Gouvernance des lacs de données : avantages, défis et prise en main

Gouvernance des lacs de données : avantages, défis et mise en route

Un succès gouvernance des données Le programme s'appuie sur des politiques, des normes et des processus pour créer données de haute qualité et veiller à ce qu'elle soit correctement utilisée dans toute l'organisation. La gouvernance des données s'est initialement concentrée sur les données structurées dans les bases de données relationnelles et les systèmes traditionnels. entrepôts de donnéesMais la situation a évolué. Si votre entreprise dispose d'un environnement de lac de données à partir duquel vous souhaitez des analyses précises, vous devez également déployer des solutions appropriées. lac de données La gouvernance dans le cadre d'un plan de gouvernance global.

Mais les lacs de données présentent divers défis pour tous les domaines de gestion des données d'entreprisey compris la gouvernance des données. Nous allons explorer ci-dessous certains des principaux défis en matière de gouvernance et les avantages d'une gouvernance efficace d'un lac de données.

Avant toute chose, définissons ce qu'est un lac de données : il s'agit d'une plateforme de données qui stocke de grandes quantités de données brutes, incluant souvent divers types de données structurées, non structurées et semi-structurées. Il est généralement construit sur Hadoop, Spark et d'autres technologies de traitement du Big Data.

Alors que la plupart des entrepôts de données stockent les données dans des tables relationnelles, les lacs de données utilisent un schéma plat. Chaque élément de données se voit attribuer un identifiant unique et est marqué par un ensemble de métadonnées. Par conséquent, un lac de données est moins structuré qu'un entrepôt de données. Les données y sont généralement conservées dans leur format d'origine et triées, organisées et filtrées en fonction des besoins analytiques spécifiques, et non lors de leur chargement dans le lac de données.

Lacs de données et marécages de données :

Si un lac de données n'est pas bien géré et gouverné, il peut se transformer en un véritable cloaque. Les données sont déversées sur des plateformes sans supervision ni journalisation adéquates, ce qui complique la tâche des équipes de gestion et de gouvernance des données pour suivre leur contenu. Cela peut engendrer des problèmes de qualité, de cohérence, de fiabilité et d'accessibilité des données.

Par conséquent, scientifiques des données, ingénieurs de donnéesLes utilisateurs finaux, notamment les analystes, risquent de ne pas trouver les données pertinentes pour leurs applications analytiques. Pire encore, la saturation des données peut engendrer des erreurs d'analyse et, au final, de mauvaises décisions commerciales. La sécurité et la confidentialité des données peuvent être compromises, mettant ainsi en péril le patrimoine de données et la réputation de l'entreprise. Pour éviter cette situation délicate, les entreprises doivent gérer efficacement leur environnement de lac de données.

Avantages de la gouvernance des lacs de données :

Une gouvernance des données efficace permet aux entreprises d'améliorer la qualité de leurs données et d'optimiser leur utilisation pour la prise de décisions, ce qui peut se traduire par des améliorations opérationnelles, des stratégies commerciales plus performantes et de meilleures performances financières. Ce principe s'applique également à la gouvernance des lacs de données, comme à tout autre type de système. Parmi les avantages spécifiques offerts par la gouvernance des lacs de données, on peut citer :

Améliorer l'accès aux données pertinentes pour une analyse approfondie. Dans un lac de données bien géré, il est plus facile pour les data scientists et le reste de l'équipe d'analyse de trouver les données dont ils ont besoin pour l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et d'autres applications de science des données.
Consacrez moins de temps à la préparation des données à des fins d'analyse. Dans un lac de données, les données sont généralement conservées brutes, car une application spécifique les requiert. Dans un environnement réglementé, le processus de préparation des données peut être raccourci. Par exemple, un nettoyage préalable des données permet de réduire le temps nécessaire à la correction ultérieure des erreurs et autres problèmes.
Réduire les coûts informatiques et de gestion des données. En empêchant le lac de données de devenir incontrôlable, le traitement et le stockage des données nécessaires sont assurés. ressources peut être réduit. Cela réduit également les besoins globaux en matière de gestion des données en améliorant leur exactitude, leur clarté et leur cohérence.
Améliorer la sécurité et la conformité réglementaire des données sensibles. Un cas d'utilisation courant d'un lac de données est l'aide au marketing et aux ventes. Par conséquent, ces données contiennent généralement des informations confidentielles et sensibles sur les clients. Une gouvernance rigoureuse du lac de données permet de garantir la protection de ces données et d'empêcher leur utilisation abusive.

Défis liés à la gouvernance des lacs de données :

Les disciplines de gestion des données complémentaires à la gouvernance des données incluent la qualité des données, gestion des métadonnéesLa sécurité des données et la gouvernance des lacs de données sont autant d'éléments qui influent sur ces défis. Voici cinq difficultés courantes rencontrées lors du déploiement de lacs de données.

Identifier et maintenir les sources de données appropriées. Dans de nombreuses implémentations de lacs de données, les métadonnées sources ne sont pas enregistrées ou sont tout simplement indisponibles, ce qui remet en question la validité du contenu du lac. Par exemple, le responsable métier d'un système d'information ou d'un jeu de données n'est pas mentionné, et des données apparemment redondantes peuvent poser problème aux analystes. À tout le moins, les métadonnées sources de toutes les données du lac doivent être documentées et mises à la disposition des utilisateurs afin qu'ils puissent en connaître l'origine.
Problèmes de gestion des métadonnées. Les métadonnées sont essentielles pour contextualiser le contenu d'un jeu de données et faciliter sa compréhension et son utilisation dans les applications. Or, de nombreux déploiements de lacs de données n'appliquent pas la définition de données appropriée aux données collectées. De plus, comme les données brutes sont généralement chargées dans un lac de données, de nombreuses entreprises ne disposent pas des procédures nécessaires pour les valider ou appliquer leurs normes internes. Par conséquent, les données du lac de données sont peu exploitables pour l'analyse en raison d'une gestion inadéquate des métadonnées.
La gouvernance et la qualité des données manquent de coordination. Une gouvernance et une gestion de la qualité des données non coordonnées peuvent entraîner l'introduction de données de faible qualité dans le lac de données. Lorsque ces données sont utilisées pour analyser et orienter les décisions commerciales, cela peut conduire à des résultats inexacts, engendrant une perte de confiance dans le lac de données et une méfiance généralisée envers les données au sein de l'organisation. Une mise en œuvre efficace d'un lac de données nécessite analystes de la qualité des données et les ingénieurs travailleront en étroite collaboration avec l'équipe de gouvernance des données et les équipes commerciales. gestionnaires de données Appliquer les politiques de qualité des données, analyser les données et prendre les mesures nécessaires pour améliorer leur qualité.
Manque de coordination entre la gouvernance des données et la sécurité des données. Dans ce cas, des normes et politiques de sécurité des données mal appliquées dans le processus de gouvernance peuvent entraîner des problèmes d'accès aux données personnelles et autres données sensibles protégées par la réglementation sur la protection de la vie privée. Bien que les lacs de données soient conçus comme des sources de données relativement ouvertes, des contrôles de sécurité et d'accès restent indispensables. Les équipes de gouvernance et de sécurité des données doivent collaborer à la conception du lac de données, au processus de chargement et aux efforts continus de gouvernance des données.
Conflits entre unités commerciales utilisant le même lac de données. Il peut arriver que différents services appliquent des règles métier différentes à des données similaires, ce qui peut empêcher de corriger les incohérences et donc d'effectuer des analyses précises. Un programme de gouvernance des données robuste, avec une vision globale des politiques, normes, procédures et définitions des données, incluant un glossaire métier, permet de réduire les problèmes rencontrés lorsque plusieurs unités opérationnelles utilisent un lac de données. Si une entreprise possède plusieurs lacs de données, chacun d'eux doit être intégré au processus de gouvernance et un responsable des données métier doit lui être désigné.

Comment commencer à gérer les lacs de données ?

Comme pour la gouvernance des données dans d'autres types de systèmes, les étapes initiales communes à la gouvernance d'un lac de données comprennent :

Documentez l'analyse de rentabilité de la gestion du lac de données, y compris les indicateurs de qualité des données et d'autres moyens de mesurer les avantages des efforts de gestion.
Trouvez des dirigeants ou des sponsors d'entreprises pour vous aider à obtenir l'approbation et le financement nécessaires aux efforts de gouvernance.
Si vous n'avez pas encore mis en place une structure de gouvernance des données, créez-en une qui comprenne une équipe de gouvernance, une gestion des données et un comité de gouvernance des données – composé de dirigeants d'entreprise et d'autres propriétaires de données concernés.
Collaborer avec le comité de gouvernance pour élaborer des normes de données et des politiques de gouvernance pour l'environnement du lac de données.

Une autre bonne première étape consiste à créer un catalogue de données pour aider les utilisateurs finaux à localiser et à comprendre les données stockées dans le lac de données. Si vous disposez déjà d'un catalogue d'autres actifs de données, vous pouvez l'étendre au lac de données. Le catalogue de données capture les métadonnées et crée un inventaire des données disponibles que les utilisateurs peuvent consulter pour trouver celles dont ils ont besoin. Vous pouvez également y intégrer des informations sur les politiques de gouvernance des données de votre organisation, ainsi que sur les mécanismes d'application des règles et restrictions.

En conclusion, la valeur d'un lac de données peut être considérablement accrue par l'intégration d'une gouvernance des données robuste, ainsi que de processus de gestion des métadonnées, de qualité et de sécurité des données, dès la conception, le chargement et la maintenance de l'environnement de données. L'implication active de professionnels expérimentés dans tous ces domaines est également cruciale. Sans cela, votre lac de données risque fort de se transformer en un véritable marécage de données.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aura permis de mieux comprendre la gouvernance des lacs de données. Pour en savoir plus, nous vous invitons à consulter [lien manquant]. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

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