Dictionnaire de données

Qu'est-ce qu'un dictionnaire de données ?

A dictionnaire de données est une ressource centralisée qui définit et décrit la structure, le contenu et la signification des données au sein d'un système ou d'une base de données. Il s'agit d'un guide de référence qui documente les principales métadonnées des jeux de données, telles que les noms des champs, les types de données, les valeurs autorisées et les relations entre les éléments. L'objectif premier d'un dictionnaire de données est de garantir la cohérence et la clarté de l'interprétation, du partage et de l'utilisation des données au sein des équipes.

À mesure que les organisations se développent et adoptent des architectures de données plus complexes, un dictionnaire de données devient un outil essentiel pour réduire la confusion, améliorer la communication et soutenir les efforts de qualité des données. Ensemble, ces outils support cohérence, la transparence et une collaboration efficace entre les équipes chargées des données et les équipes commerciales.

Pourquoi ils sont importants

En l'absence de définitions et de documentation normalisées, les équipes peuvent mal interpréter les champs de données, appliquer des hypothèses erronées ou dupliquer les efforts. Un dictionnaire de données constitue une source unique de vérité qui favorise l'alignement entre les départements et les systèmes. Cette cohérence permet d'éviter des erreurs coûteuses dans les travaux de reporting, d'analyse et d'intégration.

Les principales fonctions d'un dictionnaire de données sont les suivantes

• Promouvoir cohérence données entre les plateformes et les utilisateurs.
  
• Soutenir la qualité des données en documentant les formats valides et les contraintes.
  
• Permettre l'intégration des données avec des correspondances claires entre les systèmes.
  
• Améliorer la la maîtrise des données grâce à des informations accessibles et structurées.
  
• Soutenir la conformité et l'auditabilité avec des métadonnées formalisées.
  

Qu'il soit construit manuellement ou généré automatiquement, un dictionnaire de données aide les équipes à travailler avec confiance et efficacité.

Ce qu'ils comprennent généralement

La structure d'un dictionnaire de données peut varier, mais il s'agit généralement de documents :

• Nom des champs ou des colonnes (par exemple, identifiant_client, date_commande).
  
• Types de données tels que chaîne de caractères, entier, date ou booléen.
  
• Descriptions qui expliquent l'utilité de chaque champ.
  
• Valeurs par défaut ou des contraintes, le cas échéant.
  
• Relations entre les tables ou les champs apparentés.
  
• Systèmes de sources qui indiquent l'origine des données.
  
• Définitions professionnelles pour aligner les termes techniques sur la compréhension de l'entreprise.
  

Ces informations sont utilisées par les ingénieurs et les analystes de données pour concevoir, maintenir et interpréter efficacement les systèmes de données.

Avantages de la gestion d'un dictionnaire de données

Un dictionnaire de données bien géré offre une série d'avantages opérationnels et stratégiques :

• Clarté et alignement entre les départements et les systèmes.
  
• Réduction des erreurs dans l'utilisation, la transformation et la communication des données.
  
• Une intégration plus rapide pour les nouveaux membres de l'équipe qui travaillent avec des données.
  
• Une gouvernance plus forte en documentant les attributs clés des données.
  
• Amélioration de la confiance dans les données utilisées pour l'analyse et la prise de décision.

Data Dictionary vs. Business Glossary vs. catalogue de données

Si les dictionnaires de données, les glossaires professionnels et les catalogues de données sont tous des outils précieux dans un cadre de gouvernance données, ils répondent à des objectifs et à des publics différents.

A dictionnaire de données se concentre sur la structure technique des données. Il définit la manière dont les champs sont nommés, formatés et liés, ce qui le rend particulièrement utile pour les ingénieurs et les développeurs de données.

A glossaire commercial définit les concepts et la terminologie de l'entreprise en langage clair. Il permet d'aligner les départements sur des définitions communes de termes clés tels que "client", "facture" ou "conversion". Cet outil est essentiel pour les utilisateurs professionnels qui ont besoin de clarifier la signification des données dans un contexte professionnel.

A catalogue de données offre une vision plus large de l'environnement des données. Il combine souvent des éléments d'un dictionnaire de données et d'un glossaire d'entreprise, ainsi que des éléments contextuels supplémentaires tels que le lignage des données, les autorisations d'accès et les mesures d'utilisation. Son objectif est d'aider les utilisateurs à découvrir et à évaluer les jeux de données à des fins d'analyse et de reporting.

Résumé :

• Dictionnaire de données: Description technique des champs, des types et des formats.
  
• Glossaire d'affaires: Définitions claires et normalisées de termes commerciaux.
  
• catalogue de données: Inventaire consultable des actifs de données avec contexte pour la découverte, l'accès et la gouvernance.
  

Ensemble, ces outils support cohérence, la transparence et une collaboration efficace entre les équipes chargées des données et les équipes commerciales.

Actian et les dictionnaires de données

Actian Data Intelligence Platform soutient la création et l'utilisation de dictionnaires de données en capturant et en exposant automatiquement les métadonnées entre les systèmes. Il s'agit notamment des noms de champs, des formats, du lignage et des relations entre les éléments de données. Les équipes peuvent accéder à ces informations par le biais d'une interface centralisée qui apporte structure et clarté à leurs environnements de données.

En maintenant des métadonnées précises en temps réel, Actian aide les organisations à s'assurer que les données sont définies de manière cohérente et bien comprises dans tous les départements. La plateforme rend ces informations utilisables par les utilisateurs techniques et commerciaux, améliorant ainsi la communication, réduisant les risques et soutenant une solide gouvernance données. Dans le cadre d'une stratégie plus large d'intelligence des données, un dictionnaire de données bien structuré améliore la confiance et la transparence tout au long du cycle de vie des données. Demandez votre démo personnalisée.