Lignage des données

Qu'est-ce que le data lineage ? Pourquoi est-il si important ?

Sachez d'où proviennent les données, où elles vont dans le système et assurez-vous qu'elles restent conforment et exactes.

Le data lineage, ou traçabilité des données, représente l'histoire des données d'une entreprise, de la source au stockage ou à la consommation, en passant par tous les processus et changements. Il fournit un historique pas-à-pas retraçant le parcours des données jusqu'à leur état actuel, qui indique à la fois les transformations qu'elles ont subies et leur itinéraire dans les différents systèmes métier. Le data lineage est une sorte de cartographie qui permet notamment de savoir :

• Quand les données ont été créées et si des modifications ont été apportées
• Quelles informations elles contiennent
• La façon dont elles sont utilisées
• D'où elles proviennent
• Qui les a utilisées et qui a approuvé et mis en œuvre les étapes de leur cycle de vie

L'ensemble du flux de données est cartographié pour aider à comprendre, documenter et visualiser les données à toutes les étapes.

À quoi sert le data lineage ?

Dans la plupart des environnements d'entreprise, les données s'accumulent constamment. Elles proviennent de diverses sources : inventaire, points de vente ou appareils IoT (Internet des Objets). La façon dont ces données sont nettoyées, organisées, stockées et entretenues est cruciale pour la performance d'une entreprise.

Comprendre la traçabilité des données est utile pour plusieurs fonctions. Les équipes IT sont souvent intéressées par le data lineage technique, où les opérations, la conformité et les processus sont importants. Pour les cadres, la traçabilité des données métier est essentielle, car elle leur permet de comprendre le rôle de celles-ci dans l'ensemble des processus métier et garantit l'exactitude des données utilisées pour prendre des décisions stratégiques.

Il est facile de vérifier les données tracées

Toute décision basée sur les données s'appuie largement sur la précision des données brutes.
Les cadres peuvent agir en toute confiance lorsqu'ils savent qu'ils ont produit des insights à partir de données vérifiées et authentifiées. Lorsque les données ne sont pas tracées méticuleusement, il devient compliqué, long et coûteux de vérifier leur exactitude. Il est également plus facile de repérer des anomalies dans des données fiables et structurées. En effet, un peu de prévention est utile pour la traçabilité des données et leur cohérence.

Dans un contexte professionnel, cela peut permettre aux cadres de signer un rapport d'audit en toute confiance, sachant que ses données sont exactes.

Mise en œuvre des changements de processus sans courir de risque

Les entreprises doivent également identifier les erreurs dans leurs données, ainsi que l'origine de ces problèmes. La localisation des problèmes permet d'effectuer des changements de processus qui ciblent spécifiquement le problème en comprenant clairement où il s'est produit et quelles seront les répercussions de nouveaux changements de processus en aval.

C'est par exemple le cas quand le data lineage montre précisément toutes les personnes impliquées dans une chaîne de responsabilité. Il est alors facile de déterminer d'où proviennent les données et comment des modifications ont été apportées. Cela garantit la fiabilité des données et permet en même temps de contrôler les changements.

La conformité a besoin du data lineage

Il est important de documenter que toute modification apportée l'a été par une entité autorisée et pour une raison valable, en particulier pour protéger la confidentialité et la sécurité de jeux de données sensibles. Outre la personne à l'origine du changement, il est important également d'indiquer par quel processus il a été fait et d'actualiser les informations afin de préserver l'intégrité du data lineage.

Dans une entreprise, cela implique de savoir quelles politiques ont été utilisées lors de l'exécution d'un processus métier. Pas de surprises, pas de place à l'erreur.

Faciliter la migration des données

Le volume et les types de données collectées sont importants, ce qui crée des problèmes.
Comment les données sont-elles stockées ? Toutes les personnes qui ont besoin d'informations peuvent-elles y accéder ? Ces méthodes de stockage fonctionnent-elles quelles que soient la plateforme logicielle, la zone géographique et le fuseau horaire ? Le processus de data lineage facilite l'indépendance des données vis-à-vis des plateformes, ce qui permet des migrations de systèmes en toute confiance.

Créer un cadre de cartographie des données

Les employés et les autres intervenants doivent pouvoir accéder aux niveaux de données appropriés. Avec une vue étendue des métadonnées, le data lineage crée une base de cartographie des données, ce qui permet de répondre à ce besoin.

Avec le data lineage, les entreprises savent que les données proviennent d'une source fiable, ont été transformées selon les bonnes pratiques et stockées de façon sécurisée.

Sur quels aspects essentiels le data lineage a-t-il des effets ?

Prise de décision stratégique basée sur les données

Une bonne prise de décision est l'une des principales raisons pour lesquelles il est si important de valider la traçabilité des données. Toutes les divisions d'une entreprise moderne s'appuient sur les données pour prendre des décisions stratégiques : marketing, gestion de la chaîne d'approvisionnement, fabrication, opérations, ventes et service client ont tous besoin d'informations et d'insights issus de recherches sur le terrain ou de données opérationnelles. Le data lineage a une incidence sur tous les aspects de la croissance de l'entreprise, y compris sur le développement de produits et de services.

Conformité et gouvernance des données

La conformité réglementaire et les audits sont une composante inévitable de l'activité d'une entreprise.
Le suivi du data lineage est essentiel pour tous les aspects de l'activité associés à la conformité et à la tenue de registres précis de tous les comptes et événements. Le data lineage améliore les scénarios de gestion des risques, garantit la standardisation de toutes les actions liées aux données, s'assure que les processus data respectent les politiques de l'entreprise et que les données sont conformes à toutes les exigences réglementaires. Le reporting nécessite souvent des données granulaires pour étayer les résultats. Dans les secteurs financiers, les indicateurs et les chiffres importants présentés doivent s'appuyer sur des données. Il est donc essentiel de pouvoir retracer l'historique complet de toute transformation des données et fournir des explications en cas de demande.

Composants du data lineage

Les flux de données qui font partie du data lineage symbolisent la relation entre les données et les composants suivants :

• Applications de données faisant partie d'un processus opérationnel ou métier
• Différents rôles métier et niveaux d'autorisation dans l'accès à des jeux de données spécifiques et leur création, traitement, suppression ou mise à jour
• Segments de réseau
• Mappage de sécurité
• Autres systèmes IT

Avantages techniques de la maintenance du data lineage

Adaptation rapide de nouvelles technologies

Le suivi du data lineage aide les entreprises à se tenir au courant des nouvelles technologies. Les données ne sont pas statiques en termes de composants ou de méthodes de collecte. Le suivi de traçabilité permet de rapprocher les anciens et les nouveaux jeux de données, en les combinant et en les recombinant, et de les maintenir dans un format que les équipes peuvent toujours utiliser pour faire émerger des insights exploitables.

De meilleurs systèmes IT et un meilleur portage des données

La migration des données d'un système de stockage à un autre est inévitable alors que les technologies se développent rapidement. Le suivi du data lineage entre les systèmes source et cible facilite la tâche des services IT lorsqu'ils déplacent des données vers de nouveaux serveurs ou logiciels.

Identification des problèmes de conformité ou de sécurité

Lors du traitement des données, la traçabilité permet de documenter et d'analyser des opérations spécifiques à chaque étape afin de déceler les erreurs ou les violations de conformité ou de sécurité.

Optimisation des requêtes de données

La traçabilité permet de suivre l'historique des requêtes, par exemple les demandes des utilisateurs, le filtrage des données et la combinaison de jeux de données. Le data lineage doit être effectué sur toutes les requêtes, ainsi que sur les rapports automatisés générés par des entrepôts de données ou des bases de données pour validation. Le data lineage peut aider les utilisateurs à optimiser leurs requêtes afin d'obtenir les meilleurs résultats possibles.

Techniques de data lineage

Quelques techniques standard sont utilisées pour effectuer le data lineage sur les jeux de données stratégiques et structurés d'une entreprise. Il s'agit du :

Data lineage basé sur les schémas

Cette technique s'appuie sur une recherche de traçabilité en explorant et en recherchant des schémas significatifs dans les métadonnées. Elle évalue les tables, les rapports d'activité et les colonnes dans des jeux de données disparates pour identifier les similitudes représentatives d'une redondance. Après avoir trouvé des colonnes très similaires avec des valeurs correspondantes, elle les relie dans la cartographie pour tenir compte des données à différentes étapes de leur cycle de vie. Cette technique reste la même quelle que soit la technologie de base de données. De plus, elle est efficace quels que soient les algorithmes ou les avancées technologiques. Cependant, elle ne permet pas d'accéder à la logique de traitement des données si celle-ci est imbriquée dans le code du programme. Elle peut uniquement explorer des métadonnées lisibles par l'utilisateur.

Data lineage par analyse syntaxique

Il s'agit d'une méthode très avancée de data lineage, qui inverse la logique de transformation des données pour assurer un traçage de bout en bout. Cela nécessite une compréhension de chaque langage de programmation et outil impliqué dans la transformation ou la modification des données. Par conséquent, c'est une méthode extrêmement complète et approfondie.

Balisage des données

Le balisage des données est plus efficace dans les systèmes de données fermés, où le même outil est utilisé pour transformer ou déplacer les données. Le balisage des données suppose qu'un outil ou un moteur de transformation place un repère identifiable (une balise) sur les données, qui les suit à la trace du début à la fin.

Data lineage en mode autonome

Ce type de data lineage est optimal dans un système ou un environnement de données autonome qui inclut la logique de traitement, la gestion des données de référence et le stockage. Ces environnements contrôlés incluent un lac de données, c'est-à-dire un référentiel de toutes les données à toutes les étapes de leur vie, ce qui facilite l'accès aux données, bien que ce soit dans les limites du système autonome.

Combiner le data lineage avec d'autres pratiques data

Le data lineage est une étape d'un processus de données solide. Une entreprise a besoin d'une multitude de techniques, de logiciels et de pratiques automatisés pour assurer une bonne gestion des données. Chacune de ces pratiques s'inscrit dans le data lineage pour former un cadre robuste.

Par exemple, la classification des données permet de trouver des données confidentielles, critiques ou nécessitant un certain niveau de conformité. Elle fonctionne avec le data lineage en observant le cycle de vie des données, en identifiant les problèmes d'intégrité ou de sécurité et en aidant à les résoudre.

La solution à vos problématiques data

La situation ne s'améliorera pas si vous ne prenez pas de mesures à propos de vos données. La quantité de données collectées, la vitesse de traitement et la législation ne vont pas cesser d'évoluer. Vous devez trouver une solution de gestion des données dès maintenant. Alteryx a la réponse, grâce à de puissants outils intégrés de gestion et d'analytique des données.

Si vous laissez vos données sans protection, sans organisation et sans traçabilité, vous exposez votre entreprise aux erreurs, aux amendes et à la perte de confiance de vos clients. Contactez-nous dès aujourd'hui pour découvrir comment nos outils de gestion de la qualité des données protègent vos données, les organisent et créent un data lineage clair pour la gouvernance des données. Nous vous proposons des solutions pour vous aider à centraliser et classer les données, à rationaliser la découverte, à favoriser la collaboration et le partage de données, et à déterminer la fiabilité des actifs de données.