un qui effectue des achats fréquents et a une longue histoire avec l'entreprise. » Des synonymes tels que « valeur à vie du client » peuvent également être répertoriés.

Cette approche globale clarifie la signification et l'utilisation des termes commerciaux, faisant du glossaire une ressource précieuse pour les utilisateurs techniques et non techniques. Il s'agit d'une fonctionnalité unique des glossaires métier, car les dictionnaires et catalogues de données n'incluent généralement pas d'exemples ou de synonymes.

Relations entre différents termes commerciaux 

Les glossaires métier cartographient les relations entre divers termes liés aux données en reliant les termes de données avec des flèches ou des points de référence, montrant comment ils circulent et interagissent. Cette visualisation des relations permet aux utilisateurs de comprendre la situation dans son ensemble et la manière dont différents points de données interagissent pour générer des informations.

Propriété et contrôle de version des définitions 

Les termes commerciaux et leurs interprétations peuvent évoluer. Les glossaires métier établissent la propriété de chaque définition, attribuant la responsabilité de son exactitude et de sa maintenance à une personne ou une équipe spécifique.

Le contrôle des versions garantit que chacun dispose des définitions les plus précises et les plus mises à jour, tout en maintenant la cohérence et la clarté à mesure que le paysage des données et les besoins de l'entreprise évoluent.

La propriété et le contrôle des versions sont spécifiques aux glossaires métier, car les dictionnaires et catalogues de données gèrent les aspects techniques de la structure des données et des actifs. Contrairement aux glossaires métier, les dictionnaires et catalogues de données sont moins sujets à des changements fréquents de définition. Avantages d'un glossaire métier 

Interprétation cohérente des données 

Les glossaires métier éliminent toute ambiguïté et garantissent que chacun interprète les données de manière cohérente by établiringurgiter une compréhension commune des termes clés relatifs aux données dans tous les départements.   

Maîtrise des données améliorée 

It fournirs des définitions et des explications claires des concepts de données. Maîtrise des données comble le manque de connaissances pour permettre aux utilisateurs issus de milieux non techniques de comprendre et d'utiliser les données plus efficacement pour une meilleure prise de décision.  

Communication améliorée 

Un glossaire métier améliore la communication et l’efficacité en garantissant que tout le monde comprend les mêmes termes. Cela permet aux employés de se concentrer sur leurs tâches principales, favorisant ainsi la confiance et l'alignement entre les équipes et les départements. 

Catalogue de données, dictionnaire de données et glossaire métier : principales différences 

Le dictionnaire de données, le catalogue de données et les glossaires métier contribuent tous à la connaissance des données. Mais ils offrent des fonctionnalités distinctes pour gestion et gouvernance des données. Les dictionnaires de données fournissent des détails techniques sur une base de données spécifique, le catalogue de données offre un aperçu des actifs de données de l'organisation avec un contexte à la fois technique et commercial, et les glossaires métier définissent les termes commerciaux pour une communication claire au sein de l'organisation et avec les parties prenantes.  

  Dictionnaire de données  Catalogue de données  Glossaire des affaires  
Utilisateur cible   Administrateurs de bases de données, programmeurs  Analystes de données, utilisateurs métiers, gestionnaires de données, professionnels de la gouvernance des données  Utilisateurs professionnels, analystes et toute personne travaillant avec des concepts liés aux données 
granularité   Très spécifique aux champs de base de données individuels  Fournit un aperçu plus large des actifs de données  Se concentre sur la compréhension métier des concepts de données 
Fréquence de mise à jour   Les mises à jour se produisent relativement fréquemment à mesure que les structures de données évoluent  Des mises à jour peuvent être effectuées périodiquement en fonction des changements dans le paysage des données.  Des mises à jour peuvent avoir lieu à mesure que la terminologie commerciale ou les interprétations évoluent. 
ERP/WMS   S'intègre aux systèmes de gestion de bases de données  S'intègre à diverses sources de données et outils de gouvernance des données  S'intègre aux catalogues de données et potentiellement aux outils de business intelligence 

Réflexions finales 

Les dictionnaires de données permettent une compréhension claire de la structure des données, le catalogage des données rationalise la découverte des données et les glossaires métier améliorent l'expérience partagée des key termes, favorisant ainsi la maîtrise des données. L’exploitation de ces outils de gestion des métadonnées améliore le communication globale, compréhension et prise de décision au sein d'une organisation. 

L'une des meilleures façons d'y parvenir est d'utiliser un solution de gestion de données avec des fonctionnalités intégrées pour automatiser les processus d’ingestion, de transformation et de nettoyage des données. Astera propose une solution unifiée qui permet aux utilisateurs professionnels d'organiser automatiquement des glossaires métier, facilitant ainsi le catalogage des données grâce à une approche sans code. En plus, Astera les fonctionnalités de gouvernance des données telles que la découverte des données, le profilage et l'enrichissement basé sur l'IA vous permettent de gérer l'ensemble des actifs de données de l'entreprise sans effort manuel.   

Vous voulez découvrir comment Astera peut-il vous aider à rationaliser tous vos efforts de gestion de données ?  

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Auteurs:

  • Zoha Shakoor
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