Glossaire des données 101

UN glossaire des données, parfois appelé glossaire des affaires, est essentiel à tout gouvernance des données Stratégie, mais elle est souvent négligée. Par exemple, les hommes d'affaires parlent parfois un langage différent, ou dans les cas de fusions-acquisitions, différentes entreprises utilisent un nom différent pour une même chose. Le glossaire de données peut répondre à cette complexité en créant un glossaire de données commun. En bref, quel que soit votre secteur d'activité ou le type d'activité de données que vous menez, la capacité d'une organisation à utiliser un langage commun unifié est un élément clé de la gouvernance des données, garantissant la fiabilité de vos données.

Alors, dans cet article, nous allons examiner de plus près Qu'est-ce qu'un glossaire de données, pourquoi il est essentiel à la gouvernance des données et la différence entre un glossaire de données et un dictionnaire de données.

Qu'est-ce qu'un glossaire de données ?

Un glossaire de données, ou glossaire métier, est une liste de termes métier et de leurs définitions que les organisations utilisent pour garantir l'uniformité des définitions à l'échelle de l'entreprise lors de l'analyse des données. Le glossaire métier génère un vocabulaire métier commun à tous les membres de l'organisation. Un langage commun et unifié est un élément clé de la gouvernance des données. Une compréhension cohérente des concepts et termes métier clés, ainsi que de leurs relations, permet à une organisation de comprendre ses données et de les gérer efficacement.

Qu'est-ce qu'un glossaire de données ?

Quelles sont les différences entre un glossaire de données et un dictionnaire de données ?

Le terme « glossaire de données » ou « glossaire métier » est souvent confondu avec « dictionnaire de données », mais leurs utilisations sont très différentes. Le glossaire de données est destiné au public professionnel. Il définit la signification exacte des termes métier afin de garantir l'utilisation de la terminologie appropriée dans le contexte approprié au sein de l'organisation. Les dictionnaires de données, quant à eux, sont particulièrement utiles au personnel technique pour la gestion des données. Ils définissent et décrivent les propriétés d'un jeu de données et de ses champs.

Un dictionnaire de données se concentre sur les données physiques, tandis qu'un glossaire métier se concentre sur les termes et concepts métier. Un dictionnaire de données se compose généralement d'un ensemble de données (généralement sous forme de tableau) et de la liste de ses champs (généralement des colonnes), tandis qu'un glossaire métier contient une liste de termes métier et leurs définitions. L'objectif d'un dictionnaire de données est de permettre une compréhension claire des données et des bases de données, tandis qu'un glossaire métier fournit un vocabulaire commun et une compréhension des concepts métier de base.

Les dictionnaires de données étant de nature plus technique, ils sont souvent créés et détenus par le service informatique, tandis que les entreprises possèdent souvent des glossaires métier. Une organisation dispose d'un dictionnaire de données par source de données, et un seul glossaire métier peut être utilisé dans toute l'organisation. Les dictionnaires de données servent généralement à documenter les sources de données, à modéliser les données et à concevoir des bases de données, tandis que les glossaires métier servent à la gouvernance des données et à l'analyse des besoins.

Cependant, les deux fonctionnent ensemble pour décrire différents aspects des données afin que les entreprises puissent obtenir une image complète de leurs données.

Pourquoi le glossaire des données est-il essentiel à la gouvernance des données ?

Six raisons pour lesquelles les glossaires de données sont essentiels à la gouvernance des données :

1. Combler le fossé entre l’entreprise et l’informatique :

Un bon programme de gouvernance des données créera un pont entre l'entreprise et l'informatique. En comprenant les métadonnées sous-jacentes et les données associées, lignées de données Associés aux termes commerciaux, les glossaires commerciaux aident à combler cette lacune et à apporter une plus grande valeur à l'organisation.

2. Recherche intégrée :

Le principal intérêt de la gestion des glossaires de données réside dans la possibilité d'établir des liens entre les termes métier qui pilotent la gouvernance des données au sein de l'organisation. Un bon glossaire de données doit proposer une fonction de recherche intégrée permettant de trouver des résultats contextuels, tels que des termes métier, des définitions, des métadonnées techniques, des indicateurs clés de performance (KPI) et des domaines de processus.

3. La capacité de saisir les termes commerciaux et tous les artefacts associés :

À quoi sert un terme commercial s'il ne peut être relié à d'autres termes commerciaux et indicateurs clés de performance ? Dans le contexte actuel, soucieux de la réglementation et de la conformité, il est important de saisir les liens entre les termes commerciaux et entre la technologie et les entités commerciales. Les glossaires commerciaux définissent les relations entre les termes commerciaux et leurs métadonnées sous-jacentes pour une analyse plus rapide et une prise de décision optimisée.

4. Gestion de projet et flux de travail intégrés :

Les équipes métier et transverses travaillant en silos, les utilisateurs commencent à définir les termes métier selon leurs préférences, au lieu de suivre les politiques et les bonnes pratiques standard. Pour être efficaces, les glossaires métier doivent prendre en charge la gestion collaborative des flux de travail et les processus d'approbation, afin que les parties prenantes puissent visualiser les rôles et responsabilités établis en matière de gouvernance des données. Grâce à cette fonctionnalité, les utilisateurs de termes métier peuvent apporter leur contribution tout au long du processus de définition des données avant publication.

5. La possibilité de publier des conditions commerciales :

Les entreprises performantes non seulement saisissent les termes métier et leurs définitions, mais les publient également pour que les grandes entreprises puissent y accéder. Les utilisateurs du glossaire de données sont généralement membres de l'équipe de gouvernance des données et doivent se voir attribuer des rôles pour créer, modifier, approuver et publier le contenu du glossaire. Les propriétés du workflow indiquent les rôles attribués à chaque utilisateur, y compris ceux disposant d'autorisations de publication. Après la publication initiale, le contenu du glossaire de données peut être révisé et republié en continu selon les besoins de l'entreprise.

6. Traçabilité de bout en bout :

La capture des termes métier et l'établissement de relations sont essentiels à la gestion d'un glossaire. Cependant, sans traçabilité, cette solution est loin d'être complète. Un bon glossaire de données peut contribuer à la traçabilité à l'échelle de l'entreprise, sous forme de cartes mentales ou de rapports tabulaires, une fois les relations établies.

Quels sont les avantages d’un glossaire de données ?

Dans l'environnement complexe d'aujourd'hui, disposer d'un glossaire métier régulièrement mis à jour est essentiel. Il assure une communication cohérente entre tous les membres de l'organisation. Il garantit également que chacun consulte et utilise les données de la même manière. Il crée les normes nécessaires pour l'ensemble de l'organisation. De plus, comme il devient de plus en plus difficile pour les organisations de comprendre et de gérer correctement les données, un glossaire métier bien géré est l'un des meilleurs moyens de garantir que tous utilisent les mêmes informations.

Dans l'environnement complexe d'aujourd'hui, disposer d'un glossaire d'entreprise régulièrement mis à jour est indispensable. Il assure une communication cohérente entre tous les membres d'une organisation et garantit que chacun consulte et utilise les données de la même manière. Il crée une norme indispensable au sein de l'organisation. De plus, comme il est de plus en plus difficile pour les organisations d'interpréter les données et de les gérer correctement, un glossaire d'entreprise bien géré est l'un des meilleurs moyens de garantir que tous travaillent avec les mêmes informations. Parmi les autres avantages, on peut citer :

Les autres avantages du glossaire de données incluent :

1. Établissez des relations entre les termes pour des recherches de données plus rapides :

L'un des principaux avantages d'un glossaire métier est qu'il définit les relations entre les termes métier, facilitant ainsi la recherche. Un glossaire métier complet définit les termes, fournit des exemples et illustre les relations entre eux. Il met en corrélation tous les autres éléments liés au terme, notamment les indicateurs clés de performance, les processus, les bases de données et les systèmes, les propriétaires de données et gestionnaires de donnéesLes termes commerciaux ne sont utiles que s'ils peuvent être reliés à ces autres sources de données. Le glossaire commercial permettra également de relier les termes commerciaux entre les entités techniques et les entités commerciales.

2. Soutenir la collaboration :

Le glossaire de données fournissant à tous les utilisateurs les mêmes définitions des termes utilisés dans l'ensemble de l'organisation, les services peuvent communiquer plus efficacement. Si vous demandez à deux personnes différentes au sein d'une organisation ce que signifie « bihebdomadaire », vous obtiendrez probablement deux réponses différentes.

Grâce au dictionnaire métier, les employés n'ont plus besoin de deviner ou de réexpliquer ce qu'ils veulent dire et peuvent se référer à un emplacement central, ce qui fait gagner du temps à tous. Le glossaire de données permet de rapprocher les services, notamment entre les services métier et informatiques. Surtout lorsqu'il est associé au dictionnaire de données, il inclut également les métadonnées de base associées aux termes métier et au contexte des données, facilitant ainsi la recherche de métadonnées pour les spécialistes.

3. Définir les rôles de gouvernance des données :

Les glossaires métier facilitent la gestion collaborative des flux de travail et les processus d'approbation, offrant une visibilité aux parties prenantes disposant de rôles et de responsabilités bien définis en matière de gouvernance des données. Ils évitent ainsi aux équipes métier et transverses de se séparer, où elles définissent souvent les termes métier selon leurs propres connaissances et ne respectent pas les politiques et les bonnes pratiques standard. Ils rendent également ces termes accessibles à l'ensemble de l'entreprise.

Pour créer et maintenir correctement les glossaires métier, les utilisateurs métier se voient attribuer des rôles pour effectuer diverses tâches liées à la création : créer, modifier, approuver et publier le contenu du glossaire métier, ce qui garantit la traçabilité et la responsabilité de bout en bout des projets du glossaire métier et des personnes impliquées dans le processus. De même, il est important de réviser et de publier régulièrement le glossaire de données en fonction des besoins de l'organisation afin de garantir son actualité et sa pertinence. Une mise à jour du glossaire de données selon des processus clairs et des normes strictes renforcera la confiance dans les données au sein de l'entreprise.

4. Établir des objectifs mesurables qualité des données:

Le glossaire métier assure un échange, une compréhension et un traitement cohérents au sein de l'organisation. Il est recommandé aux organisations d'élaborer une norme régissant la définition, la saisie, la modification et la publication des termes. Les organisations devraient utiliser la documentation pour normaliser la création de définitions de qualité au sein de l'entreprise. Parmi les exemples de documents standards, on peut citer des règles telles que l'interdiction d'utiliser des mots dans le titre du terme défini, l'interdiction d'inclure des acronymes ou des abréviations, l'obligation d'être descriptive, etc. Tout cela apporte clarté et cohérence aux données.

Une bonne gouvernance des glossaires métier permet une mesure de haute qualité des données. Une fois la qualité des données établie et respectée, vous pouvez commencer à test La qualité des données est évaluée en fonction de la fréquence de consultation du dictionnaire métier (moins de consultations, meilleures sont les définitions), de la réduction de l'utilisation des synonymes et de la diminution des malentendus. En cas de problème, il est facile de l'identifier et d'y remédier.

Un glossaire de données évite les malentendus et harmonise les services d'une organisation. Il assure la transparence et garantit l'exactitude et la compréhension des données et des termes métier dans toute l'entreprise. C'est également un outil précieux pour la formation des nouveaux employés. Les bonnes pratiques de définition et de catégorisation des termes renforcent la confiance des utilisateurs, facilitent la recherche des données et apportent de la clarté.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons qu'il vous permettra de mieux comprendre ce qu'est un glossaire de données. Pour en savoir plus sur ce sujet, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

En tant que l'un des meilleurs outils de lignage de données Disponible sur le marché aujourd'hui, Gudu SQLFlow peut non seulement analyser les fichiers de script SQL, obtenir la lignée des données et effectuer un affichage visuel, mais également permettre aux utilisateurs de fournir la lignée des données au format CSV et d'effectuer un affichage visuel. (Publié par Ryan le 2 juin 2022)