Data Lineage : introduction à la traçabilité des données

Qu’est-ce que le Data Lineage ?

Le Data Lineage ou traçabilité des données, désigne le processus de suivi et de documentation des flux de données depuis leur origine jusqu'à leur utilisation finale. Il permet de comprendre comment les données sont créées, transformées, stockées et consommées à travers les différents systèmes et processus au sein d'une organisation.

En d'autres termes, le Data Lineage fournit une vue transparente et détaillée de la provenance et des transformations des données, ce qui est essentiel pour garantir leur qualité, leur intégrité et leur conformité réglementaire.

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Pourquoi assurer la traçabilité des données ?

Élément clé de la gestion des données, assurer la traçabilité des données est primordial pour plusieurs raisons :

Fiabilité des données : en comprenant l'origine et les transformations des données, une entreprise peut garantir la fiabilité et la qualité de ses données. Cela permet d'éviter les erreurs et les incohérences qui pourraient compromettre la prise de décision et la confiance des parties prenantes.
Gestion des risques : le data lineage aide à identifier et à atténuer les risques liés à l'utilisation de données inexactes, incomplètes ou non fiables. Cela est particulièrement important dans des secteurs réglementés où la conformité est une préoccupation majeure.
Conformité réglementaire : de nombreuses réglementations, telles que le RGPD en Europe ou la HIPAA aux États-Unis, exigent que les entreprises puissent démontrer la conformité en matière de protection des données. La traçabilité des données permet de documenter et de prouver le respect de ces réglementations.
Optimisation des processus : en comprenant comment les données circulent à travers les systèmes et les processus, une entreprise peut identifier les inefficacités et les goulets d'étranglement.

Comment mettre en place le lignage de données ?

Pour mettre en place le lignage de données de manière efficace, plusieurs étapes clés doivent être suivies :

Identification des sources de données : commencez par recenser toutes les sources de données pertinentes au sein de l'organisation, y compris les bases de données, les entrepôts de données, les applications, les fichiers plats, etc.
Documentation des flux de données : cartographiez les flux de données entre les différentes sources, en identifiant les points d'origine, les transformations et les destinations des données à travers les différents systèmes et processus.
Utilisation d'outils spécifiques : Investissez dans des outils de gestion des métadonnées et de traçabilité des données qui facilitent la documentation et la visualisation des flux de données. Par exemple, l’outil DBT (Data Build Tool) permet d’automatiser une partie du processus et de fournir des fonctionnalités avancées en termes de traçabilité des données (documentation, graphique de dépendance…).
Définition des normes et des conventions : établissez des normes et des conventions pour la documentation et la structuration des métadonnées liées aux flux de données. Cela garantira la cohérence et la compréhension commune des informations de Data Lineage au sein de l'organisation.
Collaboration interfonctionnelle : impliquez les différentes parties prenantes, y compris les équipes informatiques, les métiers et les experts en données, dans le processus de mise en place du lignage de données. Une approche collaborative favorise une compréhension holistique des flux de données et assure une couverture complète.
Validation et tests : validez et testez le lignage de données pour vous assurer de son exactitude et de sa fiabilité. Identifiez et corrigez les éventuelles incohérences ou lacunes dans la documentation des flux de données.
Maintenance continue : la traçabilité des données est un processus continu. Assurez-vous de mettre en place des mécanismes de maintenance réguliers pour actualiser la documentation et suivre les évolutions des flux de données au fil du temps.

Cas d’application du Data Lineage

Les organisations ont un besoin croissant d’informations, mais ces résultats dépendent d’une compréhension des données et de leur parcours tout au long du cycle de vie. Voici quelques cas d'utilisation typiques qui nécessitent la traçabilité des données :

Conformité : pour se conformer aux réglementations en matière de protection des données, telles que RGPD, HIPAA ou CCPA, les organisations doivent être en mesure de démontrer où se trouvent leurs données, comment elles sont utilisées et qui y a accès. La traçabilité des données fournit une visibilité sur le mouvement des données à travers les systèmes, permettant ainsi de surveiller et de contrôler l'utilisation des données pour se conformer aux exigences réglementaires.
Analyse d’impact : avant de mettre en œuvre des modifications dans les bases de données, les schémas ou les processus, il est important de comprendre l'impact de ces modifications sur l'ensemble du système. Le Data Lineage permet de visualiser comment les modifications affecteront les flux de données, la qualité des données, les dépendances entre les systèmes, etc.
Gestion des risques : le lignage des données permet d'identifier et de gérer les risques liés à la confidentialité, à la qualité et à la sécurité des données en surveillant leur mouvement à travers les systèmes et en appliquant des contrôles appropriés.
Migration et intégration de données : lors de la migration de données entre différents systèmes ou lors de l'intégration de nouvelles sources de données, le traçage des données est essentiel pour garantir que les données sont transférées de manière efficace et précise, sans perte ni altération.

Data Lineage et classification des données

Le Data Lineage et la classification des données sont deux concepts complémentaires qui jouent un rôle essentiel dans la gestion efficace des données au sein d'une organisation.

Le Data Lineage se concentre sur le suivi et la documentation des flux de données depuis leur origine jusqu'à leur utilisation finale. Il permet de comprendre comment les données sont créées, transformées, stockées et consommées à travers les différents systèmes et processus. Le Data Lineage aide à assurer la fiabilité, la qualité et la conformité des données en fournissant une vue transparente de leur parcours à travers l'entreprise.

D'autre part, la classification des données consiste à attribuer des étiquettes ou des catégories à différentes données en fonction de leur nature, de leur sensibilité, de leur importance et d'autres critères pertinents. Cette classification permet de mieux comprendre et de mieux gérer les données en identifiant les informations critiques, confidentielles ou réglementées, et en appliquant les politiques de sécurité et de gouvernance appropriées.

Lorsqu'ils sont combinés, le Data Lineage et la classification des données fournissent une vue holistique et détaillée de l'écosystème de données de l'organisation. Le Data Lineage permet de suivre le mouvement des données à travers les systèmes, tandis que la classification des données permet de comprendre leur nature et leur importance. Ensemble, ces deux concepts fournissent une approche intégrée de la gestion des données, qui favorise une utilisation efficace, sûre et conforme des données au sein de l'organisation. Cela permet non seulement de répondre aux exigences actuelles en matière de gouvernance et de conformité, mais aussi de préparer l'entreprise à relever les défis futurs liés à la gestion des données dans un environnement en constante évolution.

Data Catalog vs Data Lineage : quelles différences ?

Les concepts de catalogue de données (data catalog) et de Data Lineage sont tous deux importants dans la gestion des données, mais ils ont des fonctions et des objectifs différents :

Le Data Catalog ou catalogue de données :

Un catalogue de données est une plateforme ou un système qui agit comme un référentiel centralisé pour stocker des métadonnées sur les ensembles de données disponibles dans une organisation.
Il contient des informations sur les sources de données, les schémas, les descriptions, les tags, les propriétaires des données, les autorisations d'accès, etc.
Les catalogues de données facilitent la découverte, la recherche et la compréhension des ensembles de données disponibles dans une organisation, aidant ainsi les utilisateurs à trouver les données dont ils ont besoin pour leurs analyses ou leurs projets.

Le Data Lineage :

Le traçage des données, également appelé lineage, est le processus de suivi de l'origine, des transformations et du mouvement des données à travers les différents systèmes, processus et étapes de traitement.
Il fournit une vue détaillée et chronologique de la manière dont les données sont collectées, manipulées, stockées et utilisées au sein d'une organisation.
Le Data Lineage aide à comprendre la qualité des données, à détecter les erreurs, à optimiser les performances, à garantir la conformité réglementaire et à faciliter la prise de décision en offrant une transparence sur le parcours des données.

Contrairement au catalogue de données, qui se concentre sur les métadonnées statiques des ensembles de données, le Data Lineage offre une vue dynamique sur la manière dont ces données sont utilisées et manipulées à travers le temps et les processus. Bien qu'ils servent des objectifs différents, ils sont souvent complémentaires dans la gestion des données au sein d'une organisation.