Origine des données

Qu’est-ce que le lignage des données ?

Pourquoi le lignage des données est-il important ?

Le lignage des données est essentiel pour plusieurs raisons fondamentales :

• Qualité des données : Le lignage des données améliore la qualité des données en révélant comment les données sont transformées et en détectant les erreurs ou les incohérences.
• Fiabilité des données : Comprendre le cheminement des données favorise la confiance dans leur exactitude, accroît la fiabilité des analyses et confirme la qualité des décisions.
• Reproductibilité : Le lignage des données permet de reproduire n’importe quel jeu de données en sortie, car elle conserve les données source, ainsi que toutes les transformations appliquées.
• Conformité réglementaire : Le lignage des données satisfait à des réglementations strictes en fournissant un historique fiable et traçable de la gestion et de l’utilisation des données.
• Gouvernance des données : Le lignage des données soutient les efforts de gouvernance en suivant les flux de données et en garantissant le respect des politiques en vigueur.
• Résolution des incidents : Identifiez rapidement les problèmes de données grâce à leur traçabilité et résolvez-les rapidement.
• Collaboration : Le lignage des données partagé améliore la collaboration entre les équipes en fournissant une compréhension partagée du parcours des données.
• Gestion du cycle de vie : Le lignage des données permet de gérer le cycle de vie des données, de la création aux étapes d’archivage.
• Gestion du changement : Le lignage des données guide les changements contrôlés du système de données, ce qui minimise les perturbations.
• Audit : Le lignage des données est un enregistrement historique. Elle valide les traitements ou les transformations exigés qui ont été effectués.
• Analyse d’impact : Le lignage des données permet d’anticiper les effets potentiels des modifications, réduisant ainsi les effets inattendus lors de la mise en œuvre.

Quels sont les différents types de traçabilité des données ?

Le lignage des données peut être classé en plusieurs types, selon l’orientation et l’objectif du suivi. Les principales formes de traçabilité des données sont les suivantes :

• La traçabilité avancée des données : Ce processus retrace les données, de la source à la destination. Elle rend compte de la manière dont les données sont traduites et traitées dans votre pipeline de données. La traçabilité avancée des données permet de détecter les transformations de données, les problèmes de qualité et la manière dont les données génèrent des informations ou des rapports.
• La traçabilité rétrospective des données : Dans la traçabilité des données à rebours, les données circulent dans le sens inverse. Ce processus commence par un rapport ou une visualisation, et remonte jusqu’aux sources de données. Il contribue ainsi à expliquer des éléments de données dans un rapport et à valider les résultats.
• Lignage horizontal des données : Le lignage horizontal des données suit la migration des données durant un cycle de traitement ou de transformation. Elle explique comment les données sont modifiées en une seule étape. Cette origine permet de déboguer et de découvrir les difficultés de transformation des données.
• Lignage vertical des données : Le lignage vertical des données suit les données depuis les systèmes source jusqu’à leur destination dans votre écosystème de données. Elle résume la manière dont les données circulent à travers les sources de données, l’intégration, la transformation et l’analyse.
• Le lignage des données de bout en bout : suit les données de la création à l’utilisation, couvrant leur parcours à travers les processus et les systèmes de l’entreprise.
• Traçage partiel des données : se concentre sur des jeux de données partiels ou des processus spécifiques, utiles pour comprendre la lignée des éléments.
• Le traçage intersystème des données : suit les données d’un système à l’autre, ce qui facilite la compréhension de l’échange et de l’intégration des données.
• Le traçage intrasystème des données : trace le flux de données au sein d’un système, et fournit ainsi des informations utiles pour comprendre les interactions et les dépendances.

• Le traçage des données suit le cheminement des données à travers les étapes de traitement, indiquant comment elles évoluent en passant d’un système à l’autre. Cela commence par l’identification des sources de données telles que les bases de données, les entrepôts de données, les lacs de données ou les fichiers.
• Certains systèmes et outils modernes capturent et documentent automatiquement le lignage des données, réduisant ainsi le besoin en suivi manuel.
• Le mouvement des données, y compris le filtrage et les calculs, est enregistré comme étant traité.
• Les outils de traçabilité des données établissent des relations entre différents jeux de données et transformations, créant une carte représentant le flux de données.
• Certaines solutions de traçabilité des données fournissent des visualisations sous forme de diagrammes pour une meilleure compréhension.
• La traçabilité des données vous permet d’analyser les dépendances entre des éléments de données, des processus et des systèmes différents. Ceci est crucial pour l’analyse des incidences lorsque des changements sont effectués.
• Grâce au lignage des données, vous pouvez retracer les erreurs ou les anomalies jusqu’à leur source, ce qui rend le dépannage plus efficace.
• Certaines solutions de traçabilité des données fournissent un suivi des versions et de l’historique que vous puissiez voir comment les données ont changé au fil du temps.
• La collaboration entre les équipes permet de comprendre et de contribuer au cycle de vie des données.
• Le lignage des données prend en charge la gouvernance des données en fournissant une piste d’audit claire des mouvements et des transformations des données, ce qui est essentiel pour la conformité réglementaire.
• L’évaluation des incidences utilise la traçabilité des données pour prédire les effets des changements sur les processus en aval.

L’objectif ultime de la traçabilité des données est d’assurer la transparence, d’améliorer la qualité des données et de garantir une meilleure prise de décision fondée sur une connaissance claire des origines et des transformations des données.

• Conformité financière : mise à disposition des rapports financiers précis et respect des normes réglementaires grâce à la traçabilité des données.
• Confidentialité des données de soins de santé : suivi des données des patients pour se conformer aux réglementations HIPAA et préserver la confidentialité.
• Contrôle des stocks du commerce de détail : optimisation de la gestion des stocks et réduction des déchets par le biais du suivi des données d’inventaire.
• Qualité de fabrication : amélioration de la qualité des produits et détection des problèmes de production grâce au lignage des données.
• Recherche pharmaceutique : garantie de données de recherche fiables pour le développement et le traitement des médicaments.
• Expérience client : améliore les interactions avec les clients grâce à des informations sur une personnalisation fondée sur les données.
• Transparence gouvernementale : maintien de la transparence des données et responsabilité pour une efficacité des services.
• Prévention de la fraude : détection et prévention de la fraude en traçant les modèles de transaction.

Parmi les autres domaines qui utilisent la traçabilité des données citons l’analyse des ressources humaines, le marketing ciblé, la gestion énergétique, l’évaluation des risques, l’optimisation de la chaîne logistique, la distribution de contenu multimédia, la surveillance environnementale, etc.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) fournit activement des solutions permettant aux entreprises d’exploiter la puissance des données et de les convertir en informations précieuses. Voici les informations HPE relatives à la traçabilité des données :

HPE Machine Learning Data Management : un outil logiciel de gestion des versions et du pipeline de données qui peut être utilisé pour le traitement des données et les cas d’utilisation du machine learning. Le logiciel prend en charge la traçabilité des données de bout en bout en gérant les versions des pipelines de données, du code et des jeux de données.

En plus de ses offres de produits, HPE fournit des ressources et des informations liées à des concepts plus larges qui recoupent la traçabilité des données :

Machine learning : L’implication de HPE dans le machine learning souligne son engagement à promouvoir des analyses avancées en formant des algorithmes à reconnaître des modèles dans les données. Elle affirme ainsi sa volonté de fournir aux entreprises des informations transformantes.

Gestion des données : L’engagement de HPE dans la gestion des données marque sa décision d’aider les organisations à utiliser efficacement leurs actifs de données. Pour ce faire, elle a choisi de s’aligner sur les principes de traçabilité des données en mettant l’accent sur un flux de données précis et sur un suivi de la fiabilité.

Pipelines de données : L’exploration des pipelines de données par HPE reflète son objectif d’optimiser l’efficacité des processus de données. Ces processus soulignent le lien existant avec la compréhension du déplacement des données à travers les étapes et les systèmes.