Le Data Catalog est un outil essentiel dans le domaine de la gestion des données. Il joue un rôle central dans l'organisation, la classification et la recherche des informations contenues dans une entreprise. Dans cet article, nous allons explorer en détail la définition du catalogue de données, son importance et son fonctionnement.
1. Qu’est-ce qu’un Data Catalog ?1.1 Les composantes d'un Data Catalog1. Métadonnées2. Classification et tags3. Permissions d'accès4. Liens et relations (data lineage)1.2 Les principaux outils de Data Catalog2. Comment (bien) s’équiper d’un Data Catalog ?2.1 Les avantages du Data Catalog1. Découverte de donnée2. Collaboration améliorée3. Réutilisation des données4. Gestion efficace des données5. Sourcer directement dans votre data warehouse2.2 Les best practices dans la mise en place d'un Data Catalog1. Les 4 conseils à retenir 2. Les défis liés à la mise en place d'un Data Catalog2.3 Quelques concepts clés autour du Data CatalogGouvernance des donnéesData MappingMetamodèleData Lineage2.4 Use case avec ZeeneaConclusion
1. Qu’est-ce qu’un Data Catalog ?
Un Data Catalog est un système qui répertorie et organise toutes les informations pertinentes sur les ensembles de données d'une organisation. Il fournit une vue d'ensemble de toutes les données disponibles, en les classant de manière logique et en facilitant leur recherche et leur utilisation ultérieure.
1.1 Les composantes d'un Data Catalog
Un Data Catalog comprend généralement les éléments suivants :
1. Métadonnées
Les métadonnées décrivent les caractéristiques essentielles d'un ensemble de données, telles que son nom, sa description, sa source, son format, sa taille, etc. Elles fournissent des informations contextuelles qui aident les utilisateurs à comprendre et à utiliser les données de manière adéquate.
2. Classification et tags
La classification des données et l'utilisation de tags aident à organiser les ensembles de données dans le catalogue. Cela permet aux utilisateurs de filtrer et de rechercher les données en fonction de critères spécifiques, tels que le domaine, la date, le type, etc.
Bien évidemment, chaque Data Catalog possède des fonctionnalités qui lui sont propres, mais tous ont pour objectif de faciliter la lisibilité et le rapprochement des données.
3. Permissions d'accès
Un Data Catalog peut inclure des permissions d'accès pour contrôler qui peut consulter ou modifier les données. Cela garantit la confidentialité et la sécurité des informations sensibles, tout en permettant un accès approprié aux utilisateurs autorisés.
4. Liens et relations (data lineage)
Ce composant permet d’établir des liens entre différents ensembles de données. Dans le contexte du "data lineage", il est possible de mettre en évidence les
relations de dépendance entre les ensembles de données à différents stades de leur transformation. Par exemple, un ensemble de données peut être identifié comme une source pour la création d'un autre ensemble de données, démontrant ainsi la continuité du "data lineage”. Cela facilite l'exploration et l'analyse approfondie des données.
1.2 Les principaux outils de Data Catalog
Il existe de nombreux outils disponibles pour faciliter la création et la gestion d'un Data Catalog. Parmi les outils les plus populaires on retrouve :
- Collibra Catalog
- Castor
- Atlan
- Zeenea
- Alation Data Catalog
- Data Catalog by Google Cloud
- AWS Glue Data Catalog
Ces outils offrent des fonctionnalités avancées pour l'organisation, la recherche et la gouvernance des données. Pour retrouver des benchmark des différents outils du marché, rendez-vous sur blog de Castor ou le Modern Data Stack Repository :
Benchmark - Top 10 Data Catalogs
This is a benchmark of the most popular data catalogs both for Entreprise and mid-market companies. You will find the top 10 data discovery tools.
https://notion.castordoc.com/catalog-of-catalogs
Data Cataloging - Tools & Companies - Modern Data Stack | Modern Data Stack
Here are some amazing companies in the Data Cataloging category of the Modern Data Stack
https://www.moderndatastack.xyz/companies/data-cataloging
A noter que des outils plus globaux intègrent également des data catalogues dans leur suite :
- Talend
- Tableau (ou autre outils de BI)
- Etc…
2. Comment (bien) s’équiper d’un Data Catalog ?
2.1 Les avantages du Data Catalog
1. Découverte de donnée
Un Data Catalog permet aux utilisateurs de
découvrir et d'explorer les ensembles de données disponibles au sein de l'organisation (la “Data Discovery”). Cela facilite la recherche et l'accès aux informations nécessaires, ce qui peut accélérer les processus de prise de décision.2. Collaboration améliorée
En
centralisant les informations sur les données dans un catalogue, les équipes peuvent collaborer plus efficacement. Chaque membre peut accéder aux données pertinentes, comprendre leur signification et contribuer aux projets de manière informée.3. Réutilisation des données
Un Data Catalog permet de maximiser la valeur des données en favorisant leur réutilisation. Les utilisateurs peuvent identifier les ensembles de données existants qui répondent à leurs besoins, évitant ainsi la
duplication des efforts et la perte de temps.4. Gestion efficace des données
En fournissant une vision globale des données, un Data Catalog facilite la gestion et la
gouvernance des données. Il permet de suivre l'origine, la qualité, la confidentialité et l'utilisation des données, ce qui contribue à une meilleure prise de décision et à la conformité réglementaire.5. Sourcer directement dans votre data warehouse
L'un des grands avantages d'un data catalog moderne réside dans son intégration directe avec le datawarehouse. Cette intégration directe avec le datawarehouse assure des mises à jour automatiques des tables et du modèle de données et, de fait, du data lineage. Enfin, cette intégration offre une vision claire des tables les plus utilisées, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées.
2.2 Les best practices dans la mise en place d'un Data Catalog
1. Les 4 conseils à retenir
Pour créer un Data Catalog efficace, voici quelques meilleures pratiques à suivre :
- Définir une structure cohérente : Organisez les ensembles de données de manière logique et cohérente pour faciliter la recherche et la compréhension.
- Maintenir la qualité des métadonnées : Assurez-vous que les métadonnées sont précises, à jour et complètes pour garantir une utilisation adéquate des données.
- Promouvoir la collaboration : Encouragez la participation des différentes équipes dans la création et la gestion du Data Catalog pour garantir sa pertinence et sa valeur.
- Établir des processus de gouvernance des données : Mettez en place des politiques et des procédures pour assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données.
2. Les défis liés à la mise en place d'un Data Catalog
La mise en place d'un Data Catalog peut présenter certains défis, tels que :
- L'identification et la classification de toutes les sources de données existantes
- L'obtention de la coopération de toutes les parties prenantes
- La maintenance régulière et la mise à jour du Data Catalog
Cependant, en surmontant ces défis, les organisations peuvent bénéficier d'une meilleure gestion des données et d'une prise de décision plus informée.
2.3 Quelques concepts clés autour du Data Catalog
Gouvernance des données
La gouvernance des données est cruciale pour assurer l'intégrité, la qualité et la sécurité des données au sein d'une organisation. Un Data Catalog est un élément clé de la gouvernance des données, car il fournit une vue centralisée des données et des politiques de gestion associées.
De cette façon, les Data Catalog soutiennent le concept de Data Mesh qui encourage la création d’architectures de données par domaines d’expertise - des données facilement découvrables, fiables et maintenues dans le temps.
Data Mapping
Le data mapping consiste à
identifier et à définir les relations entre les données, en les alignant sur des attributs communs ou des règles de transformation spécifiques.Dans le cas de Zeenea, un data catalog, la fonctionnalité "Mapping des données”va permettre d’effectuer des correspondances entre les différentes sources de données, définir des règles de transformation et visualiser les associations entre les éléments de données
Metamodèle
Un métamodèle englobe les différentes
classes, attributs et relations qui décrivent la structure et les caractéristiques des objets dans un domaine spécifique. Il définit les règles et les conventions pour la modélisation des données dans un catalogue de données.
Un objet peut-être un domaine, un dataset particulier, les données de transaction. Un metamodèle peut décrire un objet avec des granularité plus ou moins élevées, selon le besoin.
Le metamodèle permet de structurer les données de manière cohérente et compréhensible et fournit une structure solide pour organiser et interagir avec les données.
Par exemple :
Dans un domaine “ecommerce”, un métamodèle comprend plusieurs classes :
- "Produit",
- "Client",
- "Commande"
- “Paiement".
Chaque classe a ses propres attributs spécifiques. Par exemple :
- “Produit” : "Nom", "Description", "Prix", "Catégorie", “Stock”
- “Client” : "Nom", "Adresse e-mail", "Adresse de livraison", "Historique des commandes"
Le metamodèle définit aussi les relations entre ces classes, par exemple :
- une commande est liée à un client et à un produit.
Data Lineage
Le Data Lineage se réfère à la capacité de suivre l'origine, les transformations et les mouvements des données à travers leur cycle de vie. En d'autres termes, il s'agit de comprendre comment les données ont été c
réées, modifiées, agrégées et utilisées.
Cette fonctionnalité offre une transparence essentielle sur la
qualité et la fiabilité des données. En connaissant le Data Lineage, les utilisateurs peuvent vérifier l'exactitude des données, comprendre les transformations appliquées et évaluer leur pertinence pour leurs cas d'utilisation spécifiques.Dans un Data Catalog, le Data Lineage permet également de détecter les
dépendances entre les différents ensembles de données. Cela facilite la recherche et l'identification des sources de données fiables, ainsi que la compréhension de l'impact des modifications apportées à une source de données sur d'autres ensembles de données liés.2.4 Use case avec Zeenea
Lien : https://zeenea.com/
Pour se projeter dans l’utilisation d’un data catalog, voilà concrètement les étapes que pourraient emprunter un Data Owner, Data Product Owner ou tout autre personne chargée d’alimenter le data catalog Zeenea.
Data domain : ecommerce
Business metric : online purchase conversion rate
Etape 1 Définir les règles de gouvernanceQue veux dire “conversion” pour votre organisation ? Comment veut-on calculer cette metric ?
Etape 2 Dans Zeenea, créer un nouveau projet Par exemple “Taux de conversion”
Etape 3 Dans Zeenea, se connecter aux source nécéssairesLes métadonnées sont en partie récupérées par Zeenea, en partie à compléter manuellement.
Etape 4 Dans Zeenea, configurer un metamodèle personnaliséLe but : faire vivre et évoluer ses métamodèles pour faciliter l’interaction avec les données
Etape 5 Dans Zeenea, définir les classes et attributsDans le métamodèle, on configure pour un domaine les classes d’objets et leurs attributs.
Etape 6 Dans Zeenea, Explorer et améliorerL’objectif est de garder une vision à jour des règles de gouvernance, des liens entre les données, des rôles et responsabilité de chacun sur une metric ou un domaine.
Conclusion
En conclusion, un Data Catalog est un outil essentiel pour l'organisation, la recherche et l'utilisation efficace des données au sein d'une entreprise. Il facilite la découverte, la collaboration et la réutilisation des données, tout en favorisant la gouvernance et la gestion des données de manière efficace. En adoptant les meilleures pratiques et en utilisant les outils appropriés, les organisations peuvent exploiter pleinement la valeur de leurs données.
FAQs (Frequently Asked Questions)
Qu'est-ce qu'un Data Catalog ?
Quels sont les avantages d'un Data Catalog ?
Quelles sont les composantes d'un Data Catalog ?
Quelles sont les meilleures pratiques pour la création d'un Data Catalog ?
Quels sont les outils populaires pour le catalogage de données ?