Unifier le modèle de données et le glossaire métier

L’adoption croissante de la démocratisation des données crée de nouveaux cadres et technologies pour le partage des données entre les silos de données. Ces stratégies réduisent les frictions liées au partage des données entre les domaines d’activité, et l’accès aux données devient plus aisé. L’un des principaux défis de l’intégration des données est de travailler avec des modèles de données disparates qui décrivent des bases de données et des ensembles de données divers de manière unique.

L'approche traditionnelle de la fusion d'ensembles de données consistait à extraire un ensemble de données de sa base de données, à le transformer et à le charger dans une autre base de données pour qu'il corresponde à la structure de données de cette base de données. Pour exécuter le processus ETL, les ingénieurs de données doivent comprendre les aspects techniques du déplacement et de la transformation des données, ainsi que l'organisation et l'étiquetage de chaque ensemble de données. Leur compréhension de la manière dont les deux ensembles de données sont modélisés est si importante pour garantir qu'ils peuvent être mappés ensemble en un seul.

La technologie moderne de virtualisation des données offre un meilleur accès à des sources de données disparates en extrayant les données de leur structure de données sous-jacente, en simplifiant le processus et en éliminant le besoin d'ETL. Bien que cette technologie soit puissante, elle ne fournit pas un moyen uniforme d'accéder aux données.

La virtualisation des données fournit une interface unique ou une couche de connectivité qui permet d'accéder aux données distribuées à partir d'un seul endroit. Mais pour comprendre la signification des données, les analystes doivent toujours s'appuyer sur chaque modèle de données distinct pour chaque base de données afin d'obtenir un contexte. Pour une analyse efficace, nous devons comprendre ce que représentent les données de chaque système et comment elles sont liées les unes aux autres. Ces informations nécessitent une stratégie de fédération de données efficace qui normalise la manière dont nous accédons aux différents magasins de données. Un modèle de données unifié qui mappe les données et les relations entre les silos de données est un élément essentiel. Pour un accès encore plus facile, un glossaire d'entreprise qui mappe ces relations aux termes commerciaux peut rendre ce modèle de données encore plus précieux en augmentant son accessibilité aux dirigeants d'entreprise et aux décideurs.

Le modèle de données fédérées

Un modèle de données fédéré est basé sur des métadonnées extraites des systèmes sources connectés et fusionnées dans une structure de données logique uniforme. Lorsque les données sont organisées autour d'un modèle de données unique, les plateformes de données peuvent interagir avec toutes vos bases de données hétérogènes comme si elles n'en formaient qu'une. Grâce à cette approche, vous pouvez extraire des données de plusieurs systèmes avec une seule requête fédérée. Cette fonctionnalité permet aux ingénieurs de données et aux analystes qualifiés de gagner un temps considérable lors de l'intégration des données et de la création d'actifs et de produits de données.

L'abstraction de la logique de la couche physique facilite également l'analyse des données en libre-service, car les outils sont moins complexes et n'ont pas besoin d'interagir avec plusieurs structures de base de données sous-jacentes.

Catalogue de données fédérées

Dans une stratégie de données fédérées, les métadonnées sont utilisées pour créer un catalogue de données global ou fédéré afin d'accéder aux données. Ce catalogue de données exploite le référentiel central de métadonnées pour créer un inventaire consultable des ressources de données permettant aux analystes de créer les requêtes de données fédérées.

Un catalogue de données fédéré permet d'effectuer des recherches dans tous vos actifs de données. Il peut également consolider la lignée afin que les utilisateurs et les gestionnaires de données puissent comprendre comment les données ont été modifiées dans le passé.

Une stratégie de données fédérées peut également gérer qui a accès à quelles données. Au lieu de gérer l'accès à chaque base de données individuellement ou d'appliquer des règles uniformes à toutes les bases de données, un catalogue de données fédéré peut servir de passerelle de sécurité pour gérer l'identité en un seul endroit. En outre, il prend en charge l'accès autorisé à toutes les ressources de données.

Avec un catalogue de données standardisé, la création de fonctionnalités en libre-service est beaucoup moins complexe. Les plateformes en libre-service peuvent automatiser le processus d'accès aux données, mais avec une terminologie plus uniforme. Les utilisateurs professionnels savent alors quelles données ils recherchent, ce qui les rend beaucoup plus autonomes. Un modèle plus simple aide également l'IA à mieux comprendre comment accéder aux données. Un ensemble consolidé et standardisé de sémantiques de données qui définit uniformément les éléments de données permet à un modèle LLM de traduire plus facilement les demandes de données en une requête SQL, en utilisant la terminologie métier.

Glossaire des affaires unifié

Bien qu'un modèle de données fédéré soit idéal pour créer des requêtes de données uniques sur plusieurs sources de données, ces modèles ne sont généralement pas adaptés aux utilisateurs professionnels. Les glossaires professionnels sont particulièrement importants lors de la fédération de données entre domaines et régions, car les termes professionnels sont parfois définis différemment dans chaque domaine professionnel. La terminologie diffère également selon les régions.

Par exemple, « chiffre d’affaires » au Royaume-Uni et « revenus » aux États-Unis. Les deux termes ont la même signification dans le modèle de données, mais chaque région utilise un lexique différent. Un glossaire commercial détaillé qui définit précisément les termes commerciaux et leurs synonymes facilite la recherche des données et la compréhension de leur signification, en particulier pour les décideurs orientés vers les affaires.

Par le passé, les glossaires métiers existaient sous forme de documents autonomes définissant chaque terme. Aujourd'hui, les glossaires métiers sont connectés à des dictionnaires et catalogues de données, ce qui permet aux utilisateurs d'accéder automatiquement aux données en utilisant simplement des termes métiers. Cette amélioration permet aux utilisateurs métiers d'accéder librement aux données de l'organisation en comprenant simplement les termes métiers qui décrivent les données qu'ils recherchent.

Les glossaires commerciaux modernes incluent :

Dépôt centralisé

Cette capacité crée une source unique de vérité pour les termes commerciaux, les définitions et les métadonnées associées.

Taxonomie structurée

Cette fonctionnalité organise les termes commerciaux en taxonomies ou hiérarchies structurées. La catégorisation hiérarchique permet aux utilisateurs d'explorer les termes et concepts associés, favorisant ainsi une compréhension plus approfondie du domaine de l'organisation.

Attribution automatique

Parfois, les termes commerciaux des glossaires peuvent être attribués automatiquement aux ressources de données, reliant ainsi les métadonnées techniques au contexte commercial pertinent. Ce processus d'attribution automatique permet de normaliser les métadonnées techniques en ajoutant une dimension commerciale à chaque ressource de données, améliorant ainsi sa pertinence et sa facilité d'utilisation.

Normalisation des métadonnées techniques

Cette fonctionnalité relie les termes commerciaux aux métadonnées techniques. Le glossaire commercial permet de normaliser la terminologie dans les ensembles de données. La normalisation des métadonnées techniques garantit la cohérence des descriptions de données, ce qui facilite l'interprétation et l'analyse des informations par les utilisateurs.

Normalisation d'un glossaire d'entreprise

Le glossaire d'entreprise doit être élaboré de haut en bas, en fonction des besoins de l'entreprise. Une excellente façon de créer votre glossaire d'entreprise consiste à utiliser la terminologie standard existante du secteur. Cette approche vous donnera une base solide et facilitera le partage amélioré des données avec des tiers. Vous pouvez également utiliser une structure de taxonomie hiérarchique pour créer votre glossaire d'entreprise, ce qui vous aidera à organiser et à classer les données plus efficacement.

Gestion des conflits d'interprétation des données

Chaque domaine ayant ses propres glossaires et modèles logiques, des conflits peuvent survenir quant à la manière dont les différents groupes d'entreprises interprètent les termes et les données lors de la fusion. Disposer d'une ressource pour gérer ces désaccords fait partie intégrante d'un glossaire de données universel efficace.

Les gestionnaires de données peuvent également être utiles pour étiqueter les actifs de données afin de désigner leur valeur ou de signaler des problèmes de qualité des données. Bien que les gestionnaires de données puissent prendre l'initiative de la classification des données, la classification correcte des données pour qu'elles soient plus accessibles et plus détectables est la responsabilité de chacun lors de l'interaction avec les actifs de données. L'IA peut aider à soutenir ce processus dans toute l'organisation. L'IA peut apprendre des modèles de données existants et suggérer des désignations de classification en cas de conflit ou d'incertitude.

Un modèle de données unifié et un glossaire métier peuvent constituer un atout majeur pour aligner les données métier et l'entreprise elle-même. À mesure que les différents domaines réfléchissent aux données de manière plus uniforme et communiquent de manière plus cohérente, la prise de décision peut être plus collaborative et efficace grâce à la normalisation de la terminologie et des mesures métier.

Application de l'IA pour le catalogue de données intelligent

L'IA jouera un rôle de plus en plus important dans la création de catalogues de données et de glossaires d'entreprise efficaces. À mesure que les modèles d'IA gagneront en efficacité, ils acquerront une meilleure compréhension des actifs de données de votre organisation. Avec l'aide de l'IA, les analystes disposeront d'un copilote pour les aider à trouver l'ensemble de données exact qui leur permettra d'obtenir les réponses dont ils ont besoin.

L'unification de l'accès aux données et l'abstraction des métadonnées des données réelles permettent une plus grande agilité dans l'utilisation des données. Un catalogue de données unifié rend la recherche et l'accès aux données beaucoup plus rapides et plus efficaces. Grâce à cette fonctionnalité, les questions commerciales peuvent être traitées plus rapidement et plus efficacement. Plus les organisations peuvent prendre des décisions de qualité rapidement, plus elles seront compétitives sur le marché.

La demande croissante de données crée un environnement dans lequel la réplication des données partout où elles sont nécessaires via des pipelines ETL n'est pas viable. Un modèle qui consolide les informations sur l'emplacement de stockage des données et la manière d'y accéder est beaucoup plus évolutif. Les stratégies de données fédérées qui gèrent les métadonnées et le contexte autour des données offrent la flexibilité et l'agilité nécessaires pour l'avenir.