Gouvernance & observabilité des données : 3 étapes pour créer de la valeur combinée

La gouvernance des données et l’observabilité sont deux leviers profondément interconnectés.

Pendant que la gouvernance définit les règles et les standards pour une gestion maîtrisée des données, l’observabilité s’assure que ces règles soient respectées en temps réel.

Ensemble, elles forment un ensemble vertueux qui renforce la confiance dans la donnée et prépare le terrain à l’IA.

Dans cet article, nous explorerons les fondamentaux de la gouvernance et de l’observabilité des données, les meilleures approches pour les déployer dans votre organisation, ainsi que la manière dont DataGalaxy et Bigeye proposent une alliance technologique puissante pour une stratégie gagnante.

L’interaction entre gouvernance et observabilité des données

Ces deux concepts sont complémentaires, mais présentent des différences clés qu’il est essentiel de comprendre.

Définir la gouvernance des données

La gouvernance des données désigne l’ensemble des processus qui garantissent la disponibilité, l’intégrité, la qualité et la sécurité des données dans les systèmes d’une entreprise. Elle englobe les règles, les méthodes et les responsabilités qui assurent la structure, la protection et la bonne gestion des actifs data.

Il n’existe pas de modèle unique. La première étape d’une stratégie de gouvernance durable consiste à définir clairement vos objectifs et à les cartographier de façon précise.

Une gouvernance efficace garantit que les données utilisées par vos équipes soient correctes, cohérentes et accessibles aux bonnes personnes.

Qu’entend-on réellement par l’observabilité des données ?

L’observabilité des données est la capacité à comprendre, surveiller et diagnostiquer la qualité et la santé des données dans l’ensemble de votre écosystème.

En suivant des indicateurs clés tels que le degré de mise à jour des données, la complétude, la précision ou la cohérence, les équipes peuvent détecter rapidement les problèmes comme des interruptions de pipelines, des anomalies inattendues ou des indisponibilités de données.

Une forte observabilité est indispensable pour maintenir la confiance, améliorer la qualité et s’assurer que les efforts de gouvernance reposent sur des données fiables et performantes.

Gouvernance et observabilité : agir ensemble pour des données fiables

La gouvernance des données et l’observabilité vont de pair. Toutes deux sont essentielles pour garantir des données fiables, sécurisées et dignes de confiance.

La gouvernance pose les bases : règles, politiques, responsabilités. Quant à l’observabilité, elle apporte la visibilité nécessaire pour s’assurer que ces règles soient respectées pour que les données conservent leur qualité dans le temps.

On peut voir l’observabilité comme un système d’alerte anticipée. Elle met en lumière les défaillances, les problèmes de qualité, les interruptions de pipeline ou les modifications non autorisées que la gouvernance vise justement à prévenir.

Autrement dit :

Ce tandem permet aux organisations de prendre de meilleures décisions, de gagner en agilité et de rester conformes et ce en les yeux fermés.

Mettre en œuvre gouvernance et observabilité : les 3 approches possibles

Il existe plusieurs manières d’implémenter une stratégie liant gouvernance et observabilité des données. Voici les principales options à considérer :

1. Solution maison : tableurs et ressources internes

Avantages :

• Coût initial faible : Le recours à des outils internes comme des tableurs, des scripts Python ou des bases locales permet de démarrer à moindres frais.
  
• Flexibilité : Ces solutions sont souvent très personnalisables, idéales pour s’adapter aux besoins spécifiques d’une organisation en phase de lancement.
  

Limites :

• Difficultés à grande échelle : Lorsque les volumes de données augmentent, ces systèmes atteignent vite leurs limites. Cela génère des inefficacités et des incohérences.
  
• Documentation fragmentée : Le suivi de la qualité, de la traçabilité ou de la propriété des données devient complexe, avec un risque élevé de perte d’information.
  

À garder en tête :

• Forte consommation de ressources : Concevoir et maintenir ce type de solution mobilise beaucoup de temps des équipes data, produit et ingénierie.
  
• Peu de collaboration : Sans processus standardisé, les silos se renforcent et les erreurs se multiplient.
  

Exemples : Uber, Airbnb ou Netflix ont commencé avec des solutions maison, avant de basculer vers des plateformes spécialisées mieux adaptées à la montée en charge.

2. Plateforme tout-en-un : un seul fournisseur

Avantages :

• Simplification des achats : Faire appel à un fournisseur unique pour la gouvernance et l’observabilité réduit la complexité et accélère les processus d’achat et de mise en œuvre.
  
• Intégration fluide : Les composants provenant du même éditeur sont conçus pour fonctionner ensemble, ce qui limite les problèmes de compatibilité.
  

Limites :

• Fonctionnalités inégales : Un fournisseur unique peut manquer de profondeur sur certains aspects, ce qui oblige à faire des compromis sur la qualité ou la performance.
  
• Expérience utilisateur hétérogène : Il n’est pas rare que l’interface varie fortement d’un module à l’autre, ce qui nuit à l’adoption de l’interface par les utilisateurs.
  
• Moins de marge de négociation : Tout centraliser auprès d’un seul acteur peut réduire la capacité à adapter les tarifs ou à personnaliser les fonctionnalités selon vos besoins.
  

À garder en tête :

• Intégration avec les systèmes existants : Les infrastructures héritées peuvent freiner le déploiement d’une solution tout-en-un.
  
• Ressources limitées : Selon la taille de votre organisation, un tel système peut s’avérer surdimensionné ou difficile à exploiter pleinement.
  

Exemples : IBM, Informatica ou Microsoft proposent des plateformes intégrées qui couvrent l’ensemble du spectre gouvernance-observabilité.

3. Intégration best-of-breed : combiner des éditeurs spécialisés

Avantages :

• Solution sur-mesure et performante : En sélectionnant des éditeurs experts sur chaque domaine, vous vous assurez de bénéficier du meilleur de la gouvernance et de l’observabilité.
  
• Expertise pointue : Chaque acteur apporte une connaissance approfondie de son sujet, garantissant une solution robuste, évolutive et alignée sur les enjeux métier.
  

Limites :

• Complexité d’intégration : Faire dialoguer plusieurs systèmes nécessite une orchestration soignée. Les flux de données doivent être harmonisés et la compatibilité assurée à chaque étape.
  
• Expérience utilisateur disparate : L’interface peut varier selon les outils, ce qui complexifie l’adoption au quotidien.
  

À garder en tête :

• Alignement des partenaires : Il est essentiel de bien comprendre le niveau d’interopérabilité entre les solutions choisies. Certaines disposent d’intégrations natives, d’autres non.
  
• Gestion multi-fournisseurs : Même si chaque outil est performant, la gestion de l’ensemble requiert des ressources dédiées et un suivi régulier des intégrations.
  

Exemples : DataGalaxy et Bigeye illustrent parfaitement cette approche. Leur combinaison permet de couvrir de manière experte l’ensemble des besoins en gouvernance et en observabilité des données.

DataGalaxy et Bigeye : une valeur ajoutée lorsqu’ils sont combinés

DataGalaxy et Bigeye forment ensemble une solution best-of-breed puissante pour les organisations qui souhaitent maîtriser à la fois la gouvernance et l’observabilité de leurs données.

DataGalaxy propose une plateforme collaborative et intuitive pour cartographier, gérer et gouverner les actifs data. L’outil permet aux équipes de structurer les métadonnées, d’assurer la conformité et d’aligner les données avec les objectifs métier.

Bigeye complète cette approche avec une observabilité automatisée des données. La solution permet un suivi en temps réel de la qualité, du niveau de mise à jour et de la fiabilité des données sur l’ensemble des systèmes.

En associant la capacité de gouvernance de DataGalaxy à la visibilité granulaire de Bigeye, les organisations bénéficient d’une vue complète, cohérente et actionnable de leur écosystème data.

Cette approche intégrée permet non seulement de définir et d’appliquer des standards de gouvernance, mais aussi de détecter et de résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent bloquants. Elle instaure un climat de confiance, de transparence et d’excellence opérationnelle dans la gestion des données.

Fonctionnalités clés de l’offre DataGalaxy x Bigeye

La combinaison des plateformes DataGalaxy et Bigeye offre un ensemble complet de fonctionnalités pour piloter la gouvernance et l’observabilité de la donnée de bout en bout :

Conclusion

Préparer ses données avec l’IA et renforcer la confiance passe par une stratégie structurée, alliant gouvernance rigoureuse et observabilité en temps réel.

En combinant les expertises de DataGalaxy et Bigeye, les organisations accèdent à une solution robuste, évolutive et parfaitement alignée avec les enjeux actuels.

C’est cette synergie qui permet d’assurer la fiabilité des données, de fluidifier les opérations, et d’activer le plein potentiel de l’intelligence artificielle.