Qu'est-ce qui rend un catalogue de données "intelligent" ? #5 - expérience de l'utilisateur
Résumé
- Un catalogue de données intelligent catalogue de données offrir une utilisateur qui favorise son adoption par différents types d'utilisateurs.
- Les deux principaux utilisateur sont métadonnées (gestionnaires de données) et métadonnées (utilisateurs métier et techniques).
- L'adoption est difficile car l'utilisation est souvent ponctuelle, utilisateur varient et beaucoup d'entre eux ne comprennent pas les structures complexes des catalogues.
- Une solution pratique consiste à séparer utilisateur destinées aux experts et celles destinées utilisateur , afin de faire de la gestion et de l'exploration du catalogue deux expériences distinctes.
- Un catalogue véritablement intelligent doit adapter la hiérarchie des informations et les chemins de navigation aux différents utilisateur et points de vue utilisateur .
A catalogue de données exploite d'énormes quantités d'informations très diverses, et son volume va croître de manière exponentielle. Cela soulèvera deux défis majeurs :
- Comment alimenter et maintenir le volume d'informations sans tripler (ou plus) le coût de la gestion desmétadonnées ?
- Comment trouver les jeux de données les plus pertinents pour un cas d'usage spécifique ?
A catalogue de données devrait être intelligent pour répondre à ces 2 questions, avec des caractéristiques technologiques et conceptuelles intelligentes qui vont au-delà de la seule intégration d'algorithmes d'IA.
A cet égard, nous avons identifié 5 domaines dans lesquels un catalogue de données peut être "intelligent" - la plupart d'entre eux ne faisant pas appel à l'apprentissage automatique:
- Métamodélisation
- L'inventaire des données
- Gestion des métadonnées
- Le moteur de recherche
- expérience utilisateur
Un catalogue de données doit également être intelligent dans l'expérience qu'il offre à ses différents groupes d'utilisateurs. En effet, l'un des principaux défis liés au déploiement 'un catalogue de données est son niveau d'adoption par ceux à qui il est destiné : les consommateurs de données. Et l'expérience de l'utilisateur joue un rôle majeur dans cette adoption.
utilisateur Experience Within the catalogue de données
L'objectif premier de utilisateur est d'identifier des personas dont nous cherchons à modéliser le comportement et les objectifs afin de leur proposer une interface graphique fluide et efficace. Définir ces personas dans un catalogue de données un véritable défi : il s'agit d'un outil universel qui apporte une valeur ajoutée à toute entreprise, quelle que soit sa taille, dans tous les secteurs d'activité et partout dans le monde.
Plutôt que de tenter de modéliser des personas difficiles à définir, il est possible de gérer la situation en se concentrant sur la question de l'adoption du catalogage de données. Ici, deux populations d'utilisateur se distinguent :
- métadonnées les producteurs qui alimentent le catalogue et contrôlent la qualité de son contenu - cette population est généralement appelée Data Stewards.
- métadonnées les consommateurs qui utilisent le catalogue pour répondre à leurs besoins professionnels - nous les appellerons les utilisateurs.
Bien entendu, ces deux groupes ne sont pas totalement étrangers l'un à l'autre : certains gestionnaires de données sont également des utilisateurs.
Les défis de l'adoption d'un catalogue à l'échelle de l'entreprise
La véritable valeur d'un catalogue de données réside dans son adoption à grande échelle par un grand nombre de consommateurs de (méta) données, et pas seulement par les spécialistes de la gestion des données .
Le public des utilisateurs de données est très varié. Il comprend des experts en données (ingénieurs, architectes, data analysts, data scientists, etc.), des professionnels du monde des affaires (chefs de projet, responsables d’unité opérationnelle, chefs de produit, etc.) ainsi que des responsables de la conformité et des risques. Plus généralement, tous les responsables opérationnels sont susceptibles d’exploiter les données pour améliorer leurs performances.
L'adoption du catalogue de données par les utilisateurs est souvent ralentie pour les raisons suivantes :
- L'utilisation du catalogue de données est sporadique. Ils se connectent de temps en temps pour obtenir des réponses très précises à des questions spécifiques. Ils ont rarement le temps ou la patience d'apprendre à utiliser un outil qu'ils n'utiliseront que périodiquement - des semaines peuvent s'écouler entre deux utilisations du catalogue.
- Tout le monde n'a pas la même position sur les métadonnées. Certains se concentreront davantage sur les métadonnées techniques, d'autres sur les défis sémantiques, et d'autres encore sur les aspects organisationnels et de gouvernance .
- Tout le monde ne comprendra pas le métamodèle ou l'organisation interne de l'information dans le catalogue. Ils peuvent rapidement se sentir découragés par une avalanche de concepts qui ne correspondent pas à leurs besoins quotidiens.
Le Smart catalogue de données tente de surmonter ces obstacles afin d'accélérer l'adoption du catalogue. Voici comment la plateforme Actian Data Intelligence Platform relève ces défis.
Comment la plateforme Actian Data Intelligence facilite l'adoption du catalogue
La première solution est l'interface graphique. La courbe d'apprentissage des utilisateurs doit être aussi courte que possible. En effet, l'utilisateur doit être opérationnel sans avoir besoin d'apprentissage quoi que ce soit. Pour rendre cela possible, nous avons fait un certain nombre de choix.
Le premier choix a été de fournir deux interfaces différentes, l'une pour les gestionnaires de données et l'autre pour les utilisateurs :
Studio: L'outil de gestion et de suivi du contenu du catalogue - un outil expert réservé aux Data Stewards.
Explorer: Pour les utilisateurs, il s'agit d'une expérience de recherche et d'exploration la plus simple possible.
Notre approche s'inscrit dans la lignée des principes utilisateur marketplace – les spécialistes reconnus de la gestion de catalogues (au sens large). Ces solutions proposent généralement deux applications. La première, une solution de « back-office », permet au personnel de la marketplace ou à ses partenaires) d’alimenter le catalogue de la manière la plus automatisée possible et d’en contrôler le contenu afin d’en garantir la qualité. La deuxième application, destinée aux consommateurs, prend généralement la forme d’un site web de commerce électronique et permet aux utilisateurs finaux de trouver des articles ou d’explorer le catalogue. Studio et Explorer reflètent ces deux rôles.
L'information est classée en fonction du rôle de l'utilisateur au sein de l'organisation
Notre deuxième option en est encore au stade expérimental et consiste à adapter de manière dynamique la hiérarchie des informations du catalogue en fonction utilisateur .
C'est ce défi lié à la hiérarchie de l'information qui distingue un catalogue de données un catalogue marketplace ». En effet, la hiérarchie catalogue de donnéesl'information catalogue de donnéesdépend du rôle opérationnel de utilisateur. Pour certains, les informations les plus pertinentes dans un jeu de données d'ordre technique : emplacement, sécurité, formats, types, etc. D'autres auront besoin de connaître la sémantique des données et leur traçabilité métier. D'autres encore voudront connaître les processus et les contrôles qui régissent la production des données – pour des raisons de conformité ou des considérations opérationnelles.
Le catalogue de données intelligent doit pouvoir ajuster dynamiquement la structure de l'information pour s'adapter à ses différents prismes.
Le dernier défi qui reste à relever est la manière dont l'information est organisée dans le catalogue sous la forme de parcours d'exploration par thème (un peu comme les rayonnages d'une marketplace). Il est difficile de trouver une structure qui convienne à tout le monde. Certains exploreront le catalogue d'un point de vue technique (systèmes, applications, technologies, etc.). D'autres exploreront le catalogue d'un point de vue plus fonctionnel (domaines d'activité), d'autres encore d'un point de vue sémantique (à travers des glossaires d'activité, etc.).
Le défi de mettre tout le monde d'accord sur une seule classification universelle nous semble (à nous) insurmontable. Le catalogue de données Smart doit être adaptable et ne doit pas demander aux utilisateurs de comprendre une classification qui n'a pas de sens pour eux. En fin de compte, l'expérience de l'utilisateur est l'un des facteurs de succès les plus importants pour un catalogue de données.
Pour plus d'informations sur la manière dont un moteur de recherche intelligent moteur de recherche intelligent améliore un catalogue de données, téléchargez notre eBook : « Qu'est-ce qu'un catalogue de données intelligent ?»