La vie dans une équipe de données d'entreprise : Avant et après la Data Intelligence

Dans le monde de la gestion des données données en entreprise, il n'y a peut-être pas d'image plus viscéralement reconnaissable pour les professionnels des données que la tristement célèbre tristement célèbre "Architecture de données de Rube Goldberg" de Rube Goldberg. Avec son enchevêtrement de flèches reliant des systèmes disparates, des référentiels de données dupliqués et d'innombrables travaux d'ETL, il capture parfaitement la réalité à laquelle de nombreuses organisations sont confrontées aujourd'hui : le chaos des données.

La vie avant un catalogue de données

Imaginez que vous commenciez votre lundi matin par une demande urgente : "Nous devons comprendre comment le taux de désabonnement des clients est lié aux délais de résolution des tickets d'support ". C'est assez simple, non ?

Sans solution de gestion de catalogue de données ou de métadonnées , votre réalité ressemble à ceci :

La fouille

Vous commencez par demander à vos collègues quelles sources de données pourraient contenir les informations dont vous avez besoin. Chaque personne vous indique une direction différente. L'un d'entre eux répond : "Vérifiez le système de gestion de la relation client". "Je pense que c'est dans le lac de données marketing", dit un autre. "Non, nous avons un entrepôt spécial pour les mesures de l'expérience client ", ajoute un troisième.

La poursuite

Vous passez des heures à explorer différents systèmes. Vous découvrez trois tables de clients différentes dans des entrepôts de données distincts, chacune ayant une définition légèrement différente de ce qu'est un "client". Laquelle est la source de vérité ? Personne ne semble le savoir.

La crise de confiance

Après avoir rassemblé des données provenant de sources multiples, vous présentez vos conclusions aux parties prenantes. Immédiatement, des questions surgissent : "Êtes-vous sûr que ces données sont à jour ?". "Comment savoir si ces calculs sont cohérents avec les rapports trimestriels ? "Quel service est responsable de cette mesure ? En l'absence de filiation claire, de glossaire commercial ou de gouvernance, la confiance dans votre analyse s'effondre.

Le piège de la redondance

Une semaine plus tard, vous découvrez qu'un collègue d'un autre département a effectué une analyse presque identique le mois dernier. Ses résultats diffèrent légèrement des vôtres parce qu'il a utilisé une source de données différente. Vous avez tous deux perdu du temps à dupliquer vos efforts et l'organisation dispose désormais d'informations contradictoires.

Ce scénario reflète ce que MIT Technology Review a décrit dans son article "Evolution of Intelligent Data Pipelines" (Évolution des pipelines de données intelligents)des environnements de données complexes avec "des milliers de sources de données, alimentant des dizaines de milliers de travaux ETL". Le résultat est ce que Bill Schmarzo a bien illustré : une machine de Rube Goldberg de processus de données qui est inefficace, peu fiable et qui, en fin de compte, sape la valeur stratégique de vos actifs de données.

Entrez dans le catalogue de données:

Imaginons maintenant le même scénario avec une solution d'intelligence des données comme Actian.

La découverte à l'aide de graphes de connaissances en quelques minutes, et non en quelques jours

La demande du lundi matin commence maintenant par une recherche intelligente dans votre catalogue de données. En s'appuyant sur la technologie des graphes de connaissances, le système comprend les relations sémantiques entre les données et les concepts de l'entreprise. En quelques instants, vous avez identifié la source de données client qui fait autorité et les mesures précises des délais de résolution des tickets d'support . La recherche ne se contente pas de trouver des correspondances exactes, elle comprend les concepts connexes, les synonymes et les significations contextuelles, ce qui fait apparaître des données pertinentes que vous n'auriez peut-être pas su chercher.

Catalogues fédérés avec un glossaire commercial unifié

Bien que les données résident dans plusieurs systèmes au sein de votre organisation, le catalogue fédéré présente une vue unifiée. Chaque terme est clairement défini dans le glossaire de l'entreprise, ce qui permet de s'assurer que le terme "client" a la même signification dans tous les services. Ce vocabulaire partagé élimine toute confusion et crée un langage commun entre les équipes techniques et commerciales, comblant ainsi l'éternel fossé entre les utilisateurs informatiques et les utilisateurs professionnels.

Linéaire et contexte complet

Avant d'effectuer une analyse, vous pouvez retracer l'intégralité du cheminement des données, c'est-à-dire voir d'où elles proviennent, quelles transformations ont été effectuées et quelles règles commerciales ont été appliquées. Le catalogue cartographie visuellement le flux de données dans l'ensemble de l'architecture de l'entreprise, depuis les systèmes sources jusqu'aux points de consommation, en passant par les processus ETL. Cette visibilité de bout en bout fournit un contexte essentiel à votre analyse et renforce la confiance dans vos résultats.

Qualité des données intégrées et observabilité

Les mesures de qualité sont Embarqué directement dans le catalogue, affichant des scores en temps réel pour l'exhaustivité, l'exactitude, la cohérence et l'actualité. Un contrôle automatisé valide en permanence les données par rapport aux règles de qualité, les tendances historiques étant visibles à côté de chaque actif. Lorsque des anomalies sont détectées, le système alerte les responsables des données, tandis que la vue de la lignée permet d'identifier rapidement les causes profondes des problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les analyses en aval.

Produits et marché des données

Vous découvrez dans le catalogue que l'équipe marketing a déjà créé un produit de données répondant exactement à ce besoin. Sur la place de marché des données, vous trouvez des ressources analytiques prêtes à l'emploi combinant le taux d'attrition des clients et les mesures d'support , accompagnées d'une documentation et d'une logique commerciale fiable. Chaque produit comprend des contrats de données clairs définissant les responsabilités des fournisseurs et des consommateurs, les accords de niveau de service et les garanties de qualité. Au lieu de partir de zéro, il vous suffit d'accéder à ces produits de données préconstruits, ce qui vous permet d'obtenir immédiatement des informations plutôt que de lancer un autre projet d'analyse redondant.

Conformité réglementaire et gouvernance par la conception

Les questions relatives à la propriété des données, à la confidentialité et à la conformité trouvent une réponse immédiate. Le catalogue signale automatiquement les éléments de données sensibles, indique les réglementations applicables (GDPR, CCPA, HIPAA, etc.) et vérifie votre autorisation d'accès à des champs spécifiques. La gouvernance est intégrée au processus de découverte lui-même - le système ne fait apparaître que les données que vous êtes autorisé à utiliser et fournit des conseils clairs sur l'utilisation appropriée, garantissant ainsi la conformité dès la conception plutôt qu'après coup.

gestion des données augmentée gestion des données

Le catalogue indique que le directeur du support client est le propriétaire des données pour les mesures de support , que les données ont passé les derniers contrôles de qualité et que l'utilisation de ces champs clients spécifiques est conforme aux réglementations en matière de protection de la vie privée. Les flux de travail d'approbation, les demandes d'accès et la gestion des politiques sont intégrés directement dans la plateforme, ce qui permet de rationaliser les processus de gouvernance tout en maintenant des contrôles solides.

La découverte en quelques minutes, pas en quelques jours

Cette demande du lundi matin commence maintenant par une recherche rapide dans votre catalogue de données. En quelques instants, vous avez identifié la source de données clients qui fait autorité et les mesures précises des délais de résolution des tickets d'support . Le système vous indique les tables qui contiennent ces informations, avec des descriptions détaillées.

Avantages tangibles

L'article de la MIT Technology Review souligne comment les approches modernes de la gestion des données ont évolué pour répondre exactement à ces défis, permettant "des opérations de données plus rapides grâce à l'abstraction et à l'automatisation". Une bonne gestion des métadonnées permet aux organisations de.. :

• Réduction du temps de réflexion: Les analystes passent moins de temps à rechercher des données et plus de temps à en extraire la valeur.
• Données améliorées sur la gouvernance: Des mesures claires de propriété, de lignage et de qualité renforcent la confiance dans les données.
• Contrôle automatisé de la qualité des données: Le système observe et surveille en permanence les données par rapport à des règles de qualité définies et alerte les équipes en cas d'anomalies ou de dégradation.
• Accords de niveau de service et attentes: Des contrats de données clairs entre les producteurs et les consommateurs établissent des attentes communes quant à l'utilisation et à la fiabilité des produits de données.
• Amélioration de la collaboration: Les équipes s'appuient sur le travail des autres au lieu de dupliquer les efforts.
• Une plus grande agilité: L'entreprise peut réagir plus rapidement à des conditions changeantes grâce à un accès fiable aux données.

De Rube Goldberg à la Renaissance

L'" architecture de données Rube Goldberg " n'a pas à être votre réalité. Alors que les environnements de données deviennent de plus en plus complexes, les solutions d'intelligence des données comme Actian deviennent une infrastructure essentielle pour les équipes de données modernes.

En mettant en place un catalogue de données solide, les organisations peuvent transformer le réseau enchevêtré décrit dans l'illustration de Schmarzo en un écosystème ordonné et efficace où les gestionnaires et les consommateurs de données passent leur temps à générer des idées, et non à rechercher des ensembles de données insaisissables ou à remettre en question la fiabilité de leurs résultats.

L'avantage concurrentiel des entreprises ne vient pas seulement du fait qu'elles disposent de données, mais aussi du fait qu'elles connaissent leurs données. Une solution complète d'intelligence des données n'est pas seulement une commodité opérationnelle ; c'est la base qui permet de transformer le chaos des données en clarté et de convertir l'information en impact.

Ce billet a été inspiré par le diagramme "Rube Goldberg Data Architecture" de Bill Schmarzo et par l'article "Evolution of Intelligent Data Pipelines" de la MIT Technology Review.

À propos de Dee Radh

En tant que directrice principale du marketing produit, Dee Radh dirige le marketing produit pour Actian. Auparavant, elle a occupé des postes de direction dans le domaine du PMM chez Talend et Formstack. Dee a passé la totalité de sa carrière à commercialiser des produits technologiques. Son expertise réside dans le développement de récits stratégiques et d'un positionnement différencié pour l'efficacité du GTM. En plus d'un diplôme de troisième cycle de l'Université de Toronto, Dee a obtenu des certifications du Pragmatic Institute, de la Product Marketing Alliance et de Reforge. Dee est basée à Toronto, au Canada.