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

Définition et objectif

Fondamentalement, un catalogue de données est un inventaire organisé des ressources de données au sein d'une organisation. Imaginez-le comme un catalogue de bibliothèque, mais pour les données. En général, il ne stocke pas les données en tant que telles, mais les collecte, les organise et les fournit (on parle alors de métadonnées). Ces métadonnées offrent un contexte, ce qui rend les données détectables, compréhensibles et fiables.

Le catalogue de données sert de référentiel central, consultable, où les professionnels de la gouvernance des données (comme les analystes, les scientifiques et les ingénieurs) et même les utilisateurs professionnels peuvent trouver des informations sur les données à leur disposition. Il répond à des questions essentielles telles que :

• De quelles données et de quelle gestion de données disposons-nous ?
• D’où viennent ces données ?
• Que signifient ces données ?
• À qui appartiennent ces données ?
• Comment ces données sont-elles utilisées et par qui ?
• Ces données et leur gestion sont-elles fiables et à jour ?

En fournissant ces réponses, un catalogue de données permet aux utilisateurs de localiser efficacement les données pertinentes pour leurs tâches, de comprendre leur lignage et leur qualité et, en fin de compte, de les exploiter plus efficacement pour la prise de décision, l'analyse des données et les processus opérationnels.

Il comble le fossé entre les ressources de données et les personnes qui ont besoin de les utiliser. Cela facilite également les efforts de data lakehouse et d'entrepôt de données.

Catalogue de données vs dictionnaire de données

Bien que les termes « catalogue de données » et « dictionnaire de données » soient parfois utilisés de façon interchangeable, ils ont des fins distinctes, bien que connexes.

Un dictionnaire de gouvernance des données est avant tout une ressource technique à laquelle il est possible d’accéder. Il fournit une description détaillée des éléments de données au niveau du schéma, en mettant l'accent sur les aspects structurels d'une base de données ou d'un groupe de données. En général, un dictionnaire de données comprend :

• Noms et descriptions des tables : Ce que chaque table représente.
• Noms de colonnes et types de données : Le nom de chaque champ et le type de données qu'il contient (par exemple, texte, entier, date).
• Contraintes Règles appliquées aux données, telles que les clés primaires, les clés étrangères et la possibilité de valeur Null.
• Relations : Relation entre les différentes tables ou éléments de données.
• Définitions de base : Description de ce que chaque champ représente.

À l’inverse, un catalogue de données offre une perspective plus large et plus orientée vers l’entreprise. Bien qu’il incorpore souvent des informations trouvées dans les dictionnaires de gestion des données, il va beaucoup plus loin en ajoutant des métadonnées et des fonctionnalités contextuelles plus riches. Les principaux facteurs de différenciation d'un catalogue de données sont les suivants :

• Étendue plus large : Il peut couvrir plusieurs sources de données au-delà d'une seule base de données, notamment des data lakes, des entrepôts de données, des outils de veille économique et même des feuilles de calcul.
• Métadonnées riches : Au-delà des métadonnées techniques, elle comprend les métadonnées commerciales (définitions commerciales, propriété, politiques d'utilisation, scores de qualité des données, etc.), les métadonnées opérationnelles (calendriers d'actualisation, informations sur les tâches ETL, etc.) et les métadonnées sociales (évaluations des utilisateurs, commentaires, annotations, etc.).
• Recherche et découverte : De puissantes fonctions de recherche permettent aux utilisateurs de trouver des ressources de données à l’aide de mots clés, de termes commerciaux ou en explorant les relations et la lignée.
• Gouvernance des données lignage : Visualisations montrant l'origine, les transformations et les dépendances des ressources de données.
• Fonctionnalités de collaboration : Des outils permettant aux utilisateurs de partager leurs connaissances, de poser des questions et de contribuer à la compréhension des données.
• Soutien à la gouvernance : Contribue à l’application des politiques de gouvernance des données en fournissant des éclaircissements sur la gouvernance et la propriété des données, leur sensibilité et leur utilisation appropriée.

En substance, un dictionnaire de données est un composant qui peut alimenter un catalogue de données. Le catalogue de données se comporte comme un portail plus complet et convivial pour découvrir, comprendre et approuver tous les actifs de données de l'entreprise, et pas seulement leurs définitions techniques.

Avantages et cas d'utilisation

La mise en œuvre d'un catalogue de données offre des avantages significatifs aux organisations, en rationalisant la façon dont elles interagissent avec leurs données et les gèrent. Ces avantages se traduisent par des améliorations tangibles dans divers aspects de l'entreprise.

Accessibilité

L'un des avantages les plus immédiats d'un catalogue de gestion des données est l'amélioration de l'accessibilité des données. En fournissant un inventaire centralisé et consultable, les catalogues de données permettent aux utilisateurs de toutes les capacités techniques de trouver facilement les données dont ils ont besoin. Cette fonctionnalité en libre-service réduit considérablement le temps que les data scientists, les analystes et les utilisateurs professionnels passent à rechercher des ensembles de données pertinents, à essayer de comprendre leur signification ou à vérifier leur fiabilité.

Cette nouvelle accessibilité se traduit directement par une augmentation de la productivité :

• Réduction du délai d’obtention d’informations : Les analystes peuvent passer plus de temps à analyser les données et moins de temps à les rechercher, ce qui permet d’obtenir des informations et de prendre des décisions plus rapidement.
• Démocratisation des données : Les utilisateurs professionnels peuvent trouver et comprendre en toute confiance la gouvernance des données correspondant à leur domaine sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie ou d'une dépendance constante à l'informatique.
• Collaboration améliorée Lorsque tout le monde a accès à la même compréhension des ressources de données, la collaboration sur les projets axés sur les données devient plus efficace et efficiente.
• Intégration des nouveaux membres de l’équipe : Les nouveaux employés peuvent se familiariser beaucoup plus rapidement avec le catalogue afin de comprendre le paysage des données de l’entreprise.
• Redondance réduite En rendant détectables les ressources de données existantes, les catalogues permettent d’éviter la duplication des données ou des efforts d’analyse.

Conformité et gestion des données

Les catalogues de données sont essentiels pour renforcer les efforts de conformité et améliorer les pratiques globales de gestion des données. À une époque où les réglementations en matière de confidentialité des données se multiplient (comme le RGPD, la CCPA ou la HIPAA), il est essentiel de comprendre quelles données vous possédez, où elles résident, qui y a accès et comment elles sont utilisées. Voici comment les catalogues de données contribuent :

• Gouvernance des données améliorée : Les catalogues fournissent une plateforme pour documenter et appliquer les politiques de gouvernance des données, attribuer la propriété et suivre la gestion des données. Ils rendent la gouvernance tangible et opérationnelle.
   
• Conformité réglementaire : En cataloguant les données sensibles et leur utilisation, les organisations peuvent plus facilement démontrer leur conformité avec les réglementations en matière de protection de la gestion des données et de la confidentialité. Des fonctionnalités telles que l'étiquetage des données pour les informations d'identification personnelle (IIP) sont essentielles.
   
• Réduction des risques : La compréhension de la lignée et de l'impact des données permet d'évaluer les risques associés aux modifications des données ou aux violations potentielles. Il permet également d’identifier et de gérer les données obsolètes, obsolètes ou insignifiantes (ROT).
   
• Amélioration de la qualité des données : Les catalogues peuvent s’intégrer aux outils de qualité des données ou permettre aux utilisateurs d’évaluer et de commenter la qualité de la gouvernance des données, ce qui assure la transparence et favorise une culture de l’amélioration de la qualité des données.

Implémentation et outils

S'engager dans une initiative de catalogue de données et un processus de gestion peut sembler intimidant, mais une approche progressive peut conduire au succès. Voici les étapes clés pour commencer :

Définir clairement les objectifs et le champ d'application

Quels problèmes spécifiques visez-vous à résoudre avec un catalogue de données ? (par exemple, amélioration de la découverte des données pour les analystes, prise en charge de la conformité, amélioration de la gouvernance des données). Commencez avec une portée gérable. Quels sont les domaines de données ou les sources les plus critiques ? Concentrez-vous d’abord sur les cas d’utilisation à forte valeur ajoutée plutôt que d’essayer de tout cataloguer à la fois.

Identifier les principales parties prenantes et former une équipe

Faire participer des représentants de divers groupes d'utilisateurs et de gestionnaires : propriétaires de données, gestionnaires de la gouvernance des données, ingénieurs en données, analystes de données, scientifiques de données et utilisateurs commerciaux. Définir les rôles et les responsabilités pour remplir, tenir à jour et gérer le catalogue. Obtenir le parrainage de la direction pour promouvoir l'initiative.

Évaluer Votre Paysage De Métadonnées Existant

Identifier l'emplacement actuel des métadonnées. Il peut s’agir de bases de données, de feuilles de calcul, d’outils de modélisation de données, de scripts ETL ou encore de connaissances tribales au sein des équipes. Puis...

• Comprendre la qualité et l'exhaustivité des métadonnées existantes afin d'identifier les lacunes.
• Évaluez les outils en fonction de vos objectifs définis, du périmètre, de l’infrastructure existante et du budget.
• Élaborer une stratégie pour remplir le catalogue.
• Établissez des processus pour maintenir les métadonnées à jour. Un catalogue périmé perd rapidement de sa valeur.

Ensuite, utilisez un projet pilote ciblant un groupe d'utilisateurs ou un domaine de données spécifique dans votre organisation, recueillez les commentaires et itérez dans l'ensemble de l'organisation. Communiquer les avantages du catalogue de données et fournir une formation pour encourager l'adoption.

Types D'Outils Et Exemples

Le marché propose une gamme variée d'outils d'organisation des données, chacun avec ses forces et ses objectifs. Ils peuvent généralement être classés comme suit :

• Catalogues de données autonomes/spécialisés : Ces outils sont spécialement conçus pour le catalogage et la découverte de données. Elles offrent souvent des fonctionnalités avancées de gestion des métadonnées, de visualisation de lignage, de recherche et de collaboration, et sont conçues pour se connecter à un large éventail de sources de données dans le paysage de données d'une organisation. Les principales caractéristiques comprennent souvent la découverte de métadonnées avancée alimentée par l’IA, le balisage et la classification automatisés, de solides flux de travail de gouvernance des données et de solides outils de collaboration.
   
• Plateformes de données avec catalogues intégrés : De nombreuses plateformes de données modernes (comme les plateformes Data Lake, les solutions d'entrepôt de données ou les suites complètes de gestion des données) comprennent des fonctionnalités de catalogue de données intégrées. Ceux-ci sont généralement bien intégrés dans leur écosystème spécifique, offrant des fonctionnalités telles que l'intégration transparente avec les autres services de la plateforme (par exemple, ingestion de données, traitement, BI), une expérience utilisateur unifiée et l'optimisation pour les moteurs de stockage et de traitement des données de la plateforme. Cependant, ils peuvent offrir une connectivité moins étendue ou des fonctionnalités autonomes par rapport aux outils spécialisés.
   
• Catalogues de données open source : Il s’agit de solutions communautaires qui offrent une option flexible et souvent rentable. Elles peuvent être hautement personnalisables, mais peuvent nécessiter une expertise technique plus importante pour leur déploiement, leur configuration et leur maintenance. Leurs points forts comprennent l'extensibilité par le biais d'API et de plugins, la neutralité des fournisseurs et un fort soutien communautaire, ce qui les rend adaptés aux organisations dotées d'équipes techniques internes robustes.

Les catalogues natifs des fournisseurs de cloud sont généralement utilisés grâce à une approche étroitement intégrée avec leurs écosystèmes cloud respectifs, ce qui simplifie le catalogage des ressources de données stockées dans cet environnement cloud spécifique. Les fonctionnalités communes comprennent une intégration approfondie avec d'autres services cloud (stockage, bases de données, analyses), des modèles de tarification pay-as-you-go et une évolutivité gérée par le fournisseur cloud.