Qu'est-ce qu'un catalogue de données ?
A catalogue de données est un outil interactif inventaire des métadonnées et les données que les organisations utilisent pour rechercher, trouver et comprendre les données d'entreprise afin de les utiliser, de les gérer ou de les protéger. Elles apportent également de la valeur à divers rôles liés aux données et à l'entreprise, notamment aux analystes, aux data scientists et aux dirigeants qui analysent les données de l'entreprise pour prendre des décisions commerciales, ainsi qu'aux équipes de données, notamment les équipes informatiques, les propriétaires de données et gestionnaires de données responsable de la gestion des données.
Mon entreprise en a-t-elle besoin ?
Tenez compte de votre environnement. La plupart des professionnels des données peuvent se reconnaître dans ces affirmations :
- Mon environnement de données complexe est devenu encore plus diversifié avec des données vivant dans diverses bases de données, sur site et dans le cloud, et dans différents formats.
- Mon entreprise dispose déjà de beaucoup de données, et le volume de données est en constante augmentation.
- La culture des données se développe et mon entreprise s’appuie sur des décisions basées sur les données, ce qui entraîne une demande accrue de données.
- Les utilisateurs de données de mon organisation ne savent pas toujours où obtenir les bonnes données pour l’analyse et ne savent pas quelles données utiliser.
- Mon entreprise doit protéger les données privées pour sécurité et pour conformité réglementaire.
Dans tous ces cas et bien d’autres, un catalogue de données résoudra ces problèmes en créant une source unique de vérité pour créer un enregistrement de toutes les différentes données de l’environnement avec un contexte pour une compréhension et une collaboration partagées.
Catalogue de données vs dictionnaire de données
Les dictionnaires de données sont exactement ce qu'ils semblent être : une ressource contenant des informations détaillées sur vos données. Cela peut inclure des descriptions de divers attributs et champs de données. Les dictionnaires de données sont une ressource précieuse pour les équipes informatiques, les responsables des données et les développeurs, en particulier ceux qui recherchent des informations sur des propriétés telles que le type de données, la longueur, les valeurs valides, les corrélations, etc.
Les dictionnaires de données définissent chaque attribut ou catégorie de métadonnées sous la forme d'une feuille de calcul comportant plusieurs lignes et colonnes. Cela permet aux équipes informatiques de collecter rapidement les informations et d'évaluer les actions à entreprendre.
Cas d'utilisation du catalogue de données
Les organisations d'aujourd'hui gèrent des volumes de données plus importants que jamais. C'est pourquoi les catalogues de données sont devenus une méthode de gestion des données de plus en plus populaire. Voici quelques exemples d'utilisation :
Donnez de l'impact à vos données
Idéalement, les efforts déployés pour collecter et traiter vos données seront récompensés au centuple. Les décisions fondées sur les données sont indéniablement bénéfiques pour les entreprises. Une mauvaise prise de décision peut avoir des conséquences néfastes. Les catalogues de données peuvent contribuer à prévenir ces pertes en facilitant la collaboration entre les équipes et en proposant des flux de travail clairs.
Traitement efficace des données dans le temps
On consacre beaucoup de temps à la recherche des bonnes données, et même dans ce cas, elles ne sont pas forcément aussi utiles qu'on l'espère. Un catalogue de données fournit un contexte crucial à vos données, vous faisant gagner un temps précieux. Il détaille souvent les caractéristiques des données, leur distribution de valeur, des informations statistiques ou des éléments aussi importants que Informations personnelles identifiables (IPI) ou des renseignements personnels sur la santé (RPS).
Restez conforme aux réglementations en matière de confidentialité et de protection des données
L'une des réalités incontournables de la gestion du cycle de vie des données est l'adaptation aux nouvelles réglementations. La capacité à identifier et étiqueter correctement vos données est le seul moyen de rester en conformité. Les organisations doivent démontrer une compréhension claire de la provenance de leurs données, de leur utilisation et de leur propriétaire tout au long de leur parcours. Les catalogues permettent d'organiser des données autrement non structurées et confuses.
Lorsqu'il est utilisé de manière appropriée, un catalogue de données peut :
- Dépenses totales inférieures
- Augmenter l'efficacité opérationnelle
- Améliorer l'expérience client
- Réduire le risque de fraude
- Offrir un avantage concurrentiel
Comment fonctionne un catalogue de données ?
Les catalogues de données ne stockent pas les données physiques, mais ils stockent métadonnées, qui sont les données décrivant les données sous-jacentes. Elles facilitent et accélèrent la recherche et la gestion des données en toute confiance, en affichant, et parfois en créant, des métadonnées qui aident l'utilisateur à mieux comprendre les données et à prendre des décisions éclairées quant à leur utilisation ou leur gestion.
Prenons l'exemple d'un travailleur des données cherchant une table contenant les informations dont il a besoin. Les métadonnées de base du catalogue pourraient inclure les noms de la table et des colonnes, l'emplacement de la base de données où elle est stockée et sa date de création. Ces informations constitueraient la première étape pour aider l'utilisateur à rechercher et à trouver des données d'entreprise. Cependant, le travailleur des données aurait encore besoin d'un travail d'exploration supplémentaire pour déterminer si ces données sont pertinentes, ce qu'elles signifient et comment les utiliser. Les catalogues de données modernes résolvent ce problème en fournissant des informations plus précises pour faciliter la recherche et la gestion des données.
Ajoutez de la valeur à vos données d'entreprise
Les catalogues modernes utilisent ML et IA pour fournir encore plus d'informations et les rendre plus utiles. Au-delà des métadonnées techniques, les catalogues de données d'apprentissage automatique permettent désormais de générer davantage d'informations et de contexte, tant pour l'utilisation que pour la gestion des données. Créer des métadonnées permettant d'agir est essentiel. Métadonnées activesLes données gagnent en valeur à mesure que davantage d'utilisateurs les comprennent pour l'analyse, la science des données ou la gestion des données. Certaines peuvent fournir une définition des données sous forme de glossaire, afficher ou recommander des ensembles de données connexes et identifier le propriétaire des données. Elles peuvent également fournir des informations permettant de déterminer si les données sont exploitables grâce à un score de qualité, ou grâce à un vote participatif et à une collaboration entre pairs. À mesure que les environnements de données se développent et évoluent, les propriétaires de données doivent relever le défi de fournir les descriptions et les détails les plus récents pour permettre aux utilisateurs de comprendre les données. Un catalogue de machine learning peut fournir ces informations. profilage automatisé à l'intérieur du catalogue pour que les utilisateurs aient un aperçu rapide des données afin de mieux comprendre les données sous-jacentes.
Réduire les risques liés aux données
Les données constituent l'actif le plus précieux d'une organisation et risquent d'être utilisées à mauvais escient ou surexposées. La gouvernance des données à grande échelle réduit les risques liés aux données d'entreprise. Les organisations réduisent les risques en intégrant du contexte et des informations claires dans un catalogue pour une utilisation correcte et cohérente. Cela permet également de se protéger contre les risques de surexposition des données et de se conformer aux directives de confidentialité. L'ajout d'informations à un catalogue permet aux équipes de données de surveiller, d'évaluer et de corriger les données menacées ou concernées par les réglementations de confidentialité.
Que doit offrir un catalogue de données ?
Un catalogue de données doit fournir une vue interactive pour trouver et rechercher des données à des fins d'utilisation et gestion des donnéesLes organisations qui se soucient des données doivent envisager une approche globale liste de contrôle des fonctions lors de l’évaluation des options sur le marché.
Certaines organisations se spécialiseront dans une source de données unique ou dans un ensemble limité de sources. Les organisations souhaitant cataloguer des données provenant de sources et de types multiples, ou sur différentes plateformes, doivent tenir compte de l'étendue, de la variété et de l'échelle des objets qu'un catalogue ingérera.
Une organisation qui planifie la croissance future d'un écosystème diversifié évaluera un catalogue de données qui répondra à ses besoins actuels et sera pertinent à mesure de son évolution. Parmi les exigences de base d'un catalogue figurent :
- Ingérer les données essentielles
- Rechercher des objets de données
- Connectez-vous aux solutions critiques actuelles pour l'entreprise
- Intégrer aux processus et plateformes métier actuels
- Ajoutez des informations et des renseignements pour promouvoir l'utilisation et la gouvernance des données
- Planifier la croissance future
Un catalogue de grande valeur guidera les utilisateurs de données pour trouver les données dont ils ont besoin, fournira des informations supplémentaires pour mieux comprendre et sélectionner les données à analyser, appliquera l'apprentissage automatique pour une compréhension plus approfondie avec l'automatisation pour réduire les tâches manuelles et permettra une action pour la gouvernance des données.
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Le catalogue de données de BigID fournit un registre complet des actifs de données avec un contexte pour augmenter la valeur des données et réduire les risques liés aux données.
5 raisons pour lesquelles les clients choisissent le catalogue de données BigID :
- Permet la gouvernance des données à partir d'une plate-forme unique pour réduire la complexité, briser les silos de données et assurer une gestion cohérente.
- Comprend les deux actifs de données structurées et non structurées à partir de n'importe quelle source de données pour gérer toutes les données sur une seule plateforme.
- Remplit automatiquement le catalogue à partir de analyses de données, évitant ainsi la gestion manuelle du catalogue.
- Utilise le ML pour une classification avancée afin d'ajouter du contexte à grande échelle: identifier quels sont les actifs de données, étiqueter les données sensibles avec des politiques de confidentialité pertinentes et des données surexposées.
- Étend les avantages de la gestion des données avec des applications natives et personnalisées, y compris des solutions pour gestion des dossiers, qualité des données et gestion, avec flux de travail et collaboration.
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