Blog

Quels sont les avantages du catalogage de données ?

Dans le monde numérique d’aujourd’hui, les données sont omniprésentes. Elles sont la matière première de nombreuses décisions stratégiques et opérationnelles. Néanmoins, la gestion et l’organisation de ces données peuvent être un défi. C’est là qu’intervient le catalogage des données, une démarche essentielle pour gérer efficacement l’information au sein de l’entreprise. Plongeons dans les avantages de travailler le catalogage de ses données.

D'abord, quand parler de catalogage de données ?

Le catalogage (de données) est une première étape essentielle lors de toute initiative sur les données, que ce soit la définition d’une gouvernance, la mise en qualité des données, la refonte du patrimoine BI, etc. Potentiellement, toute utilisation de la donnée dans une organisation peut bénéficier de définitions précises et partagées des métadonnées. Les entreprises qui arrivent à cataloguer ce patrimoine, à en diffuser la connaissance et à le faire vivre en tirent de nombreux avantages : amélioration de leurs performances, renforcement de la confiance dans les outils de pilotage, gains de productivité… , et préparent l’avenir !

À partir de quand faut-il déployer un Data Catalog ?

Dès lors que :

• vous gérez une grande quantité de données provenant de multiples sources et qu’elles sont difficiles à interpréter
• vous possédez plusieurs outils data et que vos équipes utilisent quotidiennement des données pour exécuter leurs tâches
• votre secteur d’activité a des contraintes règlementaires fortes et vous devez justifier d’une maîtrise plus forte de vos données
• vous souhaitez diffuser l’usage des données dans votre organisation et acculturer vos équipes, alors, il est important d’investir dans la connaissance de ce capital de données pour en en tirer toute sa valeur.

De quoi est constitué un catalogue de données ?

Un Data Catalog sert de référentiel central pour répertorier et documenter toutes les données disponibles au sein d’une organisation : bases de données, fichiers, rapports, ou autres sources.

Ce référentiel stocke des métadonnées détaillées sur chaque ensemble de données, y compris des informations telles que la source, la date de création, la qualité, les propriétés des colonnes, et d’autres attributs pertinents. Des métadonnées essentielles techniques (schémas, tables…), métier (description de produit, classification…) ou opérationnelles (date, nombre d’utilisateurs concernés…) aident à la recherche et à la classification d’ensembles de données que vos sources de données soient internes ou externes. Il s'intègre souvent avec d'autres outils d'analyse de données, de gestion des métadonnées, d'entrepôts de données.

Quels sont les avantages de la mise en place d’un catalogue de données ? 

• Référentiel des définitions métiers : Un langage commun accessible à tous.
• Gestion complète des métadonnées : regroupe l'inventaire détaillé des données pour fournir une gestion complète de toutes les informations au sein de l'organisation.
• Traçabilité des données (linéage) : montre où les données sont stockées, comment elles sont transformées et utilisées, renforçant ainsi la transparence et la confiance.
• Accessibilité : inclut la facilité de recherche ainsi que des fonctionnalités permettant aux utilisateurs de personnaliser leurs vues du catalogue en fonction de leurs besoins spécifiques, en fournissant des métadonnées pertinentes et des informations contextuelles.
• Collaboration : permet le partage de connaissances et la co-construction pour favoriser une utilisation plus efficace des informations.
• Sécurité des données : comprend la mise en œuvre de mécanismes de gouvernance des données, la définition et l'application de politiques de sécurité, de confidentialité, de qualité et de conformité.

Qu’en est-il de l’IA dans ce contexte ?

L'IA peut apporter une grande valeur à un Data Catalog en utilisant des techniques de Machine Learning pour automatiser la découverte, la classification et la gestion des données. Par exemple, un Data Catalog basé sur l'IA peut utiliser des algorithmes pour examiner et inventorier les ressources de données dans l'entreprise, dans le Cloud et on-premise, ainsi que le Big Data n'importe où. De plus, l'IA peut aider à guider l'expérience utilisateur en proposant des recommandations, des suggestions et une automatisation des tâches de gestion de données.

L'intégration judicieuse de l'IA dans un Data Catalog peut transformer la gestion des métadonnées en la rendant plus efficace, proactive et adaptative aux évolutions.

Que retenir ?

En définitive, l'efficacité d'un Data Catalog repose sur sa capacité à fournir une source unique de définition pour les données, à promouvoir la collaboration entre les équipes, et à faciliter la gestion de la qualité et de la sécurité des données dans une organisation. C’est un indispensable pour toutes les activités autour de la gouvernance des données, à savoir :

• Stratégie de la gouvernance de données ou un schéma directeur de la gouvernance de données
• Cadre opérationnel de la gouvernance de donnée
• Gestion des métadonnées
• Gestion de la qualité des données
• Gestion des données de référence (Master Data Management)

Et vous, où en êtes-vous dans vos projets data ?