À l'ère du Big Data et de l'analytique avancée, la qualité et la fiabilité des données sont devenues des éléments fondamentaux pour les entreprises. Toutefois, garantir la qualité des données en temps réel, détecter rapidement les anomalies, et comprendre leur origine sont des défis de plus en plus complexes. C'est ici que le concept de Data Observability (observabilité des données) entre en jeu. Ce concept, inspiré de l'observabilité du SI, permet aux équipes de surveiller, de diagnostiquer et de comprendre l'état de santé des pipelines de données.
Cet article explore les principaux enjeux de la data observability et quelques outils sélectionnés sur le volet pour accompagner les entreprises dans cette démarche.
I. Les Enjeux de la Data Observabilité
- Détection Précise des Anomalies : L'un des principaux défis de monitorer des pipelines de données est de détecter des anomalies. Les systèmes de data observability doivent être capables d’identifier des anomalies non seulement dans les données elles-mêmes (erreurs, valeurs aberrantes, etc.), mais aussi dans les processus de collecte, de transformation et de stockage des données. Une détection rapide et précise permet de minimiser les impacts sur les analyses et les décisions stratégiques basées sur ces données.
- Traçabilité et Diagnostic : La traçabilité des données est cruciale pour comprendre l'origine des erreurs et des anomalies. Les outils de data observability permettent de suivre le parcours des données à travers les différents systèmes et transformations, facilitant ainsi le diagnostic des problèmes et l’identification des points de défaillance. Cette traçabilité est essentielle pour garantir la transparence et la conformité des données.
- Amélioration Continue de la Qualité des Données : Grâce à la data observability, les entreprises peuvent non seulement réagir aux incidents de données, mais aussi mettre en place des processus d'amélioration continue. Cela inclut la surveillance proactive des indicateurs de qualité des données, la mise en place d’alertes en cas de déviation des normes, et l’ajustement des processus de gestion des données pour prévenir de futures anomalies.
En parlant d’amélioration continue de la Qualité des Données, vous pouvez également mettre en place des processus via l’IA. Vous retrouverez quelques cas d’usage dans notre dernier article : « Ce que l’IA peut apporter pour améliorer la qualité des données » - Réduction des Temps d'Inactivité : Dans les environnements où les données sont utilisées en temps réel, les temps d'inactivité dus à des problèmes de données peuvent avoir des conséquences significatives. Les outils de data observability permettent de détecter rapidement les incidents, de comprendre leur impact, et de réagir en conséquence, réduisant ainsi les temps d’arrêt et garantissant la continuité des opérations.
- Conformité Réglementaire et Sécurité : Les réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD, imposent des exigences strictes en matière de surveillance et de sécurité des données. Les outils de data observability permettent de s’assurer que les données sont gérées conformément aux politiques de sécurité, et que toute violation potentielle est détectée et traitée rapidement.
II. Les Outils de Data Observabilité
- Monte Carlo : Leader dans le domaine de la data observability, elle offre une solution complète pour la surveillance des pipelines de données, avec des fonctionnalités avancées pour la détection d’anomalies, la traçabilité des données, et l'analyse d'impact. Monte Carlo permet également de mettre en place des règles de qualité des données, s’assurant qu’elles répondent constamment aux normes définies.
- Sifflet Data : Solution spécialisée dans la gestion et la surveillance de la qualité des données, elle offre une plateforme qui aide les entreprises à détecter, diagnostiquer et résoudre les problèmes de qualité des données en temps réel. Sifflet se distingue par son approche automatisée, permettant de surveiller les flux de données, identifier les anomalies, et assurer la fiabilité des données utilisées pour l'analyse et la prise de décision. L'objectif de Sifflet est de simplifier et d'améliorer la gestion des données pour les équipes techniques et les responsables des données.
- Datafold : Datafold est un autre outil qui se concentre sur la surveillance des pipelines de données, particulièrement lors des déploiements de code. Il permet de comparer les versions de datasets avant et après les modifications, détectant ainsi les changements inattendus ou les régressions dans les données. Cet outil est particulièrement utile pour les équipes de développement et de DataOps qui cherchent à minimiser les risques lors des mises à jour de systèmes de données.
- DataDog : Bien que principalement connu pour la surveillance des infrastructures IT, DataDog a étendu ses fonctionnalités pour inclure la surveillance des pipelines de données. Il s’intègre avec plusieurs outils de traitement de données pour fournir une vue unifiée des performances des pipelines et des anomalies de données. Cette solution est particulièrement utile pour les organisations qui cherchent à unifier la surveillance de leurs systèmes IT et de leurs données sous une seule plateforme.
- Bigeye : Bigeye se distingue par ses capacités à automatiser la surveillance de la qualité des données à grande échelle. Il permet de définir des métriques personnalisées de qualité des données et offre des visualisations avancées pour suivre l'évolution de ces métriques au fil du temps. Bigeye est également équipé de fonctionnalités d'alerte proactive, garantissant que les équipes sont informées des problèmes potentiels avant qu'ils n'impactent les opérations.
- Great Expectations : Great Expectations se concentre sur l'automatisation des tests de qualité des données. Il permet de définir et d'exécuter des tests de validation de données de manière proactive, assurant que les données respectent les attentes prédéfinies à chaque étape du pipeline. Cet outil est particulièrement utile pour les équipes cherchant à intégrer des validations de qualité directement dans leurs workflows de traitement de données.
Vous souhaitez approfondir la comparaison entre plusieurs outils de Data Observabilité ? Venez consulter l’article « Overview d'outils de DataObservabilité - Monte Carlo VS Sifflet Data VS OpenLineage »
La data observability est devenue un enjeu majeur pour les entreprises cherchant à garantir la qualité, la conformité, et la fiabilité de leurs données. Les outils précités offrent des solutions variées pour répondre à ces besoins, chacun avec ses propres points forts. En adoptant une approche proactive de la data observability, les entreprises peuvent non seulement réagir plus efficacement aux incidents de données, mais aussi améliorer continuellement la qualité de leurs données, réduire les risques et assurer une prise de décision éclairée.
Ce processus de data observability s’inscrit dans une démarche globale de Data Gouvernance.
Pour prendre plus de recul sur les principales étapes à suivre dans le déploiement d’une bonne gouvernance de la donnée, nous vous invitons à consulter l’article suivant : « Quelles sont les Grandes Étapes d’une Bonne Gouvernance de la Donnée ? »
