Cartographie des données : l’essentiel à connaître

En mettant en œuvre un processus robuste de cartographie des données, les organisations peuvent obtenir des informations précieuses sur leur paysage de données, améliorer la qualité des données, assurer la conformité et prendre des décisions éclairées basées sur une compréhension complète de leur écosystème de données. Dans cet article, Bocasay, notre agence informatique offshore, vous propose un guide sur la cartographie des données pour les entreprises.

Tracer et documenter le flux de données au sein d’une organisation est un processus crucial pour toute entreprise, quelle que soit sa taille. Il permet aux organisations de comprendre comment les données circulent dans leurs systèmes, comment elles sont stockées et comment elles sont utilisées. Avant d’aborder tous les aspects de la cartographie des données, commençons par une définition de base :

La cartographie des données est un processus qui consiste à définir les relations entre les différents éléments de données au sein des systèmes d’une organisation. Elle permet de retracer le flux de données de leur source à leur destination, en fournissant une compréhension claire de la manière dont l’information circule à travers les différents processus et systèmes. L’objectif principal de la cartographie des données est de créer une représentation visuelle ou une documentation du parcours des données, en mettant en évidence les connexions, les transformations et les dépendances.

Pourquoi la cartographie des données est-elle importante pour les entreprises ?

Que vous cherchiez à inclure la cartographie des données dans votre arsenal d’outils informatiques professionnels ou à mieux gérer les données d’un projet informatique personnel, la cartographie des données est une étape absolument nécessaire pour une gestion efficace des données. Voici pourquoi la cartographie des données est essentielle pour les entreprises :

• Intégration des données : la cartographie des données permet d’intégrer et d’utiliser efficacement les données provenant de différentes sources.
  
  
• Qualité des données : la mise en œuvre de la cartographie des données améliore la qualité et l’exactitude des données en comprenant leur origine, leurs transformations et leur destination.
  
  
• Conformité réglementaire : grâce aux techniques de cartographie des données, vous pouvez répondre aux exigences des réglementations en matière de protection des données et de la vie privée, en suivant le flux d’informations sensibles.
  
  
• Prise de décision : la cartographie des données fournit une vue d’ensemble du paysage des données qui permet de prendre des décisions éclairées au sein d’une organisation.

Aspects clés de la cartographie des données en entreprise : posséder une liste de contrôle

La liste de contrôle suivante est un guide des aspects clés à prendre en compte AVANT de se lancer dans une initiative de cartographie des données pour votre entreprise :

✓ Définissez vos objectifs de cartographie des données en ayant une vision claire des buts que vous essayez d’atteindre.

✓ Définissez la portée de votre cartographie des données en déterminant quels systèmes, processus et sources de données seront inclus.

✓ Identifier et documenter toutes les sources de données au sein de votre organisation, y compris les bases de données, les applications, les feuilles de calcul et les fichiers.

✓ Documenter les éléments de données dans chaque source de données en créant des listes descriptives avec des détails tels que le type de données, le format et les relations entre les éléments de données.

✓ Tracer le flux de données dans l’ensemble de votre organisation et comprendre comment les données se déplacent d’un système à l’autre.

✓ Comprendre les transformations de données qui se produisent lorsque les données se déplacent dans les systèmes et processus informatiques de votre organisation.

✓ Identifier les destinations des données et déterminer où les données seront finalement stockées ou consommées.

✓ Prendre au sérieux la confidentialité et la sécurité des données en identifiant les données sensibles et en veillant à ce que des mesures de protection adéquates soient mises en place.

✓ Assurez la conformité avec les réglementations relatives à la confidentialité et à la protection des données telles que GDPR et HIPAA en alignant vos efforts de cartographie des données sur leurs spécifications.

✓ Saisir des métadonnées pour chaque élément de données, y compris des informations telles que la propriété des données, la fréquence de mise à jour et tout autre détail pertinent.

✓ Visualisez les flux de données, les relations et les dépendances en utilisant des outils et des logiciels de cartographie des données pour automatiser et rationaliser le processus.

✓ Collaborer entre les équipes en impliquant les parties prenantes de différents services tels que l’informatique, la gouvernance des données et diverses unités opérationnelles.

Techniques de cartographie des données : 7 approches communes

Les techniques de cartographie des données varient en fonction de la complexité de l’environnement des données, des objectifs de l’exercice de cartographie et des outils disponibles. Voici quelques-unes des techniques de cartographie de données les plus courantes :

1. Cartographie manuelle des données

La cartographie manuelle des données implique que des analystes humains examinent la documentation, les bases de données et les spécifications du système afin de créer manuellement une carte des flux de données. Cette technique convient aux projets de petite envergure ou lorsqu’une représentation visuelle est nécessaire sans l’utilisation d’outils automatisés.

2. Cartographie des feuilles de calcul

Vous pouvez utiliser un tableur pour créer des tableaux ou des matrices qui représentent les relations entre les différents éléments de données, les sources et les destinations. Cette méthode est idéale pour les projets de cartographie simples qui nécessitent une visualisation rapide et facile des données.

3. Cartographie graphique des données

La cartographie des données peut être réalisée à l’aide d’outils spécialisés de cartographie des données qui offrent des interfaces graphiques pour représenter visuellement les flux de données, les transformations et les relations. Cette solution est idéale pour les projets de moyenne et grande envergure nécessitant une automatisation. Des exemples incluent des outils comme Altair SmartSight, Erwin Data Modeler et Talend.

4. Outils de lignage des données

Cette famille d’outils comprend des logiciels spécialisés conçus pour capturer et visualiser le cheminement des données, en montrant le parcours des données depuis leur source jusqu’à leur destination. Cet outil est particulièrement utile pour comprendre l’impact des changements dans les structures de données ou les processus. Parmi les exemples, citons Informatica Metadata Manager ou IBM Information Governance Catalog.

5. Plateformes d’intégration de données

Les plates-formes complètes d’intégration de données comprennent souvent des fonctions intégrées de mappage de données qui permettent aux utilisateurs de définir des transformations de données et de mapper des données entre les systèmes source et cible. Cette approche est bien adaptée aux projets dans lesquels le mappage des données fait partie d’une intégration de données plus large ou de processus ETL (extraction, transformation, chargement). Des outils comme Apache NiFi et Microsoft SSIS en sont des exemples.

6. Cartographie des processus d’entreprise

Cette technique consiste à cartographier les données au fur et à mesure qu’elles circulent dans les différentes unités et processus de l’entreprise, ce qui permet d’obtenir une vue d’ensemble de la manière dont les données soutiennent les activités spécifiques de l’organisation. Le déploiement de la cartographie des processus d’entreprise peut fondamentalement optimiser les processus de prise de décision d’une organisation.

7. Cartographie du dictionnaire de données

Les éléments de données peuvent être mis en correspondance avec leurs définitions dans un dictionnaire de données ou un référentiel de métadonnées, établissant ainsi une source d’information efficace et centralisée sur les actifs de données d’une entreprise. Ceci est essentiel pour maintenir une qualité de données cohérente et pour assurer une compréhension commune des actifs de données au sein d’une organisation.

Le choix de la bonne approche pour votre entreprise dépendra des exigences spécifiques du projet de cartographie des données, du niveau d’automatisation requis et de la complexité de l’environnement de données. Le plus souvent, une combinaison stratégique des techniques ci-dessus peut être employée afin d’obtenir une compréhension complète des flux de données et des relations au sein d’une organisation.

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