9 h 02, alerte sur le tableau de bord : un KPI clé plonge de 37 %. Est-ce un bug ? Sans visibilité sur la chaîne de traitements, personne ne peut trancher assez vite pour agir. La Data Observability est la solution à ce type de problématique. Elle offre aux équipes un environnement de pilotage, capable de détailler en temps réel l’état et la trajectoire de chaque donnée critique.
Qu’est‑ce que l’observabilité des données ?
L’observabilité est la rencontre de plusieurs champs de connaissance.
- Les signaux d’exécution issus de l’ESB ou des ETL (taux de succès, latence, erreurs…) qui constituent le pouls de vos pipelines.
- Les métadonnées et statistiques (volume de lignes, cardinalité, min/max, distribution, valeur nulle…) qui décrivent de façon chiffrée la santé intrinsèque de chaque table. Elles deviennent des « signaux faibles » pour identifier les dérives avant qu’elles ne touchent les rapports.
- La cartographie dynamique des dépendances entre datasets, qui montre quel flux alimente quel rapport, quelles colonnes sont transformées ou filtrées, et rattache chaque donnée aux règles métiers qui l’ont gouvernée.
- L’historique persistant stocke ces informations à l’image d’un puit de logs. Superposés aux métriques, il explique pourquoi une anomalie est survenue (latence réseau, timeout, etc.).
Croiser ces dimensions, grâce à un algorithme IA, permet d’obtenir une visibilité de bout en bout : comprendre comment la donnée arrive jusqu’à l’utilisateur final, être alerté et identifier la cause d’une dérive (pourquoi telle source de données a doublé de volume alors qu’elle varie d’ordinaire de 2 % ?), et mieux encore, l’anticiper.
De l’observabilité naît « une capacité d’expliquer ». Elle raconte comment la donnée est arrivée jusqu’à nous et pourquoi elle risque de dériver demain.
Mettre en œuvre la Data Observability pas à pas
Avant de penser « outils », il est primordial de raisonner « parcours » : quelles données alimentent réellement les décisions dans mon organisation ?
Commencez ces données clés, puis généralisez.
La démarche se construit en sept jalons continus :
- Cartographier : Inventorier sources, jeux de données et flux ; classer la criticité (chiffre d’affaires, conformité, opérations). C’est là que l’on définit le périmètre d’observabilité minimal viable. Un moteur de suggestion IA peut rapprocher les métadonnées similaires pour accélérer l’inventaire.
- Instrumenter les pipelines : Ajouter, dans chaque opération ETL ou API, la collecte automatique de métriques (lignes traitées, durée) et de logs au format standard afin de disposer d’un langage commun. Un petit modèle de prédiction local signale immédiatement une durée d’exécution anormale.
- Profiler la donnée : Sur échantillons ou sur l’intégralité des tables : calcul des distributions, détection de schémas, repérage de valeurs hors bornes. Ce profil est sérialisé à chaque exécution.
- Historiser : Stocker métriques, profils et Data Lineage dans un magasin de télémétrie avec rétention longue. Sans historique, impossible de distinguer une exception d’une tendance.
- Définir règles & SLO : Seuils de dérive (±5 % de volume), contraintes de schéma (pas de nouvelle colonne sans versioning), latence maximale… Les SLO (Service Level Objective : objectif chiffré de performance ou de qualité) traduisent la tolérance au risque métier.
- Alerter & contextualiser : Un écart déclenche une notification riche : lien vers la requête incriminée, courbe d’évolution, flux impactés en aval. L’objectif est de réduire le « time‑to‑detect » et de fournir assez d’informations pour agir sans escalade inutile. Le message inclut déjà une explication générée en langage naturel par un modèle IA léger.
- Automatiser la remédiation : Redémarrage conditionnel, bascule sur une source secondaire, blocage préventif d’un dashboard, ouverture d’un ticket dans l’outil ITSM : l’observabilité devient un circuit fermé où la correction suit la détection.
Chaque étape solidifie la suivante ; omettre la cartographie fait grossir les faux positifs, négliger l’historique empêche l’apprentissage statistique, etc.
Commencer par les 10 % de flux qui alimentent 90 % du reporting assure des quick wins visibles et bâtit la confiance autour du projet.
De l’alerte au soulagement : un scénario-type
Afin de vous aider à vous projeter plus facilement, prenons l’exemple d’un e‑commerçant la veille du Black Friday.
À 23 h 56, le lot Stock_Physical charge soudain le double de produits habituels. L’historique montre qu’un tel pic n’est jamais arrivé, l’alerte passe en « High Severity ».
Un workflow se déclenche : le responsable logistique confirme qu’un inventaire exceptionnel a bien été injecté. L’incident est requalifié en cinq minutes, aucun dashboard n’affichera de rupture de stock fantôme, aucune promotion n’est suspendue.
Un scénario-type qui illustre bien la promesse de l’observabilité : transformer un futur incident en simple notification maîtrisée, et libérer les décideurs du doute.
Pourquoi les utilisateurs finaux en ont‑ils besoin ?
Les métiers vivent une double pression : décider vite et rendre des comptes sur leurs décisions. Ainsi, rien n’érode plus la confiance qu’un KPI que l’on soupçonne d’être faux.
Avec l’observabilité, la réunion matinale change de ton : lorsqu’un un chiffre surprend, on clique pour afficher son lineage, son volume historique, son dernier profil… la discussion bascule du « peut‑on s’y fier ? » à « qu’allons‑nous faire ? ».
La discipline apporte aussi un bouclier réglementaire. RGPD, DORA, Bâle III exigent non seulement de protéger les données, mais de prouver leur intégrité dans la durée. Les journaux historisés, couplés aux métriques, constituent cette preuve sans travail manuel.
Enfin, l’observabilité réduit la latence décisionnelle : plutôt que mobiliser Data Engineers et analystes pendant des heures pour comprendre une anomalie, l’information contextuelle est prête à l’emploi. Le temps économisé se convertit en réactivité commerciale et en sérénité opérationnelle.
Pas de Data Observability efficace sans gestion complète de vos données
Chez Blueway, nous sommes convaincus que, pour une bonne observabilité, il est préférable d’avoir une plateforme capable de piloter le cycle complet de la donnée.
MyDataCatalogue est le module de notre plateforme Phoenix qui permet de cartographier automatiquement votre patrimoine data, le documenter, puis le rendre facilement trouvable et exploitable par les métiers tout en sécurisant les données sensibles.
Plus globalement, notre plateforme Phoenix prend en charge tout le cycle de vie de vos données, de leur ingestion dans votre SI à leur amélioration, puis à leur diffusion via des API. Elle s’interface nativement aux solutions spécialisées du marché pour compléter la boucle sans reconstruire l’existant.
Échangez sur l’interopérabilité de votre SI avec un expert Blueway !
