Qu'est-ce qu'un dictionnaire de données ?
Un dictionnaire de données est un dépôt centralisé qui contient des informations détaillées sur les données utilisées dans un système, une application ou une base de données. Il peut être considéré comme un manuel de référence pour les données, car il définit les éléments de données, leurs relations, leurs formats, leurs sources et leur utilisation. Un dictionnaire de données ne contient pas de valeurs de données réelles. Il fournit plutôt des métadonnées pour aider les utilisateurs à comprendre ce que chaque champ représente, d'où il vient et comment il doit être utilisé.
Dans les bases de données, un dictionnaire de données comprend des entrées telles que les noms des champs, les types de données, les contraintes, les valeurs par défaut et les index. Par exemple, une entrée de dictionnaire de données pour une table de clients peut définir le "Customer_ID" comme un nombre entier, unique et auto-incrémenté. Dans les environnements plus orientés vers l'entreprise, le dictionnaire peut également inclure des définitions, des responsables des données et des cas d'utilisation.
La valeur d'un dictionnaire de données devient évidente lorsque les systèmes deviennent de plus en plus complexes. Sans dictionnaire de données, il est facile pour les membres de l'équipe de mal interpréter les champs, de créer des rapports incohérents, voire de prendre des décisions commerciales erronées basées sur des hypothèses incorrectes.
Quelle est l'importance d'un dictionnaire de données pour les entreprises ?
Un dictionnaire de données bien géré est essentiel pour les entreprises modernes, et ce pour plusieurs raisons :
1. Amélioration de la cohérence données
Un dictionnaire de données assure la cohérence des définitions de données entre les départements, les systèmes et les rapports. Par exemple, si plusieurs départements utilisent la "valeur client" dans leurs analyses, le dictionnaire de données permet de s'assurer que tout le monde utilise la même définition.
2. Permet une meilleure prise de décision
Lorsque vous savez exactement ce que chaque champ signifie, comment il est calculé et quelle est sa source, vous pouvez faire confiance aux rapports et aux tableaux de bord sur lesquels vous vous appuyez. Cette confiance renforce la prise de décision basée sur les données.
3. Soutien à la collaboration
Les utilisateurs professionnels, les ingénieurs de données, les analystes et les responsables de la conformité travaillent souvent ensemble en utilisant des données partagées. Un dictionnaire de données comble le fossé de la communication entre les équipes techniques et non techniques, réduisant ainsi les malentendus.
4. Accélérer l'intégration
Les nouveaux membres de l'équipe peuvent se référer au dictionnaire de données pour se familiariser avec la structure des données sans dépendre de connaissances tribales ou de visites informelles.
5. Promouvoir la gouvernance et la qualité des données
En définissant la propriété et la gestion des éléments de données, un dictionnaire de données joue un rôle central dans les initiatives de gouvernance données. Il permet d'identifier les problèmes de qualité des données, de suivre leur évolution et de définir des fourchettes de valeurs acceptables.
6. Améliore l'intégration du système
Lors de l'intégration de plusieurs systèmes (par exemple, lors d'une fusion ou d'une mise à niveau de la plate-forme), les dictionnaires de données servent de feuille de route pour comprendre comment les données sont structurées et utilisées, ce qui permet une intégration plus aisée et plus rapide.
Quels sont les deux types de dictionnaires de données ?
Les dictionnaires de données peuvent être classés en deux catégories : les dictionnaires actifs et les dictionnaires passifs, en fonction de la manière dont ils interagissent avec le système sous-jacent.
1. Dictionnaire de données actif
Un dictionnaire de données actif est intégré directement dans le système de gestion de base de données (SGBD). Il se met automatiquement à jour lorsque des modifications sont apportées au schéma ou à la structure de la base de données.
schéma ou de la structure de la base de données. Ce type de dictionnaire assure la synchronisation entre les métadonnées et les structures de données réelles.
Par exemple, dans Oracle ou SQL Server, le SGBD maintient automatiquement des informations sur les tables, les colonnes, les contraintes et les index. Les développeurs et les administrateurs de bases de données peuvent requête le catalogue du système (comme INFORMATION_SCHEMA) pour récupérer les métadonnées.
Caractéristiques principales :
- Mise à jour automatique.
- Fait partie du SGBD.
- Garantit la précision en temps réel.
- Utilisé par le personnel technique et les processus du système.
2. Dictionnaire des données passives
Un dictionnaire de données passif est géré indépendamment de la base de données proprement dite. Il doit être mis à jour manuellement chaque fois que des modifications sont apportées à la base de données ou à la structure des données. Les dictionnaires passifs sont souvent gérés dans des feuilles de calcul, des documents ou des outils externes.
Caractéristiques principales :
- Entretien manuel.
- Risque d'être dépassé s'il n'est pas géré avec soin.
- Souvent utilisé dans la gouvernance données, la conformité ou la documentation.
Chaque type de dictionnaire a un objectif différent. Les dictionnaires actifs sont techniques et précis, tandis que les dictionnaires passifs sont souvent plus riches en contexte commercial et plus faciles à comprendre pour les utilisateurs non techniques.
Quelles sont les quatre composantes d'un dictionnaire de données ?
Un dictionnaire de données complet comprend généralement les quatre éléments clés suivants :
1. Noms des éléments de données
Il s'agit de l'identifiant ou du nom du champ utilisé dans les bases de données ou les systèmes de données. Il doit être unique et nommé de manière cohérente. Par exemple : Customer_ID, Order_Date ou Total_Amount : Customer_ID, Order_Date ou Total_Amount.
2. Types et formats de données
Il définit le type de données que chaque élément contient. Les types de données les plus courants sont les suivants
- Entier (nombres entiers).
- Décimale (nombres à virgule flottante).
- Chaîne/Texte.
- Date/heure.
- Booléen (vrai/faux).
Il peut également spécifier des contraintes de format (par exemple, date en AAAA-MM-JJ, numéros de téléphone en (###) ###-####, etc.)
3. Descriptions ou définitions
Chaque élément de données doit être accompagné d'une explication en langage clair de son objectif et de sa signification. Cela permet aux utilisateurs de comprendre comment l'utiliser correctement et ce qu'il représente.
Par exemple :
Order_Date - Date à laquelle la commande a été officiellement passée par le client.
4. Contraintes et relations
Il s'agit notamment des règles de validation (par exemple, champs obligatoires, unicité), des valeurs par défaut et des relations entre les tables (clés primaires et étrangères). Il peut également documenter :
- Plages de valeurs autorisées (par exemple, "Status" doit être "Active", "Inactive" ou "Pending").
"En attente"). - Champs calculés (par exemple, "Order_Total" = "Quantity" × "Unit_Price").
D'autres éléments peuvent inclure le système source des données, la fréquence des mises à jour, la propriété et la classification de la sensibilité des données.
Un dictionnaire de données est-il identique à un schéma de base de données ?
Bien qu'un dictionnaire de données et un schéma de base de données soient étroitement liés, ils ne sont pas identiques.
Schéma de la base de données :
- Définit la structure de la base de données.
- Comprend les tables, les champs, les types de données, les index et les relations.
- Se concentre sur la mise en œuvre technique.
- Souvent visualisés dans des diagrammes entité-relation (ERD).
- Généralement gérés par des développeurs et des administrateurs de bases de données (DBA).
Dictionnaire de données :
- Comprend tout ce qui se trouve dans le schéma, plus des métadonnées.
- Décrit la signification de chaque élément de données, son contexte commercial, le responsable des données et les règles de qualité des données.
- Combler le fossé entre la compréhension de l'entreprise et celle de la technique.
- Utilisé par un public plus large comprenant des analystes, des équipes chargées de la conformité et des utilisateurs professionnels.
En bref, le schéma est un plan, et le dictionnaire de données est le guide qui permet de comprendre et de travailler avec ce plan.
Qui utilise un dictionnaire de données ?
Les dictionnaires de données sont des outils précieux utilisés par diverses parties prenantes au sein d'une organisation :
1. Analystes de données et scientifiques
Ces utilisateurs s'appuient sur le dictionnaire pour comprendre quelles sont les données disponibles, comment elles sont structurées et ce qu'elles représentent. Il les aide à préparer des requêtes précises et à effectuer des analyses pertinentes.
2. Développeurs et ingénieurs de bases de données
Ils utilisent le dictionnaire pour maintenir et faire évoluer la structure de la base de données, assurer la compatibilité entre les systèmes et dépanner les erreurs ou les inefficacités dans la conception des données.
conception des données.
3. Utilisateurs professionnels
Les responsables des opérations, les spécialistes du marketing et les équipes chargées des produits utilisent le dictionnaire pour interpréter les rapports, élaborer des tableaux de bord et s'assurer qu'ils utilisent les bonnes mesures et définitions.
4. Équipes de gestion des données et de gouvernance
Ces équipes veillent à ce que les données restent exactes, cohérentes et conformes. Le dictionnaire de données les aide à documenter la propriété, la lignée des données et les politiques.
5. Agents de conformité et auditeurs
Pour répondre aux exigences légales et réglementaires, ces professionnels utilisent le dictionnaire de données pour identifier les données sensibles, les politiques d'accès et les pistes d'audit.
6. Nouveaux membres de l'équipe
Au lieu de demander des explications à leurs collègues, les nouveaux employés peuvent utiliser le dictionnaire de données pour se familiariser plus rapidement avec les champs de données, la terminologie et la logique du système.
pour se familiariser plus rapidement avec les champs de données, la terminologie et la logique du système.
Un dictionnaire de données peut-il aider à la conformité réglementaire ?
Oui, un dictionnaire de données est un outil puissant pour atteindre et maintenir la conformité réglementaire avec des cadres tels que GDPR, HIPAA, CCPA et SOX.
1. Identification des données sensibles
Un dictionnaire de données permet d'identifier et de cataloguer les données sensibles telles que les noms, les informations de contact, les dossiers médicaux ou les données financières. Cela est essentiel pour se conformer aux réglementations en matière de protection des données.
2. Linéaire de données et traçabilité
De nombreuses réglementations exigent des organisations qu'elles sachent d'où proviennent les données et comment elles circulent entre les systèmes. Les dictionnaires de données permettent de suivre l'évolution des données, ce qui aide les entreprises à prouver qu'elles contrôlent les données à caractère personnel.
le contrôle des données personnelles.
3. Contrôles d'accès et propriété
Les dictionnaires de données comprennent souvent des responsables ou des propriétaires de données, ce qui facilite la mise en œuvre d'un accès et d'une responsabilité basés sur les rôles - une exigence de nombreuses normes de conformité.
4. Application de la politique
En documentant les valeurs acceptables, les formats et les règles de validation, le dictionnaire de données soutient l'application de la politique dans les systèmes et les départements.
5. Préparation à l'audit
Les auditeurs demandent souvent une documentation sur les systèmes, les flux de données et les contrôles. Un dictionnaire de données bien tenu fournit une grande partie de ces informations dans un format organisé et accessible.
organisé et accessible.
Quelles sont les meilleures pratiques pour créer ou utiliser un dictionnaire de données ?
Pour maximiser l'efficacité d'un dictionnaire de données, suivez ces bonnes pratiques :
1. Commencer par des objectifs clairs
Déterminez la raison pour laquelle l'entreprise crée le dictionnaire de données - que ce soit pour la conformité, l'intégration, la gouvernance données ou la collaboration au sein de l'équipe. Cela guidera
le champ d'application et la structure.
2. Normaliser les conventions d'appellation
Utilisez des noms cohérents et descriptifs pour les tables et les champs. Évitez les abréviations qui pourraient être mal comprises. Utilisez la casse camel ou la casse serpent en fonction des normes de l'organisation.
3. Inclure des métadonnées techniques et commerciales
Ne vous contentez pas de documenter le type de données. Expliquez la signification du champ, son utilisation et les règles de gestion qui s'appliquent. Impliquez les utilisateurs dans ce processus.
4. Attribuer la propriété
Chaque élément de données doit avoir un propriétaire ou un responsable des données chargé de veiller à son exactitude, à ses mises à jour et à sa qualité.
5. Utiliser une plateforme centralisée et accessible
Conservez votre dictionnaire de données dans un endroit où toutes les parties prenantes peuvent y accéder. Évitez les feuilles de calcul en silo . Envisagez d'utiliser des outils de gestion desmétadonnées pour un
dynamique.
6. Automatiser lorsque c'est possible
Utilisez des outils ou des scripts pour extraire les métadonnées directement des systèmes de base de données afin d'éviter les erreurs manuelles et de maintenir le dictionnaire à jour.
7. Relations entre les documents
Saisir les relations entre les éléments de données, en particulier entre les systèmes. Cela facilite l'analyse d'impact, l'intégration des données et le dépannage.
8. Tenir à jour
Le plus grand risque lié aux dictionnaires de données est que leur contenu soit obsolète. Mettez en place un processus régulier de révision et de mise à jour, en particulier après les changements de système.
9. utilisateur
Utiliser un langage simple et éviter le jargon trop technique. Le dictionnaire doit pouvoir être utilisé par les parties prenantes techniques et non techniques.
10. Intégration aux initiatives de gouvernance données
Traitez le dictionnaire de données comme un élément vivant de votre stratégie de gouvernance données. Utilisez-le pour appliquer les politiques, contrôler la qualité et améliorer la responsabilité.
Les dictionnaires de données et la plateforme Actian Data Intelligence
En comprenant et en mettant en œuvre efficacement les dictionnaires de données, les entreprises peuvent tirer une plus grande valeur de leurs données, améliorer la collaboration et garantir la conformité réglementaire, tout en réduisant les risques et en améliorant la transparence des données.
Actian Data Intelligence Platform fournit des outils de gouvernance données, suit l'évolution des données et s'appuie sur une technologie de graphe de connaissances qui aide les entreprises à comprendre les liens entre les ensembles de données. Planifiez une démonstration en direct de la plateforme pour découvrir ses capacités.