Traçabilité des données

Pourquoi le lignage des données est-il important ?

Le lignage des données permet aux entreprises de voir d’où viennent les données, comment elles évoluent dans le temps et où elles sont stockées et utilisées, ce qui crée de la transparence et de la confiance. C’est un élément clé pour la compréhension et l’intégrité des données, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées, d’assurer la conformité et d’améliorer la gestion des risques.

La traçabilité des données est essentielle pour la gouvernance des données, c’est l’ensemble des principes, pratiques et outils qu’une organisation utilise pour gérer ses données. La traçabilité des données apporte la visibilité nécessaire pour s’assurer que les données sont gérées conformément au cadre de gouvernance des données de l’organisation, ce qui garantit la qualité des données et fournit la base d’informations précieuses.

Le lignage des données permet aux organisations de vérifier la précision et la cohérence des données afin d’en garantir la qualité, et la piste d’audit détaillée qu’il fournit est essentielle pour identifier et corriger rapidement les erreurs de données au sein d’un pipeline.

De bonnes pratiques de traçabilité des données sont essentielles pour assurer la conformité réglementaire et permettent aux organisations de fournir une piste d’audit indiquant l’origine des données et la façon dont elles ont été traitées. La traçabilité des données aide aussi les organisations à suivre les flux de données sensibles, en garantissant le respect des politiques et des contrôles et en aidant à repérer les risques potentiels.

Quels sont les cas d’usage du lignage des données ?

La traçabilité des données est essentielle pour une gestion efficace des données et une stratégie de gouvernance, alors que les organisations cherchent à démocratiser et à mettre à l’échelle les données et l’AI. Cas d’usage courants :

Analyse d’impact et gestion des risques : À mesure que les données subissent des transformations tout au long de leur cycle de vie, il est important d’analyser l’impact de ces changements sur les utilisateurs en aval et d’évaluer les risques potentiels. Le lignage des données permet aux équipes de données de voir tous les consommateurs en aval — comme les applications, les tableaux de bord et les modèles de machine learning —, de comprendre l’impact des changements et d’en informer les parties prenantes.

Compréhension et transparence des données : Mieux comprendre le contexte des données est essentiel pour garantir leur fiabilité, surtout quand les organisations gèrent un volume de données toujours plus important provenant de sources multiples. Elle permet aux utilisateurs des données de tenir compte du contexte lorsqu’ils analysent les données, ce qui conduit à des résultats de meilleure qualité.

Débogage et diagnostic : La traçabilité des données aide les équipes à identifier la cause principale des erreurs d’un pipeline de données en retraçant l’erreur jusqu’à sa source. Cela réduit considérablement le temps de débogage et améliore l’efficacité.

Conformité et préparation aux audits : La traçabilité des données est essentielle pour la conformité. De nombreux règlements de conformité, tels que le General Data Protection Regulation (GDPR), le California Consumer Privacy Act (CCPA), le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), le Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) 239 et le Sarbanes-Oxley Act (SOX), exigent des organisations une compréhension et une visibilité claires des flux de données. Avec des pratiques efficaces de lignage des données, les organisations disposent de ces informations à portée de main et sont prêtes pour les audits.

Modélisation des données : La traçabilité des données est utile pour la modélisation des données, le processus qui consiste à visualiser la façon dont les données sont organisées et consultées. La traçabilité des données peut aider à mettre à jour et à affiner les modèles de données en révélant les relations entre les ressources de données et en offrant du contexte sur les flux de données actuels.

Migration des données : Le lignage des données fournit des informations sur l’emplacement et le cycle de vie des données, ce qui est important pour les migrations — le transfert des données vers de nouveaux systèmes logiciels ou de stockage. Les organisations utilisent les informations de traçabilité des données pour planifier des migrations et réduire les risques. Le lignage des données peut aussi aider les équipes à nettoyer et à réduire la quantité de données à migrer.

Bonnes pratiques pour mettre en place la traçabilité des données

Mettre en place une traçabilité des données efficace nécessite une approche stratégique avec des processus bien définis. Voici les principales bonnes pratiques à suivre :

• Catalogue unifié des données et de l’AI – Établissez un catalogue centralisé qui intègre les actifs de données et d’AI, permettant une visibilité et une gouvernance fluides
• Gouvernance des données robuste – Définissez des stratégies, des processus et des outils clairs pour gérer les données efficacement et garantir la qualité, la sécurité et la conformité
• Documentation complète – Conservez des enregistrements détaillés des sources de données, des transformations et des changements afin de fournir un historique complet et précis
• Automatisation – Utilisez des outils automatisés de traçabilité des données pour accroître la précision, améliorer l’efficacité et réduire l’effort manuel lors de la surveillance des flux de données jusqu’au niveau des colonnes
• Propriété claire des données – Attribuez la propriété des actifs de données pour instaurer la responsabilité, simplifier la résolution des problèmes et favoriser la collaboration
• Audit continu – Passer régulièrement en revue et mettre à jour les registres de traçabilité pour garantir l’exactitude, l’exhaustivité et la conformité aux politiques de gouvernance

Automatisez la traçabilité des données et de l’AI avec Databricks Unity Catalog

Unity Catalog propose une solution de gouvernance unifiée pour les données, l’analytique et AI, permettant aux équipes de données de cataloguer tous leurs actifs de données et AI, de définir des autorisations d’accès fines, d’auditer les accès aux données et de partager des données entre clouds, régions et plateformes de données. Avec la traçabilité des données automatisée dans Unity Catalog, les équipes de données peuvent suivre automatiquement les données sensibles jusqu’au niveau de la colonne pour répondre aux exigences de conformité et aux rapports d’audit, assurer la qualité des données sur toutes les charges de travail, réaliser des analyses d’impact ou la gestion des changements pour toute modification des données dans le lakehouse, et mener des analyses des causes profondes des erreurs dans leurs pipelines de données.