Un « data swamp » se produit lorsque les données sont stockées de manière désorganisée et peu structurée, rendant difficile leur utilisation et leur compréhension. Les données deviennent inutilisables, sans aucun valeur, il y a donc une mauvaise gestion des données.
Pour éviter d’aboutir à un data swamp, il est important de mettre en place des processus de gouvernance des données efficaces.
Voici quelques conseils pour y parvenir :
- Définir une stratégie de gestion des données : cela implique de déterminer quels types de données sont collectés, quelles sont leurs sources, comment elles sont stockées et comment elles seront utilisées.
- Mettre en place des politiques de gestion des données : cela implique de définir des règles pour la collecte, le stockage, la protection et la suppression des données. Ces politiques doivent être communiquées à l’ensemble de l’organisation.
- Utiliser des outils de gouvernance des données : cela peut inclure des outils pour le nettoyage et l’analyse des données, la visualisation des données, la gestion de la qualité des données, etc. Et pourquoi pas s’aider d’une plateforme telle que ORKESTRA (voir Orkestra, plateforme de robotisation des traitements de données , véritable framework d’intégration)
- Impliquer les utilisateurs : les utilisateurs doivent être impliqués dans le processus de gestion des données. Ils doivent être formés à la collecte, l’analyse et la gouvernance des données afin de garantir la qualité des données.
- Assurer la traçabilité des données : cela implique de savoir d’où viennent les données, comment elles ont été collectées, leur fraîcheur, quels contrôles, quelles garanties ? Autant d’éléments que l’on peut retrouver dans la gestion de cette traçabilité proposée par Orkestra au travers des Etiquettes de jeux de données. Véritable DataLineage, l’Etiquette est un des fers de lance d’Orkestra.
… Retrouvez bientôt tous les enjeux de la traçabilité dans l’article sur les Etiquettes, spécialité de la plateforme de robotisation de données Orkestra.
En suivant notamment ces conseils, vous pouvez éviter un data swamp et garantir la qualité et l’utilisation efficace des données.
