Gouvernance des données Snowflake

Avec l'essor des applications SaaS et la migration du traitement des données vers le cloud, un volume incalculable de données arrive à un rythme toujours croissant, exigeant des décisions métier en temps réel. Que votre organisation décide de migrer ses données depuis ses anciens silos ou de charger d'innombrables données brutes provenant de sources disparates, vous avez probablement déjà envisagé le cloud. entrepôt de données comme Snowflake pour répondre à ces deux problèmes courants intégration des données cas d'utilisation.

Gouvernance des données Snowflake

Cependant, la traçabilité des données provenant de sources aussi diverses peut s'avérer difficile. Garantir l'exactitude et la pertinence des sources de données est la priorité absolue d'une organisation, et surtout, répondre aux attentes de tous les utilisateurs en matière de libre-service. C'est là que réside toute la difficulté. gouvernance des données est le plus influent.

La gouvernance des données implique la protection et le contrôle des données, ainsi que la possibilité pour les membres de l'organisation de partager, traiter et socialiser les informations pertinentes extraites de ces données. Elle protège l'intégrité, la qualité et la crédibilité des données partagées au sein de l'organisation. Ses avantages peuvent être décuplés par une conception judicieuse. stratégies de gouvernance des données sont appliqués aux entrepôts de données basés sur le cloud.

Snowflake comme entrepôt de données moderne

En tant qu'entrepôt de données cloud, Snowflake offre les performances, la simultanéité et la simplicité nécessaires pour stocker et analyser toutes les données d'une organisation en un seul endroit. Snowflake fournit un référentiel de données permettant l'ingestion de données structurées à des fins de reporting et d'analyse. Sa capacité à accepter de grandes quantités de données brutes provenant de sources multiples et dans des formats variés fait également de l'informatique une solution de lac de données attractive pour de nombreux décideurs informatiques. Grâce à sa capacité à séparer le stockage et le calcul, ressources, vous pouvez augmenter dynamiquement la capacité de stockage du lac de données sans tenir compte des nœuds de calcul et ajuster de manière flexible la taille du cluster de calcul pour répondre à la demande uniquement lorsque cela est nécessaire.

Au-delà de l'entrepôt et dans le lac

Les lacs de données peuvent constituer une alternative au stockage d'ensembles de données disparates, parfois limités, dans des silos dispersés. Ils doivent fournir un système intégré unique permettant de stocker et d'accéder facilement à de grandes quantités de données, tout en offrant un accès complet et direct aux données organisationnelles brutes (non filtrées), auxquelles les professionnels de la business intelligence et de nombreux autres utilisateurs de l'organisation devraient avoir accès.

Le lac de données construit sur la base d'un entrepôt de données moderne devrait présenter les avantages suivants :

• Les données brutes peuvent être chargées, analysées et interrogées immédiatement sans analyse préalable ni transformation.
• Flux de données structurés et semi-structurés sans codage manuel ni aucune intervention manuelle.
• Gérez les requêtes SQL natives et les requêtes de schéma en temps de lecture sur des données structurées et semi-structurées.
• Stockez de manière rentable de grandes quantités de données brutes tout en déployant uniquement la puissance de calcul nécessaire.

L'importance de la gouvernance des données

Pour toute organisation axée sur les données souhaitant exploiter pleinement ses données pour l'analyse et la veille stratégique, la gouvernance des données doit être une priorité absolue, et l'utilisation d'un entrepôt de données cloud comme Snowflake est la solution idéale. Par conséquent, les responsables informatiques désireux de relever les défis de la transformation numérique, sans planifier une stratégie de gouvernance des données adéquate, risquent de commettre l'erreur de se plonger tête baissée dans leurs lacs de données existants, pour finalement se retrouver dans un bourbier de données.

Conséquences de l'absence de gouvernance et de qualité des données

Alors que les données affluent à un rythme toujours plus rapide dans les lacs de données, les décisions commerciales doivent être prises en temps réel. Sans mesures appropriées, la qualité des données, quelle qu'elle soit, est quasiment impossible à adapter. Idéalement, les ensembles de données qui alimentent le lac de données devraient l'enrichir, mais malheureusement, ils le polluent parfois.

Par conséquent, les équipes informatiques peuvent mettre des semaines à publier de nouvelles sources de données assimilables en quelques secondes. Pire encore, les clients finissent par créer leur propre version de la « vérité » en ajoutant leurs propres règles à la source de données nouvellement créée, sans que les consommateurs de données ne se rendent compte que de nouvelles données sont déjà disponibles. Au final, trop de temps est perdu à préparer et sécuriser les données au lieu de les analyser et de fournir des informations précieuses pour l'entreprise.

De haut en bas et de bas en haut

Généralement, la gouvernance des données s'applique selon une approche descendante lors de la création d'un entrepôt de données d'entreprise. Il faut d'abord définir un modèle de données central, ce qui requiert l'expertise d'un professionnel des données, tel qu'un intendant des données, scientifique des données, gestionnaire de données, délégué à la protection des données, ou ingénieur de données, pour reconstruire les données plusieurs fois à des fins sémantiques avant de les extraire pour analyse.

Après ingestion, le catalogue de données conciliera lignée et accessibilité. Si cette approche est efficace pour gérer les données de manière centralisée, cette approche traditionnelle de la gouvernance des données ne s'adapte pas à l'ère numérique : trop peu de personnes y ont accès.

Une autre approche consiste à concevoir la gouvernance des données du lac de données selon une approche ascendante. Comparé au modèle centralisé, ce modèle plus agile présente plusieurs avantages. Par exemple, il est évolutif selon les sources de données, les cas d'utilisation et les publics, et ne nécessite pas de structure de fichier spécifique pour l'ingestion des données. Grâce à l'infrastructure cloud et au Big Data, cette approche peut considérablement accélérer le processus d'ingestion des données brutes.

Les lacs de données commencent généralement par une approche de type « laboratoire de données », où seuls les plus experts en données peuvent accéder aux données brutes. D'autres niveaux de gouvernance sont ensuite nécessaires pour relier les données au contexte métier avant que d'autres utilisateurs puissent les exploiter. Une telle stratégie de gouvernance des données garantit que le lac de données offre systématiquement une source unique et fiable d'informations à tous les utilisateurs.

Équilibrer les processus collaboratifs de gouvernance des données

À mesure que de plus en plus de personnes, issues de différents services de l'organisation, intègrent des sources de données toujours plus nombreuses, le data lake idéal doit être doté d'une stratégie de gouvernance des données adaptée et établir dès le départ une approche plus collaborative de la gouvernance. Cela permet aux utilisateurs métier les plus avertis de devenir fournisseurs et curateurs de contenu. Pour cette approche, il est essentiel de travailler en équipe dès le départ sur les données. Sinon, vous risquez d'être submergé par la quantité de travail nécessaire pour vérifier la fiabilité des données qui affluent dans le data lake.

Fournir des données fiables

Nous comprenons maintenant l'importance de la gouvernance des données lors de la phase initiale de la migration des données vers le cloud, et pourquoi la mise en œuvre d'une stratégie collaborative de gouvernance des données est la seule solution. Voyons maintenant les étapes recommandées pour l'appliquer à un lac de données sur Snowflake.

Étape 1 : Découvrir et nettoyer

Utilisez des outils modernes de reconnaissance de formes, de profilage et de qualité des données pour capturer et déterminer les éléments nécessaires à la qualité des données. En exploitant les données dès leur entrée dans l'environnement, vous pouvez comprendre leur contenu et les rendre plus pertinentes. Votre phase de découverte et de nettoyage doit inclure les outils et fonctionnalités suivants :

• Profilage automatisé grâce au catalogage des données. Systématisez le processus en l'appliquant automatiquement à chaque jeu de données principal. Profilage automatique des données, création et catégorisation des métadonnées pour faciliter leur découverte.
• Préparation des données en libre-service. Possibilité pour chacun d'accéder à l'ensemble de données, puis de les nettoyer, normaliser, transformer ou enrichir.
• Les opérations de qualité des données commencent par la source de données et le cycle de vie des données pour garantir que des données fiables sont finalement disponibles pour tout opérateur, utilisateur ou application de données.
• Omniprésence grâce au libre-service. Offrez des fonctionnalités sur toutes les plateformes et applications, à tous, des développeurs aux analystes commerciaux.

Étape 2 : Organiser et responsabiliser

L'avantage de centraliser des données fiables dans un environnement partageable est qu'une fois exploitables, elles permettent à l'organisation de gagner du temps et des ressources. Ceci peut se faire de plusieurs manières :

• Organisez un catalogue de données et créez une source unique de données fiables et protégées, permettant de contrôler les données enregistrées et leur traçabilité. Ces informations doivent inclure la provenance des données, les personnes qui y ont eu accès et les relations entre les différents ensembles de données. Lignée de données vous donnera un aperçu du suivi du flux de données depuis la source de données jusqu'à la destination finale, ainsi que de la conformité aux réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD ou le CCPA.
• Donnez à vos collaborateurs les moyens de gérer, de corriger et de protéger vos données. Des fonctionnalités back-office sont prises en charge pour désigner des responsables de la gestion des données et faciliter leur recherche et leur utilisation. Confiez la préparation à ceux qui peuvent les identifier avec précision, et les données sensibles à ceux qui doivent les consulter.
• Impliquez vos pairs dans l'amélioration des données. Grâce à des fonctionnalités de gestion collaborative des données, comme la gestion des données, vous pouvez créer des flux de travail et des activités de gestion coordonnés qui impliquent tous les acteurs dans la qualité des données.

Étape 3 : Automatiser et activer

Une fois que toutes les données découvertes et nettoyées sont centralisées et que les principales parties prenantes ont été impliquées dans leur gestion collaborative afin d'en garantir la fiabilité et la conformité, il est temps de mettre en œuvre la phase d'automatisation. L'automatisation du traitement des données est essentielle non seulement pour maintenir des flux de travail évolutifs, mais aussi pour éliminer les tâches manuelles répétitives, fastidieuses et contre-productives.

• Utilisez l’apprentissage automatique pour apprendre de la correction et de la déduplication afin de suggérer la meilleure action à appliquer au pipeline de données, ou pour prendre les connaissances implicites des utilisateurs et les exécuter à grande échelle grâce à l’automatisation.
• Utilisez ou chiffrez la protection automatique. Partagez sélectivement des données au sein de votre organisation à des fins de développement, d'analyse, etc., sans divulguer d'informations personnelles identifiables à des personnes non autorisées à les consulter.
• Facilitez l'accès à tous. Créez une plateforme accessible à tous, en exploitant des applications conviviales pour une communauté d'acteurs.
• Utilisez les services API pour extraire des ensembles de données précieux de votre lac de données et les transférer vers vos applications métier. Transférez vos données vers des applications qui bénéficient des données fiables générées par vos efforts de gouvernance des données et alimentez vos applications métier en informations précieuses.

Inévitablement, à mesure que de plus en plus d'organisations déploient leurs stratégies de transformation numérique et adoptent l'intégration des données dans le cloud, elles s'intéresseront de plus en plus à la gouvernance des données. Comme nous l'avons mentionné, Snowflake propose une solution moderne d'entrepôt de données dans le cloud, permettant de créer un lac de données pour gérer tous types de données, des migrations Big Data aux projets Big Data, quels que soient leur format et leur origine. C'est un avantage considérable, car vous pouvez charger et accéder à toutes vos données depuis une source unique et fiable.

Cela dit, la fiabilité des informations fournies dans un lac de données n'est garantie que si une stratégie de gouvernance des données robuste est mise en place. La gouvernance des données ne peut être véritablement assurée que par une découverte et un nettoyage appropriés, une gestion responsable, une qualité optimale et un libre-service.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons qu'il vous aidera à mieux comprendre la gouvernance des données Snowflake. Pour en savoir plus sur la gouvernance des données Snowflake, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

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