Les bases de la cartographie des données pour l'intégration des données et la connaissance du monde des affaires
Cartographie des données est essentielle pour comprendre les relations, les origines et les destinations des données. Dans ce guide sur la cartographie des données, nous expliquons ce qu'est la cartographie des données, son importance dans divers secteurs et la façon dont elle est façonnée par l'IA.
Qu'est-ce que la cartographie des données ?
Les entreprises doivent invariablement passer d'un système à un autre ou intégrer deux bases de données. Cependant, les différents systèmes ont leurs propres structures de données pour organiser l'information dans leurs modèles de données. Le mappage des données est le processus qui consiste à faire correspondre les champs de données dans les deux modèles afin de s'assurer qu'aucune donnée n'est dupliquée d'un ensemble à l'autre.
Il s'agit d'une représentation visuelle de la manière dont les données de votre entreprise se déplacent et se transforment, que ce soit entre les bases de données ou des bases de données vers les applications.
La cartographie de vos données vous permet de savoir si elles sont utilisables et exactes dans leur nouvel environnement en identifiant, en analysant et en documentant le flux de données de la source à la destination. C'est un outil de navigation qui permet à votre entreprise de comprendre son paysage de données et qui fait partie intégrante de la gestion des données.
Pourquoi la cartographie des données est-elle importante ? Les avantages de la cartographie des données
Les techniques de cartographie des données ne se limitent pas à la documentation - elles permettent également à votre entreprise de tirer un meilleur parti de ses données. Elles permettent d'optimiser les processus, d'améliorer la prise de décision et de découvrir des informations cruciales pour l'innovation en comprenant les flux de données. De la santé à la finance, tous les secteurs bénéficient d'une bonne cartographie des données.
Voici pourquoi le processus est si important :
Pour plus de cohérence et de précision
Utilisez une carte de données pour vous assurer que les ensembles de données de la source correspondent correctement au système de destination. Cela est particulièrement important lors de l'intégration des données et pour faciliter les migrations de données (ou le processus de déplacement de vos données), lorsque vous devez réconcilier des formats de données de différents types. Cependant, il peut également être essentiel pour la transformation des données, qui est le processus de conversion d'un format à un autre en fonction des exigences du système de destination.
Il peut également être particulièrement utile pour l'automatisation des entrepôts de données. Les informations contenues dans un entrepôt de données proviennent de différentes sources de données et doivent être consolidées et structurées pour être analysées. La cartographie des données peut s'avérer précieuse pour la transformation des données nécessaire à cette fin.
Pour une meilleure expérience client
Dans les secteurs centrés sur le client, tels que la vente au détail et le commerce électronique, il est important de comprendre le comportement des clients. La cartographie des données peut être utilisée pour collecter des données à partir de différents points de contact avec le client, allant des interactions avec le site web à l'engagement dans les médias sociaux. Elle permet d'obtenir une vision globale du parcours du client. Vous pouvez analyser ces flux pour personnaliser l'expérience utilisateur et les offres, optimiser les stratégies de marketing et, en fin de compte, améliorer la satisfaction des clients.
Pour des mesures de cybersécurité renforcées
Une grande partie d'un dispositif de cybersécurité solide consiste à protéger les données contre les éléments suivants violations. Les cartographes de données peuvent identifier les vulnérabilités dans le flux de données d'un système à l'autre et mettre en évidence les points d'intrusion potentiels. Les professionnels de la cybersécurité peuvent alors définir les les mesures de sécurité Cette vision des mouvements de données à travers vos réseaux, applications et points d'extrémité vous permet d'identifier les données dont vous avez besoin pour les protéger contre les cyber-menaces.
Pour une meilleure qualité des données
Les ensembles de données qui restent longtemps dans vos systèmes de données peuvent perdre de leur qualité au fil du temps. Qu'entendons-nous par qualité ? Vous pouvez avoir de nouvelles données, mais les anciennes données n'ont peut-être pas été remplacées. Il se peut aussi que votre entreprise ait changé de format au fil du temps et que les éléments de données soient incohérents. Un mauvais transfert de données peut avoir entraîné des entrées en double. Créez des cartes de données pour éliminer ces incohérences et ces doublons et enrichir les données.
Pour une meilleure prise de décision
Les décisions commerciales doivent être fondées sur des faits. Cependant, lorsque les faits (ou les données) ne sont pas exacts, les décisions s'en ressentent. La cartographie des données permet d'améliorer la qualité des informations et de les rendre plus faciles à analyser. Cela signifie que vous pouvez prendre de meilleures décisions, plus éclairées.
Pour la rationalisation des opérations commerciales
Lorsque les données sont stockées sans réflexion ni planification stratégique, il se peut que vous n'ayez pas une vision claire de la façon dont elles circulent entre les différents systèmes ou de la façon dont elles sont utilisées par les applications. Avec une carte des données, vous pouvez voir d'où elles viennent et où elles vont. Vous pouvez ensuite vous assurer que les données sont claires et cohérentes afin qu'elles circulent sans problème entre les systèmes.
Pour la conformité réglementaire
Lorsque vous cartographiez des données, vous suivez également la façon dont elles se déplacent au sein de vos systèmes. Ce suivi peut aider à réaliser des audits pour se conformer à diverses lois sur la protection des données, telles que GDPR, CCPAet HIPAA. Il vous indique exactement où vont vos données et comment elles sont traitées.
Qu'est-ce que le processus de cartographie des données ?
La cartographie des données comporte plusieurs étapes :
- Inventaire des données : Identifier toutes les sources et tous les types de données au sein d'une organisation.
- Analyse des relations : Comprendre comment les données circulent entre les différents systèmes, applications et parties prenantes.
- Documenter : Créer des cartes ou des diagrammes détaillés illustrant les flux de données, les transformations et les dépendances.
- Mise en œuvre des contrôles : Mettre en place des mécanismes de gouvernance pour garantir l'exactitude, la sécurité et la conformité des données.
- Contrôle continu : Mettre à jour et réviser régulièrement les cartes de données afin de refléter les changements dans le paysage des données de l'organisation.
Comment la cartographie des données fonctionne dans différents secteurs d'activité
- Soins de santé Dans le domaine des soins de santé, la cartographie des données est essentielle pour garantir le respect de la vie privée des patients, le suivi des dossiers médicaux et l'optimisation des voies de traitement.
- Finances : Les institutions financières utilisent la cartographie des données pour détecter les activités frauduleuses, gérer les risques et rationaliser les rapports réglementaires.
- Vente au détail : Les détaillants utilisent la cartographie des données pour comprendre le comportement des clients, optimiser la gestion des stocks et personnaliser les efforts de marketing.
Défis liés à la cartographie des données
Les entreprises traitent aujourd'hui d'importants volumes de données. L'ampleur et la complexité de ces écosystèmes de données rendent difficile une cartographie efficace des données. Voici quelques défis courants en matière de cartographie des données, amplifiés par les grands volumes de données :
Évolutivité et performance
Le traitement de gros volumes de données pose d'importants problèmes d'évolutivité et de performance pour les processus de cartographie des données. Les volumes de données continuant à croître de manière exponentielle, les entreprises doivent s'assurer que leurs solutions de cartographie de données peuvent traiter et cartographier efficacement des ensembles de données massifs sans compromettre les performances.
Questions relatives à la qualité des données
Avec d'importants volumes de données, il est nécessaire de s'assurer la qualité des données devient encore plus critique. Plus il y a de données, plus la probabilité d'inexactitudes, d'incohérences et d'incomplétudes est élevée. Il est donc difficile de maintenir des normes de qualité des données tout au long du processus de cartographie.
Complexité et variété des données
La gestion de gros volumes de données de types différents complique encore les efforts de mise en correspondance des données. Les organisations doivent faire face à des données structurées, non structurées et semi-structurées provenant de diverses sources et réparties sur plusieurs plateformes et systèmes, ce qui complique l'interopérabilité et la cohérence.
Intégration avec les systèmes existants
Les grandes organisations sont souvent aux prises avec des systèmes hérités qui utilisent des technologies obsolètes et des formats propriétaires. L'intégration et la mise en correspondance des données de ces systèmes existants avec les plateformes de données modernes deviennent de plus en plus difficiles à mesure que les volumes de données augmentent, ce qui oblige les organisations à combler efficacement le fossé entre les systèmes existants et les systèmes modernes.
Linéaire de données et traçabilité
Gestion lignée de données et la traçabilité deviennent plus complexes avec de grands volumes de données. Le suivi de l'origine et de la transformation des données tout au long de leur cycle de vie est essentiel. cycle de vie devient de plus en plus difficile, et il est donc essentiel pour les organisations d'établir un lien clair entre les données afin de garantir la qualité, la conformité et la responsabilité des données.
Silos de données et fragmentation
Les grands volumes de données exacerbent silos de données et la fragmentation au sein des organisations. À mesure que les volumes de données augmentent, les silos de données se renforcent, entravant les efforts d'intégration des données et empêchant les organisations de créer une vue unifiée de leurs actifs de données.
Logique commerciale et transformations complexes
Le traitement de gros volumes de données implique souvent une logique métier et des transformations complexes. Les organisations doivent naviguer entre des règles métier complexes, la sémantique des données et les exigences de transformation, ce qui rend difficile la documentation, la gestion et l'exécution efficace de règles de mappage complexes.
Lacunes en matière de compétences et d'expertise
La complexité du traitement de grands volumes de données exige des compétences et une expertise spécialisées dans la gestion des données, les technologies d'intégration et la connaissance du domaine. Les organisations peuvent avoir du mal à recruter et à retenir des professionnels de la cartographie de données qualifiés ayant les compétences et l'expérience nécessaires pour relever efficacement les défis de la cartographie de données à grande échelle.
Choisir le bon outil de cartographie des données
La cartographie des données peut être automatisée, semi-automatisée ou manuelle. Comme vous pouvez l'imaginer, la cartographie manuelle des données peut être onéreuse, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles d'échantillons de données. C'est pourquoi la cartographie de données automatisée est de plus en plus populaire. Les logiciels de cartographie des données utilisent l'IA pour analyser et cartographier les données en temps réel. Ils permettent aux analystes et architectes de données de visualiser le contenu, le flux et les transformations des données au fur et à mesure qu'ils se produisent.
Les bons outils de cartographie des données vous aideront également à optimiser le processus de conversion des formats de données sans avoir à vous soucier des erreurs humaines. Ils convertiront instantanément les données d'un format source au format de destination, et ce avec précision. Leurs capacités de cartographie des données vous aideront également à réviser et à mettre à jour vos cartes. En résumé, ils vous facilitent les tâches de gestion des données.
Vous pouvez également utiliser la cartographie de données semi-automatique, où l'outil effectuera certaines tâches tandis que d'autres nécessiteront une intervention humaine. Ces outils peuvent nécessiter l'approbation humaine pour certaines tâches au cours du processus de transfert des données. Cependant, elles peuvent réduire la charge de travail de vos gestionnaires de données.
Cartographie des données alimentée par l'IA
Intelligence artificielle a révolutionné la cartographie des données en offrant des solutions automatisées capables de traiter rapidement de vastes ensembles de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser des relations complexes entre les données, identifier des modèles et même prédire les flux de données futurs. La cartographie des données alimentée par l'IA accélère non seulement le processus de cartographie, mais elle permet également de améliore sa précision et l'évolutivité.
Cartographie des données avec BigID
Comme les organisations continuent à utiliser des données, l'importance de pratiques fiables de cartographie des données s'accroît. BigID est le principal fournisseur de confidentialité des donnéesLes entreprises peuvent ainsi tirer davantage de valeur de leurs données.
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- Respecter la réglementation : Cartographier les processus opérationnels et les flux de données pour répondre aux exigences de conformité en matière de GDPR Article 30L'Agence européenne des droits fondamentaux, le CCPA, le LGPD et d'autres encore.
- Automatiser les rapports : Découvrir, documenter et signaler de manière proactive le partage de données avec des tiers et les divergences de traitement. Créer des audits et des examens complets pour fournir aux régulateurs de la protection des données les preuves de conformité nécessaires.
- Connaître les risques liés aux données - et les réduire : Hiérarchisez vos données sensibles les plus à risque. Identifiez et minimisez les risques liés aux données sensibles grâce à des scores de risque qui intègrent des paramètres tels que le type de données, l'emplacement, la résidence, etc.
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