Pourquoi l’observabilité des données est-elle nécessaire pour améliorer la qualité des données ?

Les experts estiment que le monde génère 2,5 quintillions d’exaoctets de données chaque jour. Ces informations résident dans de multiples systèmes, y compris des systèmes hérités sur site, des applications cloud et des environnements hybrides. Elles comprennent des données en continu provenant d’appareils intelligents et de capteurs IoT, des données de traçage mobiles et bien d’autres encore. Les données sont le moteur de la transformation numérique. Mais avec toutes ces données, il y a de nouveaux défis qui peuvent nécessiter de considérer votre stratégie d’observabilité des données.

La dernière enquête Precisely Data Trends a révélé que plus de deux tiers des organisations subissent des effets négatifs dus à la disparité des données. Selon la Harvard Business Review, près de la moitié des nouveaux enregistrements de données contiennent au moins une erreur critique. Il n’est donc pas étonnant que 84% des dirigeants doutent de l’intégrité des données sur lesquelles ils basent leurs décisions.

Les systèmes et sources de données sont plus interconnectés que jamais. L’interdépendance qui en résulte conduit souvent à de nouveaux problèmes. La complexité entraîne des risques. Un changement paraissant simple peut avoir des conséquences néfastes en aval. Un pipeline de données défectueux peut entraîner l’arrêt des systèmes opérationnels ou la défaillance des tableaux de bord, qui transmettent des indicateurs de performance inexacts à la direction générale.

Votre structure de gouvernance des données est-elle à la hauteur ? L’observabilité des données peut protéger votre organisation contre ce type de risques, en renforçant l’intégrité des données et la confiance.

Qu’est-ce que l’observabilité des données ?

Depuis plus de 100 ans, l’observabilité représente un élément clé pour de nombreuses méthodologies de processus, notamment dans l’industrie manufacturière et dans le secteur du  développement de logiciels.

L’application de ce concept pour les données est relativement récente. En quelques mots, l’observabilité des données garantit la fiabilité de vos processus et de vos analyses en vous alertant en cas d’événements susceptibles de poser problème dès qu’ils se produisent. Cela permet à l’utilisateur de visualiser les processus de données et d’identifier rapidement les écarts par rapport aux modèles habituels. Les meilleurs outils d’observabilité des données intègrent l’IA pour identifier et hiérarchiser les problèmes potentiels.

L’observabilité des données peut être décomposée en trois capacités clés : la découverte, l’analyse et l’action.

• La découverte consiste à collecter des informations sur les données que l’on souhaite observer, à l’aide d’une série de techniques et d’outils.
• L’analyse comprend l’identification de tout événement susceptible de nuire à l’intégrité des données. Les meilleurs outils d’observabilité des données utilisent l’IA moderne et le machine learning pour améliorer la précision et l’efficacité.
• L’action c’est le fait de résoudre les problèmes de données de manière proactive afin de maintenir et améliorer l’intégrité des données à grande échelle.

L’observabilité des données identifie les potentiels problèmes de données plus tôt, permettant aux utilisateurs de résoudre les problèmes à la source et de manière proactive. Cela permet d’éviter que d’autres problèmes ne surviennent et d’éliminer la nécessité de revenir en arrière et de corriger les problèmes de qualité des données à posteriori.

Les anciennes méthodes de gestion de la qualité des données ne fonctionnent plus. Compte tenu du volume de données que les entreprises doivent traiter aujourd’hui, la recherche et la résolution manuelles des problèmes prennent trop de temps,. L’observabilité des données vous aide à gérer la qualité des données à grande échelle.

Pourquoi l’observabilité des données est-elle importante ?

En fin de compte, l’observabilité des données répond à la question suivante : “Mes données sont-elles prêtes à être utilisées ? ». Cette question peut avoir des significations différentes selon le type d’utilisateur. Pour les responsables des opérations qui s’appuient sur des analyses en aval pour prendre des décisions stratégiques, cela signifie qu’ils doivent avoir confiance dans les informations dont ils ont besoin pour faire leur travail de manière efficace.

Pour un data scientist élaborant des modèles de machine learning pour une initiative IA importante, l’observabilité des données contribue à préparer le terrain pour une réussite à long terme. Pour un manager qui souhaite avoir une vue d’ensemble des performances de l’entreprise, cela signifie qu’il peut avoir confiance aux données.

Imaginez que votre équipe développement apporte des modifications à l’un de vos principaux systèmes opérationnels. Elle modifie le type de données de plusieurs colonnes clés d’une table contenant des informations sur les commandes des clients. Elle ne le sait pas mais ces informations alimentent un portail en libre-service qui permet aux clients de s’informer sur l’état de leur commande. Du fait de la modification faite en amont, l’application risque de ne plus fonctionner. Un outil d’observabilité des données permettrait d’identifier ce changement et d’alerter les utilisateurs pour qu’ils puissent prendre des mesures.

Imaginons maintenant une baisse soudaine et inattendue des commandes émanant de votre filiale britannique. Un outil d’observabilité des données identifie cette anomalie et alerte les utilisateurs concernés pour qu’ils recherchent ce qu’il se passe. La cause du problème se révèle être le pipeline de données qui alimente les commandes britanniques dans le système principal. En résolvant rapidement le problème, l’équipe peut assurer le traitement de ces commandes en temps voulu.

Observabilité des données VS. qualité des données

Il serait facile de confondre l’observabilité des données et la qualité des données. Après tout, ces deux disciplines sont très étroitement liées l’une à l’autre. Néanmoins, il existe des différences importantes.

La qualité des données se concentre généralement sur des règles métier clairement définies, en analysant les enregistrements individuels et les jeux de données pour déterminer s’ils sont conformes aux règles ou non. Les dossiers des clients, par exemple, doivent être cohérents dans les différents systèmes et bases de données qui contiennent des informations sur ceux-ci. De plus, les adresses des clients doivent être valides et complètes. Si le nom de la ville est manquant ou si l’adresse comprend un code postal inexistant, elle n’est pas conforme aux règles de l’entreprise.

L’observabilité des données, en revanche, se concentre sur la détection des anomalies. Si le volume des données change de manière soudaine et inattendue, par exemple, il est important de le savoir et de comprendre pourquoi cela se produit. De même, un pic soudain de certaines valeurs peut indiquer un problème en amont des données. Les tendances à plus long terme dans les données méritent également une attention particulière.

Pour exploiter au mieux une solution d’observabilité des données, il convient de rechercher une solution incluant un catalogue de données intégré. Celui-ci fournit un inventaire unique et consultable des actifs de données et permet aux utilisateurs techniques de rechercher, d’explorer et de comprendre facilement leurs données. Il permet aux utilisateurs clés de visualiser les relations entre les différents jeux de données et de comprendre clairement le lineage des données.

Un catalogue de données intégré fournit aussi des outils de collaboration tel que des capacités d’ajouter des commentaires. Cela permet de surveiller, auditer, certifier et suivre les données tout au long de leur cycle de vie.

L’observabilité des données aide les organisations à comprendre la santé globale de leurs données, à réduire les risques associés à des analyses erronées et à résoudre les problèmes de manière proactive en s’attaquant à leurs causes profondes TDWI Checklist Report: Réussir avec l’observabilité des données.