Les entreprises collectent et traitent davantage de données qu’elles ne le faisaient hier et bien moins qu’elles ne le feront demain. Après le développement d’une vraie culture data, il est essentiel de disposer d’une visibilité totale et continue sur ses données. L’objectif ? Anticiper tout problème et toute éventuelle dégradation des données. C’est la fonction que remplit la Data Observability, ou observabilité des données. Explications.
4,95 milliards d’internautes. 5,31 milliards de mobinautes. 4,62 milliards d’utilisateurs actifs des réseaux sociaux. Les chiffres du Digital Report 2022 Global Overview de HootSuite et We Are Social illustrent à quel point le monde entier est connecté. Une digitalisation galopante qui fait exploser le nombre de données à la disposition des entreprises. Rien qu’au cours de l’année 2021, 79 zettabytes de données auraient été produits et collectés, un chiffre 40 fois supérieur au volume de données généré en 2010 ! Et selon les chiffres publiés par Statista, d’ici la fin 2022, le seuil des 97 zettabytes serait atteint et il pourrait doubler à l’horizon 2025. Cette profusion d’informations est un défi pour les entreprises.
La collecte, la gestion, l’organisation et l’exploitation des données peut devenir un casse-tête car, à mesure qu’elles sont manipulées, déplacées, elles peuvent être dégradées, voire rendues inexploitables. La Data Observability (ou observabilité des données) est une des pistes qui vous permettra de reprendre le contrôle sur la fiabilité, la qualité et l’accessibilité de vos données.
Qu’est-ce que la Data Observability ?
L’observabilité des données est une discipline qui consiste à analyser, comprendre, diagnostiquer et gérer la santé des données en s’appuyant sur plusieurs outils informatiques tout au long de leur cycle de vie.
Pour vous engager sur la voie de la Data Observability, il faudra constituer une plateforme d’observabilité des données. Celle-ci vous permettra alors non seulement de disposer d’une vision précise et holistique de vos données mais aussi d’identifier les problèmes de qualité, de duplication – en temps réel. Comment ? En s’appuyant sur des outils de télémétrie continue.
Ne pensez pas pour autant que l’observabilité des données se limite à une mission de surveillance des données. Cela va plus loin. La Data Observability contribue également à optimiser la sécurisation de vos données. En effet, la vigilance permanente sur les flux de données permet de garantir l’efficacité des dispositifs de sécurisation. Elle agit comme un moyen de détection précoce de tout problème éventuel.
Quels sont les bénéfices de l’observabilité des données ?
Le premier bénéfice de la Data Observability, c’est la capacité à anticiper la dégradation éventuelle de la qualité ou de la sécurité de vos données. Le principe de l’observabilité reposant sur une surveillance continue et automatisée de vos données, vous pourrez détecter très précocement toute difficulté.
De cette visibilité de bout en bout et en permanence sur vos données, vous pourrez tirer un autre bénéfice : celui de la fiabilisation de vos flux de collecte et de traitement de vos actifs data. Alors que les volumes de données sont toujours plus importants et que l’ensemble de vos processus de décision sont liés à la data, il est essentiel d’assurer la continuité du traitement de l’information. Chaque seconde d’interruption dans les processus de gestion de la donnée peut s’avérer préjudiciable pour votre activité.
L’observabilité des données permet non seulement de limiter votre exposition au risque d’interruption mais aussi de rétablir les flux dans les meilleurs délais en cas d’incident.
Les 5 piliers de la Data Observability
Pour exploiter le plein potentiel de l’observabilité des données, il s’agit de comprendre le périmètre d’action de votre plateforme. Celle-ci s’articule autour de cinq piliers fondamentaux.
Pilier N°1 : la Fraîcheur
Une plateforme de Data Observability vous permet notamment de vérifier la fraîcheur des données et ainsi lutter efficacement contre l’obsolescence de l’information. Le principe : garantir la pertinence de la connaissance tirée de la donnée.
Pilier N°2 : la Distribution
La notion de distribution est essentielle lorsque l’on s’intéresse à la fiabilité des données. Le concept est simple : s’appuyer sur la valeur probable d’une donnée pour en prédire la fiabilité.
Pilier N°3 : le Volume
Pour savoir si vos données sont bien complètes, il faut anticiper le volume attendu. C’est ce que propose la Data Observability qui permet d’estimer, pour un échantillon donné, le volume nominal attendu et de comparer avec le volume de données disponible. Lorsque les variables concordent, les données sont complètes.
Pilier N°4 : le Schéma ou programme
Savoir si vos données ont été dégradées. C’est la vocation du Schéma, également appelé Programme. Le principe consiste à assurer la surveillance des modifications apportées aux tables de données et à l’organisation des datas pour identifier plus rapidement les données endommagées.
Pilier N°5 : le Lineage
En assurant la collecte des métadonnées et en effectuant un mapping rigoureux des sources de data, il est possible, comme pour une fuite d’eau dans une robinetterie, de repérer dans les délais les plus brefs et avec une grande précision, les sources et points d’interruption dans vos processus de traitement des données.
Comprendre la différence entre Data Observability et Data Quality
Si l’observabilité des données est un des éléments qui permet d’optimiser en continu, la qualité de vos données, elle diffère cependant de la Data Quality qui prévaut sur la Data Observability. En effet, pour que l’observabilité puisse être pleinement utilisée, il faut, au préalable, que la Data Quality ait été assurée.
Alors que la Data Quality mesure l’état d’un ensemble de données, et plus précisément son adéquation aux besoins d’une organisation, la Data Observability détecte, dépanne et évite les problèmes qui affectent la qualité des données et la fiabilité du système.
