Linéaire de données : Un guide approfondi

La traçabilité des données fait référence au processus de suivi et de documentation du cycle de vie complet des données au sein d'une organisation. Ce processus offre une visibilité sur le parcours des données, ce qui permet aux organisations de mieux comprendre, gérer et faire confiance à leurs données. La documentation de l'historique des données est un élément essentiel d'un cadre de gouvernance données efficace.

Dans ce guide, nous expliquerons exactement ce que signifie le lignage des données, comment il fonctionne, pourquoi il est utile pour les organisations de tous types et quels en sont les avantages.

Qu'est-ce que la lignée de données ?

En termes simples, le cheminement des données est le parcours des données de votre organisation. Il fournit une carte détaillée de l'origine des données, de la façon dont elles se déplacent dans les différents systèmes, des transformations qu'elles subissent et de leur destination finale.

Importance de l'historique des données

La traçabilité des données est cruciale pour les organisations qui s'appuient sur une prise de décision fondée sur les données. Il permet de maintenir la transparence, d'améliorer la gouvernance données et de garantir la conformité aux exigences réglementaires. En suivant le cheminement des données, les entreprises peuvent retracer les erreurs, optimiser la gestion des données et améliorer la qualité globale des données.

Améliorer la transparence des données

La traçabilité des données est essentielle pour améliorer la transparence en fournissant une visibilité claire sur le mouvement des données. Les organisations peuvent savoir d'où proviennent les données, comment elles sont traitées et où elles sont utilisées. Cette clarté aide les parties prenantes à faire confiance aux données et à prendre des décisions éclairées. Elle permet également d'identifier les incohérences et les erreurs dans les flux de données.

Soutien à la gouvernance données et à la conformité

Avec des exigences réglementaires croissantes, telles que GDPR, CCPA et HIPAA, les organisations doivent assurer la gouvernance et la conformité des données. Le lignage des données aide les entreprises à respecter ces réglementations en fournissant une piste d'audit détaillée des transformations et de l'utilisation des données. Il est ainsi plus facile de démontrer la conformité lors des audits et de réduire le risque de violation des réglementations.

Fonctionnement de la lignée de données

Avant l'avènement de l'apprentissage automatique, de l'IA et de l'automatisation, une grande partie du processus de lignage des données devait être réalisée manuellement. Heureusement, ce n'est plus le cas aujourd'hui. De nombreuses entreprises utilisent des outils et des techniques pour suivre et tracer automatiquement la façon dont leurs données circulent dans leurs pipelines.

Cartographie des flux de données

La cartographie des flux de données consiste à suivre la manière dont les données sont ingérées, traitées, transformées et stockées dans différents systèmes. Ce processus aide les organisations à visualiser leur patrimoine de données et à comprendre les dépendances entre les ensembles de données. Les cartes des flux de données comprennent généralement les éléments suivants

• Sources de données (bases de données, API, applications).
• Transformations de données (processus ETL, calculs, agrégations).
• les lieux de stockage des données (entrepôts, lacs, systèmes de fichiers).
• Consommateurs de données (tableaux de bord, rapports, applications).

Outils et techniques pour le lignage des données

Les organisations utilisent divers outils et techniques pour suivre l'évolution des données. Les méthodes les plus courantes sont les suivantes :

• Suivi de la lignéemétadonnées: Utilise des référentiels métadonnées pour capturer le flux de données.
• Étiquetage et annotation : Attribuez des étiquettes aux éléments de données pour faciliter le suivi.
• découverte de données automatisée découverte de données: Utilisez l'IA et l'apprentissage automatique pour identifier les schémas de déplacement des données.
• Outils de visualisation : Fournit des représentations graphiques du flux de données pour faciliter l'analyse.

Bonnes pratiques pour la mise en œuvre du lignage des données

Vous trouverez ci-dessous quelques conseils pour mettre en œuvre une politique de lignage des données qui permettra à votre organisation de mieux comprendre ses ensembles de données. Il ne s'agit pas d'un manuel d'instructions étape par étape, mais d'un guide sur les facteurs à prendre en compte lors de la mise en place de vos processus de lignage de données.

S'aligner sur les objectifs de l'entreprise

Il est essentiel d'aligner les données sur les objectifs de l'entreprise pour en maximiser les avantages. Les organisations devraient définir des objectifs clairs, tels que l'amélioration de la qualité des données, l'amélioration de la gouvernance ou l'optimisation de l'analyse. Cet alignement permet de s'assurer que les efforts en matière de gestion des données contribuent au succès global de l'entreprise.

Assurer la qualité et la cohérence données

Le suivi des données doit être intégré aux pratiques de gestion de la qualité des données. Les entreprises doivent établir des protocoles pour valider les données à chaque étape de leur parcours. La mise en œuvre de contrôles de validation des données, de mécanismes de détection des anomalie et d'un suivi continu peut contribuer à maintenir l'exactitude et la cohérence données.

S'organiser pour être efficace

La cohérence est un facteur clé pour rendre un graphique de lignage de données significatif. L'utilisation des mêmes caractéristiques, indicateurs, icônes et couleurs permet de conserver un aspect propre et compréhensible. Cela est particulièrement important lorsque l'on travaille sur de grands ensembles de données, qui peuvent rapidement devenir difficiles à manier si la cohérence n'est pas respectée.

Inclure le contexte

Les données orphelines ne sont pas utiles à l'analyse ou à la prise de décision . Qu'est-ce que cela signifie concrètement ? Votre organisation doit présenter ses données dans un contexte qui permet de comprendre leur cheminement. Par exemple, il convient d'inclure des métadonnées telles que l'emplacement de l'actif de données, les parties prenantes ou les propriétaires de ces données, et la manière dont elles sont conçues pour être utilisées dans le cadre de votre stratégie globale.

Outils courants de lignage des données

Les organisations utilisent plusieurs outils pour suivre l'évolution des données. Avant de vérifier des outils spécifiques, il est important de comprendre quelles sont les caractéristiques à rechercher. Cela vous permettra d'écarter les outils qui ne seront pas aussi utiles à votre entreprise.

Caractéristiques à rechercher

Lors de la sélection d'un outil de lignage des données, les entreprises doivent prendre en compte des caractéristiques telles que

• Suivi automatisé de la lignée pour minimiser les efforts manuels.
• Visualisation des données en temps réel pour une meilleure compréhension.
• Intégration avec les cadres de gouvernance données pour support conformité.
• évolutivité pour s'adapter à des volumes de données croissants.
• des interfacesutilisateur pour faciliter la navigation et l'analyse.

Outils populaires sur le marché

Parmi les outils de lignage des données les plus utilisés, on peut citer

• Collibra - Offre une gouvernance robuste gouvernance données et un suivi de la lignée.
• Informatica - Fournit une cartographie automatisée des données.
• IBM InfoSphere - Visualisation de bout en bout du cheminement des données.
• Alation - Combine le catalogage des données avec le suivi de la lignée.
• Apache Atlas - Outil open-source de gestion des métadonnées et de lignage.
• Actian Data Intelligence Platform - Traite les questions de découverte de données, de lignage et de gouvernance .

Utilisations de la lignée de données

Comment le suivi des données est-il utilisé dans le monde réel ? Cela dépend du secteur d'activité de votre organisation et des objectifs commerciaux que vous cherchez à promouvoir. Vous trouverez ci-dessous une liste des utilisations professionnelles les plus courantes du suivi des données.

Améliorer la gestion des données

Le data lineage améliore la gestion des données données en fournissant une vue d'ensemble des actifs de données. Les organisations peuvent identifier les données redondantes, optimiser le stockage et rationaliser les flux de données. Il en résulte une amélioration de l'efficacité opérationnelle et une meilleure prise de décision.

Faciliter la migration des données

Lorsque les entreprises migrent des données vers de nouveaux systèmes, le lignage des données garantit une transition en douceur. Il aide les équipes à comprendre les dépendances des données et la logique de transformation, réduisant ainsi les risques liés à la migration. En conservant un historique clair, les entreprises peuvent vérifier l'intégrité des données après la migration.

Défis en matière de lignage des données

Les entreprises devront surmonter certains obstacles potentiels lors de la mise en œuvre d'un processus de suivi de l'historique des données.

Gestion d'environnements de données complexes

Les entreprises modernes sont confrontées à des architectures de données complexes impliquant plusieurs plateformes cloud, des environnements hybrides et des sources de données disparates. Le suivi des données dans ces écosystèmes peut s'avérer difficile en raison des incohérences dans les formats, les structures et les méthodes d'intégration des données.

Mise à jour des informations sur la lignée

La mise à jour des informations relatives à la lignée des données nécessite un contrôle continu et une automatisation. Le suivi manuel peut conduire à des enregistrements obsolètes, réduisant ainsi l'efficacité des efforts de lignage des données. Les organisations doivent investir dans des solutions automatisées de suivi des données pour en garantir l'exactitude.

Intégration avec les systèmes existants

Parfois, une entreprise peut être confrontée à des difficultés liées à des systèmes plus anciens qui ne s'associent pas bien avec les outils actuels de suivi des données de l'ère numérique. Pour garantir la qualité du suivi des données, elle devra intégrer ces systèmes ou stocker les données de manière plus accessible.

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