La data est certainement l’actif le plus précieux de votre entreprise après l’humain. Une entreprise data-driven a besoin de données exploitables et accessibles à tout moment pour s’assurer de prendre des décisions de manière éclairée.

Mais pour cela, il faut être capable de tout savoir (ou presque) sur ses données : leur origine, comment elles se transforment, mais aussi la manière et la fréquence à laquelle elles alimentent les processus d’exploitation de l’organisation.

Atteindre un tel niveau de connaissances sur ses données, les suivre tout au long de leur cycle de vie est possible grâce au data lineage.

Dans cet article, on vous explique ce qu’est le data lineage et quels sont les enjeux de la traçabilité de données. 

Comment définir le data lineage ? 

Le data lineage, c’est un peu le GPS de la donnée d’entreprise. C’est la représentation visuelle du cycle de vie de la data qui aide une organisation à comprendre comment celle-ci circule au sein de son système IT. C’est une démarche qui vise à représenter le cheminement complet des données au sein de votre data stack.

Le data lineage décrit précisément comment les données se transforment lorsqu’elles sont acheminées d’un point A à un point B et tout ce qui se passe entre le point de départ et le point d’arrivée. 

De manière opérationnelle, travailler sur la traçabilité des données, c’est : 

• mettre au point un processus de compréhension, d’enregistrement et de visualisation de la data à mesure que celle-ci transite de sa source jusqu’à sa destination (un système IT, un data warehouse, un data lake, un algorithme, un outil de data visualisation…) ;
• comprendre toutes les transformations subies par les données en cours de route et savoir expliquer pourquoi. 

À quoi sert le data lineage ? 

La traçabilité des données permet aux entreprises de :

• repérer les erreurs dans les processus de traitement des données ;
• implémenter des améliorations de processus avec moins de risques ;
• effectuer des migrations de systèmes en toute confiance ;
• combiner la découverte des données avec une vue complète des métadonnées, afin de créer un framework de mapping des données.

Assurer la qualité des données

La traçabilité des données se concentre sur la validation de l’exactitude et de la cohérence des données, en permettant aux utilisateurs d’effectuer des recherches en amont et en aval, de la source à la destination, pour découvrir d’éventuelles anomalies et les corriger rapidement.

Le data lineage aide les utilisateurs à s’assurer que leurs données proviennent d’une source fiable et maîtrisée, qu’elles ont été correctement transformées de manière légitime et transférées au bon endroit pour être disponibles au bon moment pour le bon utilisateur. 

Le data lineage constitue donc le pilier de la stratégie de qualité des données grâce auquel vous pourrez connaître :

• le créateur de la donnée ;
• la raison d’être de la donnée ;
• la localisation de la donnée ;
• l’usage de la donnée ;
• la date de création et de mise à jour de la donnée ;
• les informations présentes dans la donnée ;
• qui sont les utilisateurs de cette donnée.

Quels sont les avantages du data lineage ? 

Il ne suffit pas toujours de connaître la source d’un ensemble de données en particulier pour comprendre son utilité, corriger les erreurs, identifier les changements de processus et effectuer les migrations et les mises à jour du système.

Il est important de savoir qui a effectué tel ou tel changement, comment une base de données a été mise à jour et quel est le processus exact utilisé pour améliorer la qualité globale des données. Un chief data officer ou un responsable IT peut également s’assurer que l’intégrité et la confidentialité des données sont assurées tout au long de leur cycle de vie.

Plus précisément, le data lineage aide les organisations à : 

• se conformer à la réglementation en vigueur sur les données. Mieux connaître ses données, c’est réduire son exposition au risque de non-conformité des données personnelles par exemple ;
• faciliter le processus de gouvernance de la donnée, car votre entreprise dispose d’un référentiel complet sur vos flux de données et métadonnées ;
• automatiser les efforts de cartographie des données. C’est-à-dire l’automatisation de la documentation de vos flux de production de la donnée. C’est un gain de temps énorme pour le déploiement de projets futurs et pour gérer l’évolution des différents composants de votre système IT ;
• faciliter le développement en interne. Lors de la création ou du développement d’un nouvel outil par votre équipe IT, celle-ci doit avoir accès à toutes les sources de données. Cette liste vous est fournie grâce au data lineage et vous permet d’économiser beaucoup de ressources en localisant toutes les sources de données disponibles.

Le data lineage participe ainsi à l’élaboration d’un langage commun autour de la data dans votre entreprise. Et cela ne va pas seulement faciliter le travail des équipes IT.

Avec la mise en place d’un bon processus de traçabilité des données, les équipes métiers disposent de données de qualité et fiables à 100 % pour alimenter leurs dashboards ou leur algorithmes de machine learning. Ils prennent les bonnes décisions en ayant confiance en la data mise à leur disposition. 

Le data lineage contribue donc activement à la création d’un environnement favorable à une prise de décision plus rapide et plus sûre. Toute l’entreprise base enfin ses (bonnes) décisions stratégiques sur des données de qualité à tous les échelons de l’organisation.