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Notre guide sur le Data Catalog ou catalogue de données

Data Catalog : identifiez et visualisez vos datas au sein d’un catalogue de donnée, améliorez votre compréhension de ces dernières, leur gouvernance, leur sécurité… et libérez tout le potentiel de votre patrimoine Data !

Qu’est-ce qu’un Data Catalog ?

Concrètement, un Data Catalog, c’est quoi ?

Un Data Catalog, ou catalogue de données, est un registre centralisé qui organise et documente les ensembles de données d’une organisation pour en faciliter la découverte et l’utilisation. Il est à la fois essentiel pour maîtriser la qualité des données présentes dans votre patrimoine data, mais également la « dark data ». C’est-à-dire le patrimoine informationnel que les organisations recueillent, traitent et entreposent à l’occasion de leur travail au quotidien, mais qu’elles n’utilisent plus par la suite… 50% de dark data forment le patrimoine de données mondial : pas moins de 52% d’après Statista, et jusqu’à 65% d’après le site Digital Decarb. Logiquement, pour des prises de décisions éclairées, il est indispensable de s’appuyer sur des données correctes, complètes, à jour, cohérentes et compréhensibles par tous, ce qui nécessite la mise en place d’une démarche et d’outils spécifiques que l’on retrouve au sein du Data Catalog.

Quels sont les principes de fonctionnement d’un Data Catalog ?

Un Data Catalog permet de gérer efficacement vos données en facilitant leur découverte, leur compréhension et leur utilisation tout en garantissant leur conformité et leur sécurité. Pour ce faire, il existe plusieurs étapes incontournables : le scan des données, leur analyse, leur classification, leur visualisation, leur diffusion et leur mise en conformité.

A travers des sondes d’audit de vos sources de données structurées ou non structurées (base de données, Data Lakes, API métier, logiciels de Data Visualization ou Data Lineage, Data Catalogs, fichier CSV, messageries…), un Data Catalog doit pouvoir extraire automatiquement la connaissance de vos données (par une analyse des métadonnées et des données) facilitant ainsi la recherche dans votre patrimoine informationnel au sein de votre organisation. Les métadonnées peuvent être enrichies manuellement par les utilisateurs de façon collaborative, ou automatiquement grâce à des technologies d’Intelligence Artificielle (Machine Learning). C’est le cas par exemple de l’extraction d’entités ou de la classification de sujets.

Enfin, une console centrale de visualisation du patrimoine de données va amener une vision à 360°, et l’interface de recherche intuitive permettre aux utilisateurs de prospecter des données par mots-clés, tags, classifications, etc. Ce faisant, un Data Catalog représente une partie outillée de la gouvernance des données, qui est l’orchestrateur et le garant du respect des mesures organisationnelles prédéfinies pour chaque activité de traitement de données.

Jusqu’à récemment, la gouvernance et la protection des données étaient considérées comme deux objectifs indépendants. Mais depuis l’entrée en application du RGPD et sous l’effet d’une forte demande des personnes et des organismes, les responsables de traitement doivent répondre au besoin accru de protection des données tout en répondant aux demandes croissantes de transparence sur la manière dont les données sont collectées, agrégées, utilisées et partagées. Pour atteindre ces objectifs, les responsables de traitement doivent adopter des solutions capables de mieux protéger les données, et fournir des rapports détaillés sur l’utilisation de ces données avec notamment des outils de cartographie data.

La volonté de prendre à bras-le-corps la problématique dark data se heurte à des nombreuses difficultés : quantité de données concernées, manque de compétences nécessaires et de disponibilité des ressources, difficulté à coordonner les équipes entre les départements… Heureusement, des solutions sont maintenant disponibles pour aider les organisations à s’attaquer efficacement au problème. Les plateformes de data discovery (découverte de la donnée) qui sont proposées permettent de mieux répertorier le contenu du patrimoine des données, et de repérer plus facilement les « données froides ».

Un « data catalog » s’appuie entre autre sur un savoir-faire historique … celui des bibliothécaires : l’indexation et la cotation des documents. L'indexation traduit et signale le contenu d'une source de données, tandis que la cotation attribue à cette source une adresse physique.

Nos dossiers autour de la gestion des API

Exemples de cas d’usage d’un Data Catalog

La mise en place d’une démarche visant à cartographier et à cataloguer toutes les données présentes au sein de l’organisation permet de reprendre la maîtrise de son patrimoine de données tout en limitant les risques de sécurité, de non-conformité et de mauvaise qualité de l’information.

Dans le Secteur Public

  • Identification et centraliser les données de référence pour une meilleure collaboration.
  • Traitement et sécurisation des données personnelles (citoyens, agents…).
  • Maitrise de l’ouverture des données publiques, et levier pour la politique d’Open Data.
  • Identification puis anonymisation les données sensibles.
  • Droit à l’information facilité par un accès transparent aux données, en conformité avec le RGPD.
  • Amélioration de la qualité de la donnée pour des services publics plus performants.
  • Simplification de la recherche et de l’accès aux données pour les agents, grâce aux métadonnées.

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Dans les entreprises

  • Identification et centraliser les données de référence pour une meilleure collaboration.
  • Traitement et sécurisation des données personnelles (citoyens, agents…).
  • Maitrise de l’ouverture des données publiques, et levier pour la politique d’Open Data.
  • Identification puis anonymisation les données sensibles.
  • Droit à l’information facilité par un accès transparent aux données, en conformité avec le RGPD.
  • Amélioration de la qualité de la donnée pour des services publics plus performants.
  • Simplification de la recherche et de l’accès aux données pour les agents, grâce aux métadonnées.
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Comprendre le rôle et les avantages d’un Data Catalog

Avec l’explosion des volumes de données, il devient de plus en plus difficile de les organiser, de les sécuriser et de les exploiter de manière optimale. La connaissance et la valorisation du patrimoine de données sont des enjeux de plus en plus importants pour les DSI, DPO et RSSI. Ils sont renforcés par de nombreux facteurs comme le RGPD, la cybersécurité, la sobriété numérique, les processus métiers exploitant la data, la volonté de mettre à disposition un portail de données ou les politiques d’Open Data.

Quand choisir de mettre en place un Data Catalog ?

  • Mauvaise synchronisation des équipes autour de l’information
  • Fiabilité limitée des données
  • Difficulté à trouver et accéder aux données
  • Non-respect de la réglementation ou risques légaux
  • Perception d’une sous-exploitation des données
  • Méconnaissance de son patrimoine data

Les bénéfices apportés par la mise en œuvre d’un Data Catalog

  • Meilleure gestion des accès et réduction du risque de fuite de données
  • Conformité réglementaire facilitée
  • Traçabilité et audit pour une transparence complète
  • Enrichissement automatisé des données
  • Visualisation complète du patrimoine de données
  • Mise en place d’une politique numérique responsable
  • Partage d’information facilité, recherche rapide et efficace

MyDataCatalogue, le module de catalogue de données de la plateforme Phoenix

MyDataCatalogue est le module de plateforme Phoenix dédié à la cartographie et au catalogage de votre patrimoine de données. MyDataCatalogue permet de gérer efficacement vos données en facilitant leur découverte, leur compréhension et leur utilisation tout en garantissant leur conformité et leur sécurité. Avec MyDataCatalogue, identifiez, comprenez et visualisez vos données au sein d’un catalogue de donnée, de manière efficace et collaborative !

Les fonctions de MyDataCatalogue se combinent avec les autres modules de la plateforme Phoenix afin d’apporter une solution sur tout le cycle de la donnée, de son identification à son urbanisation, sa gouvernance et sa mise en mouvement au travers des processus.

Phoenix intègre la cartographie et la maîtrise de données au cœur de la plateforme

Politique d'accès aux données

Grâce à des fonctionnalités de Data Catalog et Data Discovery, MyDataCatalogue permet de définir des politiques d'accès aux données pour garantir que seules les personnes autorisées peuvent consulter ou modifier des informations sensibles.

Conformité et protection de de données

Grâce à des audits réguliers et automatisés, assurez votre conformité aux réglementations en matière de protection des données, comme le RGPD, en identifiant et en documentant facilement les sources de données.

Traçabilité et transparence

Les modifications et les accès aux données sont tracés, facilitant les audits internes et externes et assurant une transparence complète des opérations faites sur les données.

Data Discovery

Les fonctionnalités de Data Discovery automatisent l'extraction et l'analyse des métadonnées, enrichissent les données grâce à l'IA, et offrent une interface de recherche intuitive pour une vision 360° du patrimoine informationnel

Collaboration et prise de décision

Vous créez une base de connaissances commune, enrichie et accessible à tous pour permettre une uniformité des données utilisées dans l'ensemble de l'organisation. Vous basez vos décisions stratégiques sur des informations maîtrisées, et réduisez les risques de mauvaises interprétations.

schéma de la data platform Phoenix
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Nos prises de parole autour
de la culture de la donnée

Notre FAQ autour de la gestion des API

Des outils tels que les catalogues de données, Data Lineage, Data Discovery, analyse de qualité des données, master data management, un référentiel de données, visualisation et reporting sont des exemples d’outils pour garantir la qualité des données.

La qualité des données est cruciale pour des décisions éclairées, l’analyse des performances, la compréhension des clients, l’innovation et l’optimisation des processus.

La qualité des données comprend la précision, la fiabilité, la cohérence et la pertinence des informations en fonction de l’usage attendu.

Les utilisateurs peuvent trouver facilement les informations dont ils ont besoin en utilisant des mots-clés, des tags et des classifications. Qui plus est, les métadonnées sont enrichies automatiquement grâce à l'IA et au machine learning, permettant d’identifier des entités, de classer les sujets, et d’ajouter des informations contextuelles. Avec MyDataCatague, vous bénéficiez donc d’une vue à 360° de vos données, d’une meilleure compréhension de leur structure et de leurs relations au sein de l'organisation, pour des analyses facilitées.