Qu'est-ce qu'un catalogue de données ? Fonctionnalités, meilleures pratiques et avantages

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

Un catalogue de données est un inventaire central des données organisationnelles. Il fournit une vue complète de tous les actifs de données d'une organisation, y compris les bases de données, les ensembles de données, les fichiers et les pipelines de données.

Ils permettent aux organisations de gérer efficacement les données en facilitant la découverte, le suivi de la traçabilité et l'application de la gouvernance.

L'établissement d'un catalogue de données fait partie d'un cadre de gouvernance des données plus large et comprend :

• créer un glossaire métier,
• accroître la maîtrise des données dans l’ensemble de l’entreprise et
• classement des données.

Ils sont généralement créés après qu'une entreprise a défini ses données, les a étiquetées, identifié les parties prenantes concernées responsables de la sécurité des données et leur a attribué des rôles d'accès.

Catalogue de données et dictionnaire de données

Une confusion courante surgit lorsque les dictionnaires de données entrent en jeu. Le catalogue de données et le dictionnaire de données jouent tous deux un rôle essentiel dans gestion des données. Til ancien met l'accent sur la découverte et l'exploration, tandis que le second se concentre sur la définition et la description détaillée des éléments de données.

Alors qu'un catalogue de données sert d'inventaire centralisé des métadonnées, un dictionnaire de données se concentre sur la définition des éléments et des attributs de données, décrivant leur signification, leur format et leur utilisation.

Le premier offre une vue complète des actifs de données d’une organisation. Il permet la découverte et l'exploration des données en permettant aux utilisateurs de rechercher et d'explorer facilement les ressources de données disponibles. De plus, les catalogues de données incluent des fonctionnalités telles que le suivi du traçage des données et des capacités de gouvernance qui facilitent gestion de la qualité des données et conformité.

D'un autre côté, un dictionnaire de données fournit généralement des métadonnées techniques et est couramment utilisé comme référence pour la modélisation des données et la conception de bases de données.

Avantages d'un catalogue de données

Hcomment fonctionne un catalogue de données profiter une organisation? Les avantages sont-ils limités aux analystes de données ? 

Nont vraiment! Une fois mis en œuvre correctement, les avantages d'un catalogue de données s'étendent à toute l'organisation, dont: 

1. Accessibilité améliorée des données: Grâce à un catalogue de données, les utilisateurs peuvent facilement trouver et accéder aux ressources de données pertinentes pour l'analyse et la prise de décision. The plus grand accessibilité pas seulement rationalise l’accès aux données mais aussi mais aussi améliore la productivité. 
2. Confiance améliorée des données: Tles données rouillées sont importantes pour une prise de décision efficace. Agir en tant que référentiel pour les métadonnées et les catalogues de données ffaciliter gestion des métadonnées et suivi du lignage des données. Ce transparence accrue permet aux utilisateurs de comprendre facilement le sens, origine, et la qualité des données l'ont»je travaille avec. Ainsi, la transparence permet d'identifier les erreurs et incohérences potentielles, conduisant à des données plus fiables et plus fiables. 
3. Application de la gouvernance des données: Ils servent également de plate-forme pour faire respecter gouvernance des données politiques, en surveillant l'utilisation des données et en garantissant la conformité réglementaire, tout en favorisant la découverte des données et en favorisant une culture axée sur les données.
4. Collaboration et partage de connaissances accrus: Ils améliorent la collaboration et la communication entre les parties prenantes des données en fournissant une plate-forme de partage des connaissances et de documentation des actifs de données.
5. Redondance et duplication réduites des données: Après avoir collecté les données, les catalogues aident les organisations à identifier et à éliminer les actifs de données redondants ou en double et à réduire les coûts de stockage.

Que comprend un catalogue de données ?

Naturellement, les questions suivantes sont généralement de savoir comment fonctionne un catalogue de données et de quoi est-il composé ? Voyons d’abord quelles informations il contient. Un catalogue de données se compose de différents types de métadonnées, notamment :

Composants clés

1. Métadonnées opérationnelles: Ceci est également connu sous le nom de métadonnées de processus. Il comprend des informations sur l'exécution des processus et des flux de travail au sein du système. Les métadonnées opérationnelles incluent souvent des horodatages, des journaux d'exécution, des ID de transaction, des mesures d'utilisation des ressources et des paramètres de configuration du système. Il fournit un lignage de données pour permettre aux analystes de suivre la récence et la pertinence d'un actif de données.
2. Métadonnées techniques: Également appelé métadonnées structurelles, ce type de données décrit la manière dont les données sont organisées dans un système. Il comprend des détails tels que le format, la structure et les caractéristiques des éléments de données, comme les types de données, les longueurs de champs, les formats, les clés, les index, les relations et les emplacements de stockage. Ces métadonnées sont essentielles pour comprendre si la manipulation des données est nécessaire avant l'analyse.
3. Métadonnées métier : Les métadonnées métier fournissent un contexte métier et une signification aux actifs de données, comme leur adéquation à une tâche et leur valeur globale. Il comprend généralement des définitions de données, des règles métier, la propriété des données, des politiques d'utilisation et des termes de glossaire métier.

Comment fonctionne un catalogue de données ?

Un catalogue de données fonctionne en collectant, en organisant et en fournissant un accès aux métadonnées sur les actifs de données d'une organisation. Voici comment cela fonctionne généralement :

1. Ingestion de données: Métadonnées provenant de diverses sources, telles que des bases de données, entrepôts de données, des lacs de données et des fichiers y sont ingérés.
2. Organisation des métadonnées: Les métadonnées extraites sont organisées et stockées dans le catalogue. Cette fonctionnalité comprend des définitions de données, des détails de schéma, un traçage de données et des statistiques d'utilisation.
3. Découverte de données: les utilisateurs peuvent rechercher et explorer le référentiel pour découvrir des ressources de données pertinentes en fonction de leurs attributs de métadonnées, mots-clés ou balises. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de trouver les données dont ils ont besoin rapidement et efficacement.
4. Coopération: De nombreux catalogues proposent des fonctionnalités pour prendre en charge et favoriser la collaboration et le partage des connaissances. Ces fonctionnalités peuvent aller des annotations et commentaires aux notes et avis.
5. Suivi du lignage des données: Il suit le lignage des données, montrant comment elles se déplacent et se transforment à travers différents systèmes et processus. Cette fonctionnalité fournit des informations sur la provenance des données et aide les utilisateurs à comprendre l'origine et l'impact des données.
6. Gouvernance des données: Il fournit des mécanismes pour définir et mettre en œuvre des règles de gouvernance que les administrateurs peuvent utiliser pour appliquer des politiques et des contrôles de gouvernance des données, garantissant que les données sont gérées et utilisées conformément aux politiques organisationnelles et aux exigences réglementaires.

Comment créer un catalogue de données ?

La création d'un catalogue implique plusieurs étapes importantes.

1. Recueil des besoins : La première étape consiste à identifier les besoins et les objectifs de l'organisation en matière de gestion des données. Impliquer les parties prenantes dès le départ simplifie le processus de définition des exigences et de compréhension pourquoi l'organisation a besoin d'un référentiel centralisé pour les actifs de données.
2. Découverte de données: L'étape suivante consiste à identifier et inventorier toutes les sources de données au sein de l'organisation, y compris les bases de données, lacs de données, fichiers et applications, pour comprendre la portée du catalogue de données.
3. Collecte de métadonnées: Ensuite, les utilisateurs récoltent les métadonnées des sources de données identifiées, y compris les définitions, les informations de schéma et le lignage des données. Les métadonnées peuvent également être collectées via une conservation manuelle dans les cas où les données sont sensibles ou complexes.
4. Standardisation des métadonnées: La standardisation et la normalisation des métadonnées collectées viennent ensuite. Cela implique de définir des normes de métadonnées, des mappages et des taxonomies pour harmoniser les attributs des métadonnées. Cette étape garantit la cohérence et la compatibilité entre les différentes sources de données.
5. Enrichissement des métadonnées: Cette partie implique d'améliorer les métadonnées avec des informations contextuelles supplémentaires, telles que des termes de glossaire métier, des classifications de données et des politiques d'utilisation des données.
6. Stockage des métadonnées: Création d'un référentiel centralisé où les utilisateurs peuvent stocker, organiser et accéder aux métadonnées collectées.
7. Population du catalogue de données: Ensuite, les utilisateurs remplissent le catalogue de données avec des métadonnées standardisées et enrichies.
8. Accès des utilisateurs et gouvernance: Les administrateurs mettent ensuite en œuvre des politiques de gouvernance des données et définissent des contrôles d'accès et des autorisations pour gérer les droits d'accès et modifier le catalogue de données.
9. Formation des utilisateurs et adoption: Les chefs d'équipe fournissent également une formation et une assistance aux utilisateurs pour les aider à comprendre comment naviguer et utiliser efficacement le catalogue de données pour leurs tâches de gestion et d'analyse de données. Encouragez l’adoption par les utilisateurs grâce à des efforts de communication et de sensibilisation.
10. Maintenance et mises à jour continues: Les gestionnaires de données mettent régulièrement à jour et maintiennent le catalogue. Gestion continue des métadonnées, profilage des donnéeset les activités d’évaluation de la qualité des données garantissent l’exactitude et la pertinence des informations cataloguées.

Avoir une stratégie de gouvernance des données efficace aide grandement à mettre en œuvre ces étapes. Étant donné qu’un catalogue de données fait partie d’une stratégie de gouvernance plus large, l’adhésion des parties prenantes, une collecte de données efficace et l’alphabétisation sont nécessaires pour que ces instruments fonctionnent.

Défis liés à la mise en œuvre d'un catalogue de données et comment les éviter

Les défis courants liés à l’adoption d’un catalogue de données comprennent :

1. Silos de données: Les données peuvent être dispersées entre différents systèmes et départements, conduisant à silos de données qui nuisent à l’efficacité du catalogue de données.
2. Problèmes de qualité des données: Des métadonnées inexactes, incomplètes ou incohérentes peuvent nuire à la convivialité et à la fiabilité du catalogue de données.
3. Adoption de l'utilisateur: Le manque de sensibilisation, de formation ou de valeur perçue peut entraîner de faibles taux d'adoption par les utilisateurs, limitant l'impact du catalogue de données sur les pratiques de gestion des données organisationnelles.

Pratiques d'excellence

Pour surmonter ces défis, les responsables des données au sein des entreprises peuvent :

1. Promouvoir une collecte de données efficace: Mettre en œuvre des processus et des technologies pour intégrer efficacement des données provenant de sources disparates, en brisant les silos de données et en fournissant une vue unifiée des actifs de données de l'organisation.
2. Établir des normes élevées de qualité des données: Définir et appliquer des normes de qualité pour garantir que les métadonnées du catalogue de données sont exactes, complètes et cohérentes. Mettre en œuvre des techniques de profilage et de nettoyage des données pour identifier et traiter de manière proactive qualité des données problèmes.
3. Fournir une formation aux utilisateurs et créer une culture des données: Proposez des programmes de formation complets, de la documentation et créez une culture basée sur les données pour informer les utilisateurs sur les avantages et les capacités des mesures de gouvernance des données. Mettez en avant des cas d'utilisation réels et des réussites pour démontrer la valeur du catalogue de données dans l'amélioration de la gestion des données et des processus décisionnels. De plus, impliquez les utilisateurs dans le processus de conception et de développement pour vous assurer qu’il répond à leurs besoins et préférences.

Cas d'utilisation du catalogue de données

Examinons quelques cas d'utilisation dans plusieurs secteurs :

Comprendre l'historique d'un actif et améliorer la conformité

Les responsables de la conformité peuvent s'appuyer sur les référentiel de données pour assurer une production intégrité des données. Grâce à la fonction de traçage des données, ils obtiennent des informations inestimables sur l'origine, le mouvement et transformations de données à travers des systèmes et des processus disparates.

Les agents peuvent vérifier l'exactitude et la fiabilité des rapports et assurer la conformité aux exigences réglementaires. Ils peuvent également identifier les vulnérabilités potentielles, évaluer l’impact des violations de données ou des pannes du système et mettre en œuvre efficacement des stratégies d’atténuation des risques.

Renforcer l'analyse en libre-service

Dans certains secteurs en évolution rapide comme la santé, les chercheurs en médecine, les cliniciens et les administrateurs ont besoin d'un accès rapide aux données pour établir des diagnostics et des recommandations. Grâce à un catalogue de données, ils peuvent découvrir et accéder rapidement à des ensembles de données de santé, des dossiers de patients et des données d'essais cliniques. Grâce aux capacités de recherche intuitives et aux métadonnées détaillées fournies par le catalogue de données, les chercheurs peuvent trouver rapidement des ressources de données pertinentes en fonction de leurs besoins et objectifs de recherche.

Collaboration améliorée

Habituellement, diverses équipes, notamment le marketing, les ventes et les finances, doivent collaborer sur une campagne. Grâce aux données stockées dans un emplacement central, les membres de différents départements peuvent accéder et partager les données clients pertinentes, les enregistrements de transactions et les informations démographiques en un seul endroit.

Au fur et à mesure que le projet progresse, des data scientists interviennent pour analyser les ensembles de données partagés. Ils appliquent des techniques d'analyse avancées pour identifier les modèles et les tendances du comportement des clients. Ils travaillent ensuite avec les équipes marketing et commerciales pour développer des campagnes marketing ciblées et des promotions personnalisées basées sur les informations dérivées de l'analyse des données.

Monétisation des données

Une entreprise de télécommunications peut utiliser son catalogue pour identifier les données d'utilisation des clients, notamment les enregistrements d'appels, les modèles d'utilisation des données et les informations de localisation. Une fois identifiées, l'équipe peut classer les données client en ensembles de données précieux pour la monétisation. En regroupant et en vendant des données clients anonymisées et agrégées, l'entreprise fournit des informations précieuses sur le comportement des consommateurs, leurs données démographiques et leurs modèles de mobilité.

Outils de catalogue de données

Les outils de catalogue de données sont essentiels pour soutenir et mettre en œuvre une stratégie de gouvernance des données. Les outils modernes disposent de fonctionnalités étendues tout en étant très faciles à configurer et à utiliser. Cependant, tous les outils ne sont pas égaux et il peut être difficile d’en choisir un.

Ainsi, un logiciel complet doit offrir les fonctionnalités clés suivantes :

1. Collecte et gestion des métadonnées: Cela inclut des fonctionnalités de collecte de métadonnées à partir de diverses sources de données cloud et sur site, notamment des bases de données, des lacs de données, des fichiers et des applications.
2. Découverte de données: Fonctionnalités de recherche et de navigation intuitives pour découvrir et explorer des actifs de données en fonction d'attributs de métadonnées, de mots-clés, de glossaire métier ou de balises.
3. Suivi du lignage des données: Il devrait être capable de suivre la traçabilité des données, montrant comment mouvements de données et se transforme à travers différents systèmes et processus.
4. Application de la gouvernance des données: La solution doit assurer l'application des politiques et des contrôles de gouvernance des données, tels que la classification des données, les contrôles d'accès et les réglementations de conformité.
5. Automatisation basée sur l'IA: Un outil robuste peut automatiser des tâches allant de l'ingestion de données et du stockage de métadonnées à la création de glossaires métier en utilisant la puissance de l'IA. Les analystes peuvent également utiliser l’IA pour fournir des recommandations dans les outils et des capacités de dénomination automatique.
6. Collaboration et partage: Il doit permettre aux utilisateurs de collaborer et de partager des informations via un glossaire métier, une documentation, des évaluations et des annotations sur les actifs de données.
7. Capacités d'intégration robustes: Intégration avec d'autres outils de gestion et d'analyse de données, tels que intégration de données, de visualisation et de machine learning. Il devrait également soutenir API REST pour la connectivité externe.
8. Sécurité et conformité: fonctionnalités de sécurité et contrôles de conformité intégrés, notamment le cryptage, le masquage des données et la journalisation d'audit.

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• Découverte des données,
• L'enrichissement des données,
• Profilage des données et un
• Glossaire métier.

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