Les transformations digitales font émerger de nouveaux challenges autour de la data. Toutefois, le constat fait sur l’investissement des environnements Big Data ces dernières années n’a en rien simplifier la tâche des entreprises. Selon nous, les architectures Big Data devraient, entre autres :
- Recueillir des informations sur un large éventail de données,
- Utiliser des techniques d’analyse avancées telles que les algorithmes statistiques, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle,
- Permettre le développement d’applications orientées vers les données, comme par exemple, un système de recommandation sur un site web.
Afin de mettre en place une architecture Big Data réussie, les données d’entreprise sont stockées dans un data lake centralisé, destiné à servir divers objectifs. Cependant, la quantité massive et continue de données provenant de diverses sources transforme un data lake en data swamp ! Alors que les fonctions métier travaillent de plus en plus avec des données, comment les entreprises peuvent les aider à s’y retrouver ?
Pour que vos Big Data soient exploitées au maximum de leur potentiel, vos données doivent être correctement documentées.
La documentation des données est la clé. Cependant, documenter des données telles que leur nom, leur description, leur propriétaire, leurs balises, ou encore leur niveau de confidentialité, peut être une tâche extrêmement longue, surtout avec le nombre colossal de données dans votre data lake !
Avec une approche DataOps, un cadre agile axé sur l’amélioration de la communication, de l’intégration et de l’automatisation des flux de données entre les responsables et les consommateurs de données au sein d’une organisation, les entreprises sont en mesure de mener à bien leurs projets de manière progressive. Soutenues par une solution de data catalog, les entreprises sont en mesure de cartographier et d’exploiter plus facilement leur patrimoine de données, de manière agile, collaborative et intelligente.
Comment un data catalog peut-il soutenir une approche DataOps dans votre projet Big Data ?
Revenons à l’essentiel… qu’est-ce qu’un data catalog ?
Un data catalog collecte et met à jour automatiquement les métadonnées techniques et opérationnelles les sources de données d’une entreprise et les stocke dans une unique source de vérité. Son but est de démocratiser la compréhension des données : permettre à vos collaborateurs de trouver les données dont ils ont besoin via une plateforme facile à utiliser. Les data catalogs ne nécessitent pas d’expertise technique pour découvrir, comprendre, et avoir confiance en vos données !
Une documentation efficace pour vos données Big Data
Dans votre quête pour faciliter votre voyage dans un data lake, il est important de créer un référentiel d’informations faisant foi et qui orientera vos consommateurs de Big Data dans leur projet. Les data catalogs doivent ainsi vous aider à créer une documentation efficace sur votre data lake par le biais de ce qui suit :
- Mises en page de templates de documentation personnalisables,
- Composantes interactives permettant les échanges,
- Ensemble de modèles pré-créés.
Pensez aux Legos. Les Legos peuvent être créés et intégrés à tout ce que vous souhaitez, mais à la base, ils ne sont encore qu’un ensemble de briques. Ces blocs peuvent être façonnés selon n’importe quel besoin, désir ou ressource !
En proposant des modèles modulaires et ajustables, les Data Stewards peuvent configurer simplement et efficacement les modèles de documentation en fonction des requêtes de recherche de leurs utilisateurs professionnels dans le lac de données.
Monitorer vos Big Data avec des capacités automatisées
Certains data catalogs peuvent se connecter à vos environnements Big Data et de monitorer un data lake par exemple data lake. Les départements pertinents sont ainsi en mesure de cartographier les nouveaux ensembles de données entrants, d’être notifiés de tout ensemble de données supprimé ou modifié, ou même de signaler les erreurs aux contacts de référence, par exemple.
En clair, les utilisateurs peuvent accéder à des informations actualisées en temps réel !
Ces capacités automatisées permettent aux utilisateurs d’être informés de l’apparition de nouveaux ensembles de données, de leur suppression, de la présence d’erreurs, de la dernière mise à jour, etc.
Soutenir la documentation Big Data avec des capacités augmentées
Des data catalogs intelligents sont essentiels pour la documentation des données. Ils reposent sur l’intelligence artificielle et les techniques de machine learning, l’une d’entre elles étant la technologie de “fingerprinting”. Cette fonction offre aux utilisateurs data responsables d’un jeu de données particulier, certaines suggestions quant à sa documentation. Ces recommandations peuvent, par exemple, être associées à des tags, des contacts ou même des business termes d’autres jeux de données basés sur :
- L’analyse des données elles-mêmes (analyse statistique),
- Le schéma semblable à d’autres jeux de données,
- Les liens sur les champs de l’autre jeu de données.
Un data catalog intelligent peut aller jusqu’à détecter les données personnelles / privées dans un jeu de données dans un data lake et notifie les utilisateurs directement depuis son interface. Cette fonctionnalité aide les entreprises à répondre aux différentes demandes de GDPR mises en place depuis mai 2018, ainsi qu’à alerter les utilisateurs sur le niveau de sensibilité d’une donnée.
Enrichissez votre documentation Big Data avec Zeenea Data Catalog
Enrichissez la documentation de vos données avec Zeenea ! Notre plateforme de gestion des métadonnées a été conçue pour les responsables de données, et centralise toutes les connaissances sur les données depuis une interface unique et facile à utiliser.
Importées, générées ou ajoutées automatiquement par l’administrateur, les gestionnaires de données sont en mesure de documenter efficacement leurs données directement dans notre catalogue et proposer un environnement Big Data enfin mieux compris.
Donnez du sens à vos données grâce aux métadonnées !
