Catalogue de données : de quoi s'agit-il ?

Qu’est-ce qu’un catalogue de données ou Data Catalog ? 

Un catalogue de données est un système ou une plateforme conçu pour stocker, organiser et gérer des métadonnées sur les ensembles de données disponibles au sein d'une organisation. Ces métadonnées incluent des informations telles que les noms des ensembles de données, les descriptions, les propriétaires, les tags, les schémas, les classifications de sensibilité, les règles de gouvernance, les autorisations d'accès, et d'autres informations pertinentes sur les données.

Le but principal d'un catalogue de données est de fournir une vue centralisée et organisée des ensembles de données disponibles, facilitant ainsi la découverte, l'accès et l'utilisation des données par les utilisateurs au sein de l'organisation. En outre, un catalogue de données peut également aider à documenter les ensembles de données, à encourager la collaboration entre les utilisateurs, à assurer la gouvernance des données et à garantir la conformité aux politiques et réglementations en matière de données.

Un catalogue de données agit comme un référentiel centralisé de métadonnées qui aide les organisations à gérer, documenter et tirer parti de leurs actifs de données de manière plus efficace et efficiente.

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Pourquoi utiliser un Data Catalog ? 

L'utilisation d'un catalogue de données offre plusieurs avantages et répond à divers besoins au sein d'une organisation. Voici quelques raisons principales pour lesquelles il est bénéfique de l’utiliser :

• Découverte des données : un data catalog permet aux utilisateurs de découvrir rapidement et efficacement les ensembles de données disponibles au sein de l'organisation. Grâce à des fonctionnalités de recherche avancées, de filtrage et de classification, les utilisateurs peuvent trouver les données pertinentes pour leurs besoins plus facilement.
• Compréhension des données : en fournissant des descriptions détaillées, des schémas, des exemples d'utilisation et d'autres informations pertinentes, un Data Catalog aide les utilisateurs à comprendre le contenu et la signification des ensembles de données. Cela facilite l'interprétation correcte des données et réduit les erreurs dans leur utilisation.
• Collaboration : un Data Catalog favorise la collaboration entre les équipes en permettant le partage d'informations, de commentaires et d'annotations sur les ensembles de données. Cela encourage le partage des connaissances et l'échange d'idées entre les utilisateurs travaillant sur des projets similaires ou interconnectés.
• Gouvernance des données : en centralisant les métadonnées sur les ensembles de données, un catalogue de données facilite la mise en place de politiques de gouvernance des données. Les administrateurs peuvent définir des règles de gestion, des politiques de sécurité et des contrôles d'accès pour garantir la qualité, la confidentialité et la conformité des données.
• Optimisation des coûts : un Data Catalog aide à optimiser les coûts liés aux stockage des données en évitant la duplication des ensembles de données et en identifiant les ressources sous-utilisées ou redondantes. 

Le catalogue de données est un référentiel centralisé de métadonnées qui fournit une vue complète et organisée des ensembles de données disponibles dans une organisation, facilitant ainsi la découverte, la compréhension et l'utilisation efficace des données par les utilisateurs.

Que trouve-t-on dans un catalogue de données ? 

Un catalogue de données contient une variété d'informations détaillées sur les ensembles de données disponibles au sein d'une organisation. Voici les types d'informations que l'on peut généralement trouver dans un Catalog Data :

• Noms et descriptions des ensembles de données : les noms des ensembles de données ainsi que des descriptions détaillées qui expliquent leur contenu, leur objectif et leur utilisation potentielle.
• Schémas de données : les schémas de données qui définissent la structure des enregistrements dans les ensembles de données, y compris les types de données, les champs, les relations, etc.
• Propriétaires des données : les personnes ou les équipes responsables de la création, de la maintenance et de l'utilisation des ensembles de données.
• Métadonnées techniques : des informations techniques sur les ensembles de données, telles que le format de stockage, la fréquence de mise à jour, les tailles des fichiers, etc.
• Tags et mots-clés : des tags ou mots-clés qui aident à organiser et à catégoriser les ensembles de données en fonction de leur domaine, leur sujet, leur projet, etc.
• Autorisations d'accès : les autorisations d'accès qui définissent qui est autorisé à consulter, modifier ou supprimer les ensembles de données, ainsi que les politiques de confidentialité associées.
• Gouvernance des données : des informations sur les politiques, les règles et les standards de gouvernance des données applicables aux ensembles de données, y compris les classifications de sensibilité, les règles de qualité des données, etc.
• Utilisation et historique : des informations sur l'utilisation passée des ensembles de données, telles que les requêtes exécutées, les rapports générés, les analyses effectuées, etc.
• Relations entre les ensembles de données : les relations et les dépendances entre les ensembles de données, qui aident à comprendre comment ils sont connectés les uns aux autres et à identifier les impacts potentiels des modifications.
• Documentation supplémentaire : des documents supplémentaires, des notes, des exemples d'utilisation et d'autres ressources qui fournissent des informations contextuelles sur les ensembles de données.

Utilisateurs du catalogue de données  

Les utilisateurs d'un catalogue de données peuvent provenir de divers domaines au sein d'une organisation, chacun ayant des besoins et des questions spécifiques. Voici quelques-uns des utilisateurs typiques d'un catalogue de données et les questions qu'ils peuvent se poser :

Les Data Analyst utilisent le catalogue de données pour trouver des ensembles de données pertinents pour leurs analyses. Ils peuvent demander : 

• Quels ensembles de données sont disponibles pour mon analyse ?
• Quelle est la qualité des données et leur pertinence pour mon projet ?
• Qui sont les propriétaires des données et comment puis-je les contacter en cas de besoin ?

Les Data Engineer se servent du Data Catalog pour gérer les pipelines de données et assurer la qualité des données tout au long du processus. Ils peuvent se demander : 

• Quels sont les schémas de données disponibles et comment sont-ils structurés ?
• Comment les modifications apportées à une source de données affecteront-elles les pipelines existants ?

Les responsables des données gèrent la gouvernance et la conformité des données au sein de l’organisation. Ils peuvent se poser les questions suivantes : 

• Comment les données sont-elles classifiées en termes de sensibilité et de confidentialité ?
• Quelles sont les politiques et les règles de gouvernance des données qui s'appliquent à ces ensembles de données ?
• Comment les données sont-elles utilisées et partagées à travers l'organisation ?

Les utilisateurs métier utilisent le Data Catalog pour trouver des informations pertinentes pour prendre des décisions. Ils peuvent se poser des questions comme : 

• Quels rapports ou analyses puis-je générer à partir de ces ensembles de données ?
• Quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) disponibles dans les données ?
• Quelles sont les tendances et les insights que je peux extraire des données pour prendre des décisions informées ?

Chaque utilisateur du catalogue de données a des besoins spécifiques en matière d'accès, de compréhension et d'utilisation des données. Le catalogue de données vise à répondre à ces besoins en fournissant une source centralisée d'informations sur les ensembles de données disponibles dans l'organisation. 

Comment créer un catalogue de données ? 

La création d'un catalogue de données implique plusieurs étapes qui vont de la planification à la mise en œuvre technique. Voici un aperçu des étapes clés pour créer un Catalog Data :

• Définir les objectifs et les exigences : commencez par définir les objectifs de votre catalogue de données. Quels problèmes cherchez-vous à résoudre ? Quels besoins spécifiques vos utilisateurs ont-ils ? Identifiez également les exigences fonctionnelles et techniques pour répondre à ces besoins.
• Identifier les sources de données : faites l'inventaire des sources de données dans votre organisation, y compris les bases de données, les entrepôts de données, les systèmes de fichiers, les applications, etc. Identifiez également les métadonnées pertinentes à extraire de ces sources.
• Choisir une solution de catalogue de données : sélectionnez une solution de catalogue de données qui répond le mieux à vos besoins et exigences. Il existe de nombreuses options disponibles, des solutions commerciales aux solutions open source. Assurez-vous de choisir une solution qui offre les fonctionnalités nécessaires pour extraire, stocker, organiser et gérer les métadonnées de manière efficace. Sur ce point Limpida peut vous accompagner. 
• Configurer et personnaliser la solution : configurez la solution de data Catalog en fonction de vos besoins spécifiques. Cela peut inclure la définition des schémas de métadonnées, la configuration des règles de gouvernance des données, la personnalisation de l'interface utilisateur, etc.
• Extraire les métadonnées : mettez en place des processus d'extraction des métadonnées à partir des sources de données identifiées. Utilisez des outils d'extraction de métadonnées ou des API pour extraire automatiquement les informations pertinentes sur les ensembles de données, les schémas, les propriétés techniques, etc.
• Importer et stocker les métadonnées : importez les métadonnées extraites dans le catalogue de données et stockez-les de manière centralisée. Assurez-vous que les métadonnées sont organisées et indexées de manière à permettre une recherche efficace et une navigation intuitive.
• Tester et valider : testez la solution pour vous assurer qu'elle fonctionne comme prévu et répond aux besoins des utilisateurs. Validez également la qualité et l'intégrité des métadonnées importées.
• Déployer et former les utilisateurs : déployez la solution de catalogue de données dans l'environnement de production et formez les utilisateurs sur son utilisation. Assurez-vous que les utilisateurs comprennent comment accéder aux métadonnées, rechercher des ensembles de données, collaborer et contribuer au catalogue.
• Maintenir et évoluer : assurez-vous de maintenir et de mettre à jour régulièrement le catalogue de données pour refléter les changements dans les sources de données et les besoins des utilisateurs. Évoluez la solution en fonction des retours des utilisateurs et des nouvelles exigences métier.

Data Catalog vs Data Dictionary : quelles différences ?  

Le catalogue de données et le Data Dictionary ou dictionnaire de données sont deux outils qui servent à gérer les métadonnées dans le domaine de la gestion des données, mais ils ont des fonctionnalités et des objectifs légèrement différents :

Data Dictionary ou dictionnaire de données :

• Le dictionnaire de données est un référentiel centralisé de définitions et de descriptions des données utilisées dans un système ou une organisation. Il fournit une documentation détaillée sur les éléments de données, tels que les tables, les champs, les schémas, les formats de données, les règles de validation, etc.
• Le Data Dictionary est principalement axé sur la définition et la documentation des éléments de données. Il fournit des descriptions détaillées sur ce que sont les données, leur signification, leur format, leur utilisation, etc.
• Le dictionnaire de données est souvent utilisé par les développeurs, les architectes de données et les administrateurs de bases de données pour comprendre la structure et le contenu des bases de données, et pour garantir la cohérence et la qualité des données.

Catalogue de données :

• Le Data Catalog est un outil plus large qui va au-delà de la simple documentation des données. Il agit comme un référentiel centralisé de métadonnées qui répertorie et organise toutes les ressources de données disponibles dans une organisation, y compris les bases de données, les fichiers, les entrepôts de données, les sources de données externes, etc.
• Le catalogue de données fournit des informations sur les ensembles de données, leur provenance, leur qualité, leur pertinence, leur utilisation, etc. Il offre également des fonctionnalités de recherche, de découverte, de collaboration et de gouvernance des données.
• Le Data Catalog est utilisé par un large éventail d'utilisateurs, y compris les analystes de données, les data scientists, les utilisateurs métier, etc., pour découvrir, explorer et utiliser les données de manière efficace dans leurs analyses et leurs décisions.

Le dictionnaire de données se concentre sur la documentation détaillée des éléments de données individuels, tandis que le Data Catalog offre une vue d'ensemble plus large des ressources de données disponibles dans une organisation, ainsi que des fonctionnalités avancées pour découvrir, explorer et gouverner ces données.