Qu’est-ce qu’un catalogue de données ?

Un catalogue de données est un inventaire détaillé des actifs de données au sein de l’entreprise. Il facilite la découverte, la compréhension, la gestion, l’organisation et l’accès aux données.

À l'aide de métadonnées et d’outils de gestion des données, les catalogues de données organisent les actifs de données afin que les utilisateurs (analystes de données, data scientists et data stewards) puissent rapidement trouver les données adaptées à leurs cas d’utilisation analytiques ou métier. De nombreux catalogues de données prennent en charge la recherche en langage naturel pour permettre aux utilisateurs de découvrir les données sans écrire de code ni de requête SQL.

Les catalogues de données comprennent généralement un large éventail d’actifs de données. En voici quelques exemples :

• Données structurées (bases de données, fichiers de données)
• Données non structurées (documents, e-mails, images et vidéos)
• Rapports et résultats des requêtes
• Visualisations de données (diagrammes, graphiques, infographies et tableaux de bord)
• Modèles de machine learning (ML)
• Liens entre les bases de données (relations entre les données et traçabilité)

Un catalogue de données robuste comprend également des capacités de gestion des métadonnées pour collecter et organiser les métadonnées de chaque actif de données. Ces fonctionnalités facilitent l’identification, l’évaluation et l’utilisation efficace des données. Le catalogue doit également fournir des outils de gouvernance des données pour assurer la qualité, l’intégrité et la sécurité des données.

Les métadonnées sont des « données sur les données. » Il s’agit d’informations sur les données autres que leur contenu, telles que l’auteur, la date de création et la taille du fichier. Les métadonnées facilitent la recherche, l’organisation et l’utilisation des données.

Un exemple classique de métadonnées est le catalogue sur fiches ou le catalogue en ligne d’une bibliothèque. Ici, chaque fiche ou liste contient des informations sur un livre : titre, auteur, sujet, date de publication, édition, emplacement dans la bibliothèque ou synopsis.

Ces informations permettent aux lecteurs de trouver et d’évaluer plus facilement le livre : est-il à jour ou dépassé ? Contient-il les informations que je recherche ? L’auteur est-il une personne en qui j’ai confiance ou dont j’apprécie le travail ? De la même façon, les métadonnées permettent aux utilisateurs de données de trouver et d’évaluer plus facilement les données de leur organisation.

Différents types de métadonnées remplissent différentes fonctions. Les catalogues de données traitent généralement plusieurs classes de métadonnées. En voici quelques exemples :

Les catalogues de données comportent généralement des outils de gestion des métadonnées pour organiser et enrichir ces dernières à l’aide de balises, d’associations, d’évaluations et d’annotations.

Les entreprises modernes gèrent des environnements de données de plus en plus complexes. Les actifs peuvent provenir de divers environnements cloud et systèmes sur site, ainsi que d’équipes, de zones géographiques et de plateformes cloisonnées. Les catalogues de données permettent à tous de facilement trouver, évaluer et utiliser toutes ces données, sans compétences techniques particulières ni efforts importants.

Prenons l’analogie suivante : les systèmes de bibliothèques numériques évitent aux lecteurs de perdre du temps et de l’énergie à errer dans les rayonnages à la recherche d’un livre précis. Un catalogue de données a une fonction similaire : il aide les utilisateurs à trouver rapidement les données dont ils ont besoin, au lieu de devoir naviguer dans d’immenses jeux de données non organisés. Un meilleur accès aux données améliore considérablement l’efficacité des initiatives de génération d’informations au sein de l’organisation, tout comme un catalogue de bibliothèque numérique permet aux lecteurs d’accéder plus rapidement à la première page du livre qu’ils recherchent.

Les catalogues de données jouent également un rôle crucial dans la gouvernance des données, l’atténuation des risques et la mise en conformité réglementaire, notamment pour éviter les violations. Parmi les capacités servant ces objectifs, citons la classification automatisée des données sensibles et les notifications envoyées lorsque des anomalies sont détectées dans les données.

Grâce aux catalogues de données, les spécialistes des données accèdent aux données de manière indépendante, sans faire appel aux équipes informatiques ni aux ingénieurs en données, et sans prendre de risque en matière de conformité ni de gouvernance. Ces facteurs favorisent un environnement de données agile et autonome, qui profite à toute l’entreprise.

Si le catalogue de données et le Data Dictionary servent des objectifs différents, ils fonctionnent ensemble pour rendre les données plus faciles à utiliser.

Un catalogue de données offre une vue d’ensemble de tous les actifs de données au sein d’une entreprise. Il fournit un contexte métier pour aider les utilisateurs à découvrir et évaluer les jeux de données.

Le data dictionary, quant à lui, définit la structure et le contenu de chaque jeu de données. Il comprend des informations telles que le nom des champs, les types de données, les valeurs autorisées, les plages et les formats. Il garantit également que les champs de données sont standardisés dans les différents projets, fichiers et programmes de données.

Les catalogues de données offrent divers avantages pour faciliter la découverte, la gouvernance et l’utilisation des données au sein de l’Entreprise. En voici quelques-uns :

• Analyse accélérée des données
• Efficacité opérationnelle
• Une meilleure prise de décision axée sur les données
• Risques réglementaires réduits
• Silos de données améliorés

Les catalogues de données permettent l’analytique en libre-service. Les analystes de données trouvent les données, y accèdent, les préparent et peuvent s’y fier, ce qui accélère le processus d’analyse.

Grâce à une répartition optimale des tâches entre les utilisateurs et le service informatique, les catalogues de données permettent de réduire les goulots d’étranglement. Les travailleurs chargés de traiter les données y accèdent et les analysent de manière indépendante, ce qui permet aux équipes informatiques de se concentrer sur les tâches stratégiques prioritaires.

Avec des données centralisées, contextuelles et fiables à portée de main, les spécialistes des données sont en mesure de réagir plus rapidement et de prendre des décisions plus éclairées, ce qui les aide à atteindre leurs objectifs en matière de Business Intelligence (BI) et de big data.

En promouvant, en simplifiant et en automatisant la gouvernance, les catalogues de données donnent aux analystes l’assurance qu’ils travaillent avec les données qu’ils sont autorisés à utiliser, conformément aux réglementations sectorielles et aux exigences en matière de protection des données.

Les catalogues de données permettent d’unifier de grandes quantités de données cloisonnées provenant des différentes sources de l’entreprise (par exemple, ses entrepôts de données, ses data lakes et ses data lakehouses). L’élimination de ces silos favorise l’accessibilité des données et la collaboration des parties prenantes.

Les catalogues de données modernes offrent un large éventail d’outils et de capacités pour permettre aux consommateurs de données de trouver, de comprendre et d’utiliser les données de l’entreprise de manière responsable. En voici les principales fonctionnalités :

• Découverte de données : un catalogue de données doit permettre à chaque utilisateur de trouver rapidement et facilement les données les plus pertinentes. L’expérience de recherche doit être intuitive et conviviale, à l’image de celle de Netflix, d’Amazon et d’autres plateformes grand public.
  
  
• Gestion des métadonnées : une gestion efficace des métadonnées facilite la recherche et la découvrabilité des catalogues de données. Un catalogue de données solide permet de garder les métadonnées bien structurées, accessibles et exploitables.
  
  
• Traçabilité des données : grâce aux métadonnées, les catalogues de données visualisent le cycle de vie de ces dernières pour offrir une vue transparente de bout en bout de leur origine, de leur évolution et de leur destination dans le pipeline de données.
  
  
• Gouvernance des données : un catalogue de données robuste s’intègre parfaitement aux politiques et aux outils de gouvernance, dont les règles de qualité des données, les glossaires métier et les workflows.
  
  
• Profilage des données : les catalogues de données modernes intègrent des outils de profilage qui permettent d’examiner les données, puis d’assurer leur qualité grâce aux processus de nettoyage et de validation.
  
  
• Protection des données : pour assurer la sécurité des données et la confidentialité des données sensibles, le catalogue doit appliquer des contrôles d’accès et des autorisations utilisateur conformément aux réglementations en vigueur, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD).
  
  
• Intégration des données : le catalogue de données doit pouvoir se connecter à l’écosystème de données de l’entreprise (entrepôts de données, outils BI et autres plateformes) par le biais de robots d’indexation, de connecteurs ou d’interfaces de programmation d’application (API).
  
  
• Prise en charge de l’intelligence artificielle (IA) : les données sont essentielles à la réussite des modèles d’IA. Les catalogues de données d’entreprise modernes permettent d’étiqueter et de préparer les jeux de données pour assurer une performance optimale des modèles, ainsi que leur transparence.

Les catalogues de données alimentés par l’IA s’appuient sur des technologies avancées telles que l’automatisation, l’intelligence artificielle et le machine learning pour améliorer et optimiser leurs fonctionnalités traditionnelles. Voici quelques exemples de fonctionnalités proposées par les catalogues de données alimentés par l’IA :