Qu’est-ce que la lignée de données ? Exemple, techniques et cas d’utilisation

La lignée des données fournit un chemin qui montre où les données sont passées et comment elles ont été transformées en cours de route.

L’historique des données est un concept important dans la gestion des données depuis de nombreuses années. Il est devenu de plus en plus important ces dernières années avec la croissance du big data, de l’informatique en nuage et de la complexité croissante des pipelines de données.

Le concept de lignage des données remonte aux premiers jours de l’entreposage des données et des processus ETL (Extract, Transform, Load). Comprendre comment les données ont été modifiées et d’où elles proviennent est devenu plus crucial au fur et à mesure que les entrepôts de données devenaient plus grands et plus sophistiqués.

Cela a conduit au développement d’outils de lignage des données capables de suivre le flux de données à travers le pipeline et de fournir une représentation visuelle du flux de données. Voyons ce qu’est le data lineage et pourquoi il est important.

Qu’est-ce que le lignage des données ?

La traçabilité des données est le processus de suivi de l’origine et du mouvement des données tout au long de leur cycle de vie. Il comprend des informations sur l’origine, le parcours et la destination des données, ainsi que sur les modifications apportées en cours de route.

L’historique des données est un aspect critique de la gestion des données et est important pour diverses raisons.

• Comprendre l’historique des données, y compris la façon dont elles ont été transformées et utilisées au fil du temps.
• Maintenir la qualité des données et assurer la conformité aux exigences réglementaires.
• Permettre l’analyse de l’impact des changements dans les données et les processus.
• Aider les services d’audit et de gouvernance à prendre des décisions éclairées au niveau de l’entreprise sur la base des données.
• Améliorer l’efficacité globale des processus de gestion des données.

Comment fonctionne le lignage des données ?

Le cheminement des données comprend généralement des informations sur l’origine des données, les systèmes et les processus utilisés pour transformer et déplacer les données, et la destination finale des données.

Ces informations sont généralement représentées graphiquement, chaque nœud représentant un système ou un processus et chaque bord représentant le flux de données entre les nœuds.

Les métadonnées sont un élément clé de la traçabilité des données, car elles fournissent des informations sur les données et sur la manière dont elles circulent dans le pipeline de données.

Les outils de lignage des données utilisent les métadonnées pour créer une représentation visuelle du flux de données, ce qui permet aux utilisateurs de voir comment les données sont transformées et utilisées dans l’ensemble de l’organisation. Cela aide les utilisateurs à déterminer l’utilité des données pour prendre des décisions plus éclairées.

Mise en œuvre du lignage des données

Les étapes suivantes sont souvent nécessaires pour mettre en œuvre le lignage des données dans une organisation.

#1. Définir les sources de données

Identifiez tous les systèmes et bases de données qui contiennent les données que vous souhaitez suivre. Cela inclut l’identification des différentes sources de données telles que les fichiers, les API et les services en nuage.

#2. Collectez les métadonnées

L’étape suivante consiste à recueillir des informations sur les données, telles que leur structure, leur format et leur emplacement. Ces métadonnées sont utilisées pour comprendre les caractéristiques des données et leur utilisation.

#3. Identifier les flux de données

Cartographiez le flux de données de leur source à leur destination, y compris les transformations ou les traitements effectués en cours de route, ce qui facilite la compréhension de la manière dont les données sont modifiées et appliquées dans l’ensemble de l’organisation.

#4. Suivre l’accès aux données

Surveillez et enregistrez les personnes qui accèdent aux données afin de garantir la sécurité et la conformité des données.

#5. Stockez et visualisez l’historique

Stockez les métadonnées collectées et les informations sur le flux de données dans un référentiel central, et utilisez des outils de visualisation pour afficher l’historique afin de faciliter la compréhension et l’analyse.

#6. Mettez en œuvre une solution automatisée

L’automatisation vous aidera à vous assurer que les données sont capturées et suivies, ainsi qu’à réduire les erreurs et à améliorer l’efficacité.

#7. Révisez et mettez à jour

Passez régulièrement en revue les informations de lignage pour vous assurer qu’elles sont exactes et à jour, et mettez-les à jour si nécessaire.

Il est important de noter que chaque organisation peut avoir des exigences et des contraintes spécifiques nécessitant des étapes supplémentaires ou des modifications du processus de mise en œuvre.

Cas d’utilisation du lignage de données

Modélisation des données

Les organisations peuvent générer des représentations visuelles de plusieurs éléments de données et de leurs connexions à l’aide du lignage de données. Les liens entre les composants de données peuvent être modélisés pour montrer les dépendances présentes dans tout l’écosystème de données.

Il est ainsi plus facile pour les analystes et les data scientists de comprendre les modèles statistiques et de mener des analyses pertinentes et opportunes. Vous trouverez ici un article détaillé sur la modélisation des données.

Conformité

La modélisation des données est utilisée dans les processus de conformité pour l’audit, l’amélioration de la gestion des risques et l’assurance que les données sont traitées et conservées conformément aux directives de gouvernance des données.

Analyse d’impact

La réalisation d’une analyse d’impact détaillée est simplifiée par le lignage des données. Vous pouvez rapidement déterminer les effets en amont et en aval d’une modification spécifique à l’aide de diagrammes de lignage. Vous pouvez aller plus loin et observer les effets au niveau d’un tableau ou d’un rapport d’entreprise.

Analyse des causes profondes des problèmes de données

Le lignage des données peut être utilisé pour identifier rapidement la source des problèmes de données en retraçant la façon dont les données ont circulé dans les systèmes.

Cela peut s’avérer particulièrement utile dans les environnements de données complexes où les données sont collectées à partir de plusieurs systèmes et passent par plusieurs processus avant d’atteindre leur destination finale.

Elle permet également de suivre l’évolution des données dans le temps et de détecter des schémas ou des anomalies susceptibles d’indiquer un problème. Cela peut aider les organisations à éviter que des problèmes de données ne se reproduisent à l’avenir.

Techniques de lignage des données

Voici quelques techniques populaires pour effectuer le lignage des données sur des ensembles de données importants.

#1. Lignage basé sur des modèles

Sans gérer le code utilisé pour générer ou modifier les données, cette technique identifie des modèles dans les données et les applique pour en déduire l’origine et l’historique.

Elle repose sur l’analyse des métadonnées des tables et des rapports d’activité à l’aide de la reconnaissance des formes. Cette méthode peut être utilisée avec n’importe quelle technologie de base de données. Cependant, elle n’est pas toujours précise. Elle peut manquer des connexions entre les ensembles de données si la logique de traitement des données est cachée dans le code de programmation et n’est pas apparente dans les métadonnées lisibles par l’homme.

Une autre limite est qu’elle peut être très gourmande en ressources informatiques si les données sont à grande échelle et si les métadonnées sont complexes.

Il est important de noter que cette technique peut être utilisée en conjonction avec d’autres techniques de lignage pour fournir une vue complète du lignage des données.

#2. Lignage par étiquetage de l’information

Cette méthode suppose que les données ont été marquées ou étiquetées d’une manière ou d’une autre par un moteur de transformation. Ensuite, elle suit l’étiquette du début à la fin du processus pour découvrir le lignage.

Cette méthode n’est efficace que si vous disposez d’un outil de transformation cohérent qui contrôle tous les mouvements de données et qui connaît la structure de marquage utilisée par l’outil.

Elle consiste à ajouter des étiquettes ou des marqueurs aux données, qui peuvent ensuite être utilisés pour suivre leur cheminement à mesure qu’elles passent par différents systèmes et processus.

Les balises peuvent inclure des informations telles que le nom du système source, la date et l’heure d’extraction des données, le format des données et toutes les transformations ou opérations effectuées sur les données.

#3. Lignage par analyse syntaxique

Cette technique consiste à lire automatiquement la logique de traitement des données. Elle permet d’effectuer un traçage complet de bout en bout en procédant à une rétro-ingénierie de la logique de transformation, ce qui peut être utile pour identifier les dépendances entre les données ainsi que pour détecter les problèmes de qualité des données.

Cependant, elle est complexe à déployer car elle nécessite de comprendre tous les langages de programmation et les outils utilisés pour la transformation des données, tels que la logique ETL, les solutions basées sur XML, etc.

En outre, cette technique nécessite une bonne compréhension de la manière dont les données circulent dans les systèmes de l’organisation et dépend de la disponibilité des journaux et de la capacité à les analyser. Pour être efficace, elle nécessite également une équipe possédant des connaissances en matière de gestion, de programmation et d’analyse des données.

#4. Lignée autonome

La lignée indépendante désigne la capacité d’un système ou d’un cadre d’information à retracer l’historique de ses composants et de ses dépendances de manière indépendante, sans avoir besoin d’enregistrements ou d’informations externes.

Il s’agit d’un processus autonome dans lequel l’information est stockée, traitée et gérée de manière centralisée pour un contrôle total des métadonnées.

Cette méthode présente un inconvénient car elle ne prend en compte que les données présentes dans l’environnement contrôlé et ignore toute influence ou action extérieure susceptible d’avoir un impact sur les données.

Ressources d’apprentissage

Voici quelques-unes des ressources externes qui vous permettront d’en savoir plus sur le lignage des données.

#1. Le lignage de données du point de vue de l’entreprise

Ce livre fournit un métamodèle clair du lignage de données et démontre également les meilleures pratiques pour la mise en œuvre, et couvre les domaines clés d’utilisation, tels que la gouvernance des données, la qualité des données et la conformité.

Dans l’ensemble, il s’agit d’une ressource précieuse pour les professionnels qui cherchent à comprendre l’importance du data lineage et la manière de le mettre en œuvre dans leur organisation.

#2. Prescriptive Data Lineage A Complete Guide – 2020 Edition

Ce livre couvre le sujet du data lineage en profondeur et fournit un guide complet pour le mettre en œuvre dans une organisation.

Le contenu du livre est bien organisé et comprend des exemples du monde réel pour souligner les principes importants.

#3. Data Lineage A Complete Guide – 2021 Edition

Ce livre s’adresse aux professionnels techniques et commerciaux qui cherchent à mieux comprendre le data lineage et à l’utiliser efficacement dans leur organisation.

Il offre les informations et les points de vue les plus récents sur le sujet, avec de nouvelles informations et des études de cas qui reflètent les derniers développements dans le domaine.

Réflexions finales

Le lignage des données est un outil essentiel pour garantir la fiabilité des données. Cet outil est particulièrement utilisé dans les secteurs où les décisions clés reposent sur des données exactes. Sans la technologie et les processus appropriés, le suivi des données peut s’avérer difficile et exigeant en termes de ressources.

Il permet aux organisations de suivre le flux de données à partir des deux extrémités, garantissant ainsi la cohérence et l’exactitude des données et, en fin de compte, améliorant la qualité de la prise de décision.

J’espère que cet article vous a aidé à vous familiariser avec les techniques de suivi des données. Vous serez peut-être également intéressé par les meilleurs outils de surveillance de réseau sans agent.