Qu’est-ce que la provenance des données ?

La provenance des données protège l’intégrité et la fiabilité des données au sein de l’entreprise en documentant méticuleusement l’historique des données, les transformations subies, ainsi que leur parcours à travers les différents processus. Ce contexte historique permet d’assurer la conformité réglementaire. En effet, il protège l’exactitude et la légitimité des données afin de garantir que les entreprises respectent leurs obligations et les normes sectorielles. En outre, la provenance des données favorise un traitement transparent et responsable de ces dernières, aspect crucial de la cybersécurité.

Les données ne devraient jamais être un mystère ; toutefois, à mesure que le big data continue de croître, elles peuvent rapidement le devenir. Les entreprises doivent savoir d’où viennent les données et comment elles se déplacent et se transforment tout au long du processus afin de protéger leurs intérêts commerciaux, ainsi que ceux de leurs employés et de leurs clients.

Pour une organisation qui cherche à tirer le meilleur parti de ses données, il est essentiel de disposer de méthodologies permettant de comprendre l'origine des données pour garantir l'authenticité, la fiabilité et l'intégrité des données. Provenance apporte de la transparence aux chercheurs et aux analystes de données et offre une chaîne d'information où les intendants ou les scientifiques peuvent suivre les problèmes liés aux données à mesure que celles-ci sont adaptées à de nouveaux objectifs. Ce dossier complet garantit l'exactitude et la fiabilité des données utilisées dans les processus décisionnels. Lorsque les dirigeants sont convaincus de l'authenticité de leurs données, ils peuvent prendre des décisions plus éclairées et plus efficaces. La transparence dans la recherche est essentielle pour la réutilisation et la reproductibilité des résultats de la recherche et crée une base solide pour l'intégrité des données.

Étroitement liées, la provenance des données et la traçabilité des données servent des objectifs différents. La traçabilité des données suit le déplacement et les transformations subis par une donnée ou un jeu de données à travers les systèmes, les processus et les applications, mettant l’accent sur la manière dont les données circulent et évoluent.

La provenance des données est l’enregistrement des métadonnées provenant de la source de données afin de fournir contexte historique et authenticité. La traçabilité des données permet d’optimiser les pipelines de données et de résoudre les problèmes associés, tandis que la provenance des données permet de les valider et de les contrôler.

La provenance des données associe diverses technologies pour améliorer leur fiabilité. Il s’agit de suivre les données depuis leur création jusqu’à leur état actuel en passant par de multiples transformations, afin de conserver un historique détaillé du cycle de vie de chaque actif de données. Les dépendances dans les données mettent en évidence les relations entre jeux de données, transformations et processus, afin d’offrir une vue globale de leur provenance et révéler la manière dont les changements survenus dans une partie du pipeline de données peuvent affecter les autres. En cas de discrépance, les dépendances permettent de relier le problème au processus, au créateur ou au jeu de données qui en est responsable.

Des algorithmes sont fréquemment utilisés dans ce processus pour capturer et documenter automatiquement le flux de données via différents systèmes, ce qui réduit les efforts manuels et minimise les erreurs. Ils garantissent la cohérence et l’exactitude en standardisant le traitement de données et en permettant un suivi en temps réel des transformations des données. Des algorithmes avancés peuvent détecter des anomalies ou des schémas inhabituels afin d’identifier d’éventuels problèmes d’intégrité des données ou violations de la sécurité. Les entreprises utilisent également des algorithmes pour analyser les informations relatives à la provenance afin d’identifier les insuffisances et de soutenir la conformité en fournissant des enregistrements détaillés et précis pour les exigences réglementaires.

Les API améliorent l’intégration et la communication entre les différents systèmes, outils et sources de données. Elles permettent d’automatiser la collecte, le partage et la mise à jour des informations de provenance sur diverses plateformes, afin d’améliorer la précision et l’exhaustivité des enregistrements de provenance.

La provenance des données fournit aux entreprises le contexte nécessaire pour appliquer les politiques, les normes et les pratiques qui régissent l’utilisation des données en interne. Parmi les outils qui prennent en charge la provenance des données, citons CamFlow Project, le système de workflow scientifique open source Kepler, les modules Linux Provenance et l’Open Provenance Model. Associés aux outils de traçabilité des données, de gouvernance, de gestion et d’observabilité, ces outils forment un pipeline de données complet et efficace.

La provenance des données a des applications pratiques dans divers secteurs. Elle permet d'établir la fiabilité des données et fournit des moyens aux équipes chargées des données d'utiliser en toute confiance des données provenant de sources fiables et authentiques.

La surveillance de la qualité des données est une application populaire de la provenance des données. Elle permet aux organisations de retracer l’origine des divergences de données, en identifiant quand et où surviennent des problèmes de qualité des données. En cas d'incident de sécurité, la compréhension de la provenance des informations sensibles peut aider à rechercher la cause racine du problème de données, à retracer son cheminement et à identifier les violations potentielles ou les infractions à la politique.

Le débogage grâce aux informations de provenance aide les développeurs et les analystes de données à retracer l’origine et la transformation des données, à identifier les problèmes et à corriger les erreurs de manière efficace. Ces informations détaillées des flux de données et des dépendances garantit l’exactitude et la fiabilité des données, renforçant ainsi l’ensemble des systèmes de gestion des données.

Dans la recherche pharmaceutique, la provenance des données protège l’intégrité des données utilisées dans les essais cliniques en suivant leurs origines, leurs modifications et les individus responsables. Les entreprises de commerce électronique utilisent la provenance des données pour gérer les données clients, améliorant ainsi les moteurs de recommandation en basant leurs recommandations sur des données fiables.

La provenance des données dans les domaines de la santé et de la recherche clinique permet de protéger l’exactitude et la fiabilité des données sensibles, telles que les données sur les patients. Les enregistrements précis de la provenance des données permettent également de maintenir la conformité avec les réglementations sur la confidentialité des données personnelles, telles que la loi HIPAA et le RGPD.

La provenance des données garantit la transparence des chaînes d’approvisionnement, puisqu’elle permet d’enregistrer numériquement l’origine de chaque produit, les étapes de traitement et les certifications associées. Cette transparence permet de vérifier l’authenticité et la qualité des produits, ainsi que leur conformité aux réglementations et aux pratiques d’approvisionnement éthiques. La provenance des données permet d’établir des pistes d’audit claires pour l’accès aux données et leur manipulation dans le cadre de la cybersécurité. Les entreprise sont ainsi en mesure de repérer les activités non autorisées et de répondre promptement aux incidents de sécurité.

Comprendre la provenance des données est un défi, car cela implique de reconstituer l’historique complet de chaque point de données, y compris sa source et les modifications subies à travers les différents systèmes. Il est important de s’assurer que les informations de provenance sont sécurisées et fiables. Intégration de différentes sources de données, adoption de formats standard pour les informations de provenance, la protection des métadonnées sensibles contre l’accès non autorisé... Autant de tâches qui peuvent s’avérer complexes pour bon nombre d’entreprises.

Les entreprises se doivent d’établir un cadre de gouvernance des données qui fixe les règles et les normes à respecter, y compris le suivi de la provenance, afin de gérer efficacement la provenance des données. Les outils de suivi comme la blockchain et les outils de traçabilité des données (DLT) permettent d’automatiser le processus de suivi et d’optimiser l’enregistrement des métadonnées de provenance. Promouvoir une culture axée sur l’intendance des données et la formation aide les salariés à mieux comprendre l’importance de la provenance des données et les incite à veiller à l’exactitude des enregistrements.

Il est essentiel de mener des initiatives stratégiques basées sur les données et liées à des indicateurs de performance clés (KPI) mesurables pour intégrer les pratiques relatives à la provenance des données dans les opérations et la culture quotidiennes de l'organisation. Des initiatives bien développées garantissent une amélioration continue et le respect des réglementations en constante évolution et aident à suivre le rythme des avancées technologiques.