Lignée des données : un guide complet

Le lignage des données est un important notion en gouvernance des données. Il décrit le chemin emprunté par les données depuis leur source jusqu'à leur destination. Comprendre le traçage des données contribue à accroître la transparence et la prise de décision pour les organisations dépendantes des données.

Ce guide complet examine le traçage des données et son importance pour les équipes. Il couvre également la différence entre le lignage des données et d’autres termes importants de gouvernance des données et techniques courantes de lignage des données.

Qu'est-ce que la lignée de données ?

La lignée des données fait référence au parcours des données depuis leur origine à travers diverses transformations et mouvements à travers différents systèmes, processus et environnements au sein d'une organisation. Il fournit une compréhension claire de la façon dont les données sont créées, utilisées et modifiées et un aperçu des relations entre les différents éléments de données.

Le lignage des données comprend généralement métadonnées tels que les sources de données, les transformations, les calculs et les dépendances, permettant aux organisations de retracer les flux de données et garantir sa qualité, son exactitude et sa conformité aux exigences réglementaires.

Lignée des données, provenance des données, gouvernance des données

Lignage des données, provenance des données, et des données La gouvernance sont tous des concepts cruciaux dans la gestion des données, mais ils abordent différents aspects de la gestion des données.

Pourquoi le lignage des données est-il important ?

La traçabilité des données est cruciale pour plusieurs raisons :

• Confiance et Confiance: La lignée des données garantit la transparence de l'origine et des transformations des données, renforçant ainsi la confiance dans leur exactitude et leur fiabilité tout au long de leur cycle de vie.
• Conformité réglementaire: Il aide les organisations à respecter les réglementations en suivant la gestion, le stockage et l'utilisation des données, en facilitant les audits et en démontrant la conformité aux exigences réglementaires.
• Gestion de la qualité des données: Identifie et corrige les problèmes de qualité des données en traçant les données jusqu'à leur source, permettant aux organisations de maintenir un niveau élevé intégrité des données et les normes de fiabilité.
• Analyse des causes principales: Identifie les origines des erreurs, permettant la mise en œuvre de mesures préventives et garantissant les problèmes liés aux données sont efficacement abordés à leur source.
• Gouvernance des données: Constitue la base de l’établissement gestion des données les politiques et les procédures. La gouvernance garantit que les données sont traitées de manière responsable, sécurisée et conforme aux objectifs et aux normes de l’organisation.
• Business Intelligence: Garantit que les informations issues des outils BI sont basées sur des données précises et pertinentes, offrant ainsi aux décideurs des informations fiables pour la planification stratégique et l'évaluation des performances.

Lignage des données et classification des données

La classification des données implique d'organiser les données en catégories en fonction de leur origine, de leur sensibilité, des autorisations d'accès, du contenu, etc. Pendant ce temps, le traçage des données se concentre sur la compréhension de la manière dont ces données se déplacent, migrent et se transforment.

Lorsqu'elles sont automatisées, le traçage et la classification des données aident les entreprises à gérer les risques, à protéger les données sensibles et à localiser rapidement des informations spécifiques.

Le traçage et la classification des données facilitent :

1. Localisation/recherche de données : la classification simplifie la recherche de données pertinentes.
2. Enquête sur le cycle de vie : fournissez des informations sur l'ensemble du cycle de vie des données, permettant de meilleures décisions de gestion et d'allocation des ressources.
3. Atténuation des risques : identifie et atténue de manière proactive les violations de données ou les risques d'accès non autorisé.

Comment fonctionne le traçage des données

Voici comment fonctionne généralement le traçage des données :

1. Capture de données: Le processus commence par la capture des données brutes à partir de leur source. Il peut s'agir de données générées en interne par des systèmes tels que des bases de données, des applications et capteurs ou en externe à partir de sources telles que Apis, des fournisseurs tiers ou des entrées manuelles.
2. Collecte de métadonnées: A côté des données, les métadonnées est également collecté. Les métadonnées sont constituées d'informations sur les données. Ces informations incluent sa source, son format, sa structure et toutes les transformations appliquées. Ces métadonnées sont essentielles pour comprendre le contexte et la lignée des données.
3. Transformation et transformation: Une fois que les équipes capturent les données, celles-ci passent souvent par diverses transformations et étapes de traitement. Ce processus pourrait impliquer nettoyage des données, filtrer, agréger, joindre à d'autres ensembles de données ou appliquer une logique métier pour obtenir des informations significatives. Chaque transformation modifie d'une manière ou d'une autre les données et les métadonnées sont mises à jour pour refléter ces changements.
4. Suivi de la lignée: À mesure que les données transitent par différents systèmes et processus, leur traçabilité est suivie et enregistrée à chaque étape. Cette étape comprend la capture d'informations sur l'origine des données, les transformations appliquées et leur emplacement. être envoyé suivant. Les informations de lignage incluent généralement les horodatages, les propriétaires de données, les dépendances et les relations entre différents ensembles de données.
5. Visualisation et analyse : Informations sur le lignage des données est souvent visualisé via des diagrammes ou des graphiques de lignage, qui fournissent une représentation graphique claire de la manière dont les données circulent dans l'infrastructure de l'organisation. Ces visualisations aident les parties prenantes à comprendre le parcours des données de bout en bout et à identifier les dépendances, les goulots d'étranglement et les points de défaillance potentiels.
6. Gouvernance et conformité des données: Le lignage des données garantit la gouvernance des données et la conformité réglementaire. Les organisations peuvent démontrer leur responsabilité, leur traçabilité et leur assurance qualité des données aux organismes de réglementation et aux parties prenantes internes en fournissant une piste d'audit complète des données. mouvement de données et métamorphoses.
7. Analyse d'impact et gestion des risques: Le lignage des données permet également aux organisations d'effectuer une analyse d'impact et d'évaluer les risques potentiels associés aux modifications apportées aux sources de données, aux processus ou aux systèmes. Les organisations peuvent prendre des décisions éclairées et réduire les risques de manière proactive en comprenant comment les changements dans une partie de l’écosystème de données peuvent affecter les systèmes ou les analyses en aval.

Techniques de lignage des données

Il existe différentes approches pour effectuer le traçage des données. Voici un aperçu de ces techniques :

Lignage par marquage des données

Cette technique balise les éléments de données avec des métadonnées décrivant leurs caractéristiques, sources, transformations et destinations. Ces balises fournir une compréhension claire de comment les données est utilisé et transformé au fur et à mesure qu'il passe par différentes étapes de traitement.

Exemple: Une entreprise de vente au détail étiquette chaque transaction de vente avec des métadonnées détaillant l'emplacement du magasin, l'horodatage et les informations sur le produit. Au fur et à mesure que les données passent par différentes étapes d'analyse, telles que l'agrégation par région ou par catégorie de produits, chaque étape de transformation est enregistrée avec les métadonnées de lignée correspondantes. Cet acte assure la traçabilité depuis les données brutes des transactions jusqu'aux rapports analytiques finaux.

Lignée autonome

Cette technique consiste à intégrer les informations de lignage directement dans les données elles-mêmes. Cette intégration peut être des en-têtes, des pieds de page ou des métadonnées intégrées dans le fichier de données. Le lignage autonome garantit que les informations du lignage voyagent avec les données, ce qui facilite le suivi et la compréhension de son historique.

Mise en situation : Un service marketing gère une feuille de calcul contenant les mesures de performances des campagnes. La feuille de calcul comprend un onglet dédié « Lignée » où chaque colonne est annoté avec des informations sur sa source (par exemple, système CRM, plateforme publicitaire), transformations de données (par exemple, calculs, filtrage) et destination (par exemple, tableau de bord, rapport). Ces informations de lignage autonomes permettent aux analystes de comprendre l'historique des données sans documentation externe.

Lignage par analyse

Le lignage par analyse implique l'analyse informatique des pipelines ou des scripts pour déduire le lignage des données. Cette technique analyse le code ou les fichiers de configuration des transformations de données pour identifier les sources de données, les transformations appliquées et les sorties finales. En comprenant la logique de traitement, la lignée peut être reconstruite.

Mise en situation : Une société de services financiers analyse les scripts Python utilisés pour les transformations de données dans son système de gestion des risques. L'organisation déduit des informations de lignage telles que les tables sources, les conditions de jointure et les tables cibles en analysant la logique des scripts et les requêtes SQL. Ces données de lignée analysées est alors utilisé pour générer une représentation graphique du flux de données depuis les données brutes du marché vers les modèles de risque.

Lignage basé sur des modèles

Le lignage des données est déduit sur la base de modèles ou de règles prédéfinis dans un lignage basé sur des modèles. Ces modèles peuvent être des expressions régulières, des schémas de données ou d'autres indicateurs structurels qui définissent la manière dont les données sont transformées et propagées. Le lignage basé sur des modèles peut automatiser le suivi du lignage en identifiant des modèles communs dans les transformations de données.

Mise en situation : Un éditeur de logiciels utilise des techniques de traçabilité basées sur des modèles pour suivre le flux de données dans son système CRM. En identifiant des modèles courants dans les processus d'importation/exportation de données et les requêtes de base de données, tels que « Charger les données client » ou « Exporter les rapports de ventes », l'organisation déduit automatiquement les relations de traçabilité. Cette approche simplifie le suivi du lignage dans les déploiements CRM à grande échelle avec de nombreux intégration de données des points.

Cas d'utilisation du lignage des données

Les entreprises modernes recherchent de plus en plus d'informations en temps réel, mais leur acquisition repose sur une compréhension approfondie des données et de leur parcours à travers le monde. pipeline de données. Les équipes peuvent améliorer les flux de travail à l’aide d’outils de traçabilité des données de bout en bout de différentes manières :

La modélisation des données: Les entreprises doivent définir des structures de données sous-jacentes pour visualiser différents éléments de données et leurs liens correspondants. Le lignage des données aide à modéliser ces relations, illustrant les dépendances au sein de l'écosystème de données. À mesure que les données évoluent, avec l'émergence de nouvelles sources et intégrations, les entreprises doivent adapter leurs modèles de données par conséquent. Le lignage des données reflète avec précision ces changements via des diagrammes de modèles de données, mettant en évidence les connexions nouvelles ou obsolètes. Ce processus aide les analystes et les data scientists à effectuer des analyses précieuses et opportunes en comprenant mieux les ensembles de données.

Migration de données: Lors de la transition vers un nouveau stockage ou un nouveau logiciel, les organisations utilisent migration de données pour déplacer des données d'un emplacement à un autre. La traçabilité des données offre un aperçu du mouvement et de la progression des données au sein de l'organisation., d'un emplacement à un autre, facilitant ainsi la planification des migrations ou des mises à niveau du système. Il permet également aux équipes de rationaliser les systèmes de données en archivant ou en supprimant les données obsolètes, améliorant ainsi les performances globales en réduisant le volume de données.

Conformité : La non-conformité des données peut prendre du temps et coûter cher. La traçabilité des données est un mécanisme de conformité pour l'audit, la gestion des risques et la garantie du respect des politiques et réglementations de gouvernance des données. Par exemple, la législation GDPR, promulguée en 2016, protège les données personnelles dans l’UE et l’EEE, accordant aux individus un plus grand contrôle sur les données. De même, le California Consumer Privacy Act (CCPA) oblige les entreprises à informer les consommateurs sur la collecte de données. Les outils de traçabilité des données sont essentiels pour garantir la conformité, car ils offrent une visibilité sur le flux de données.. 

Analyse d'impact: Les outils de traçabilité des données offrent une visibilité sur l'impact des changements métier, notamment sur le reporting en aval. Par exemple, les modifications apportées aux noms des éléments de données peuvent affecter les tableaux de bord et l'accès des utilisateurs. Le lignage des données évalue également l’impact des erreurs de données et leur exposition au sein de l’organisation. En traçant les erreurs jusqu'à leur source, le traçage des données facilite la communication avec les équipes concernées, garantissant ainsi la confiance dans les rapports de business intelligence et les sources de données.

Outils de lignage des données

Les outils de traçabilité des données permettent aux organisations de comprendre et de gérer les flux de données au sein d'une organisation. Voici quelques fonctionnalités clés que l’on trouve couramment dans les outils de traçage de données :

1. Découverte automatisée de la lignée: L'outil doit découvrir et cartographier automatiquement le traçage des données entre diverses sources, systèmes et transformations, réduisant ainsi les efforts manuels.
2. Visualisation de la lignée de bout en bout: Fournir une représentation claire et visuelle du traçage des données de la source à la destination, y compris les bases de données, les applications et les processus.
3. Gestion des versions et suivi des modifications: suivre les modifications apportées au lignage des données au fil du temps, permettant aux utilisateurs de comprendre comment les flux de données ont évolué et qui a effectué les modifications.
4. Gestion des métadonnées: Capturer et gérer les métadonnées associés aux sources de données, aux transformations et aux relations de lignée, garantissant la gouvernance et la conformité des données.
5. Surveillance de la qualité des données: Surveillance de la qualité des données tout au long de la lignée, identification des problèmes tels que données incohérences, anomalies ou dégradation de la qualité.
6. Cartographie des dépendances: Identifier les dépendances entre différents éléments de données, systèmes et processus, aidant les utilisateurs à comprendre les relations entre les entités de données.
7. Intégration du glossaire métier: Intégration avec un glossaire métier ou un dictionnaire de données pour fournir un contexte et une signification aux éléments de données et aux informations de lignage.
8. Recherche et découverte: capacités de recherche avancées pour trouver rapidement des éléments de données, des sources ou des chemins de lignage spécifiques au sein de grands ensembles de données.
9. Contrôle de sécurité et d'accès : Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) et les mécanismes de chiffrement garantissent uniquement les utilisateurs autorisés peuvent afficher et modifier les informations de traçabilité des données.

Pour aller plus loin

La traçabilité des données est un élément essentiel d’une gouvernance efficace des données. Qu'il s'agisse d'améliorer la qualité des données, d'assurer la conformité ou de faciliter la prise de décision stratégique, la compréhension du traçage des données donne aux organisations des informations précieuses sur leurs données. Grâce à ces connaissances, les équipes chargées des données peuvent optimiser les processus, atténuer les risques et maximiser le potentiel de leurs données.

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