La data discoverability désigne la capacité, pour les collaborateurs d’une organisation, à trouver facilement les données, à les comprendre, à leur faire confiance et à les utiliser, sans dépendre de connaissances implicites (tribal knowledge) ni d’une assistance constante des équipes data.
Dans la pratique, la data discoverability répond à des questions telles que :
- De quelles données disposons-nous ?
- D’où viennent-elles ?
- Puis-je leur faire confiance ?
- Sont-elles adaptées à mon cas d’usage ?
Un jeu de données qui existe techniquement mais qui ne peut être ni trouvé, ni compris, ni jugé fiable est, dans les faits, inutilisable. Une mauvaise discoverability entraîne des travaux dupliqués, des indicateurs incohérents et une prise de décision ralentie.
Une bonne data discoverability se situe à l’intersection de la documentation, des métadonnées, de la gouvernance et de la qualité des données. Il ne s’agit pas d’un outil unique, mais du résultat de plusieurs pratiques data cohérentes et coordonnées.
Composants clés de la Data Discoverability
La data discoverability est souvent confondue avec l’observabilité des données. L’observabilité se concentre sur la santé des pipelines de données, tandis que la discoverability s’intéresse à la facilité d’usage pour les utilisateurs humains. Cela dit, ils sont étroitement liés.
Voici les principaux piliers de la data discoverability :
1. Inventaire de données centralisé
Un inventaire centralisé, généralement mis en œuvre via un data catalog, recense l’ensemble des datasets, tables, dashboards et métriques disponibles en un seul endroit.
Cet inventaire doit comprendre
- Noms et descriptions des ensembles de données
- Responsables (owners) et équipes référentes
- Fréquence de rafraîchissement
- Systèmes de sources
Sans inventaire central, les utilisateurs s’appuient sur des messages Slack, des feuilles de calcul obsolètes ou de suppositions lors de la recherche de tables dans les éditeurs SQL.
Attention: un catalogue qui n’est pas mis à jour devient rapidement du bruit. La clarté des responsabilités et la mise à jour continue sont plus importantes que l’outil lui-même.
2. Des métadonnées riches et précises
Les métadonnées fournissent un contexte. Elles expliquent ce que les données signifient, et pas seulement où elles se trouvent.
Les éléments clés incluent :
- Définitions métier des champs et des métriques
- Types et formats de données
- Unités, devises et fuseaux horaires
- Niveau de sensibilité et droits d’accès
Par exemple, il est moins utile de savoir qu’une colonne s’appelle » recettes » que de savoir si elles sont brutes ou nettes, taxes incluses ou non, et quand elles sont comptabilisées.
3. Data Lineage et dépendances
La data lineage décrit le cheminement des données, depuis les systèmes sources, à travers les transformations, jusqu’aux livrables finaux comme les dashboards ou les modèles de machine learning.
Elle permet aux utilisateurs de :
- Comprendre l’origine des données
- Évaluer l’impact des changements
- Analyser les écarts entre différents rapports
Du point de vue de la discoverability, le lineage crée la confiance. Les utilisateurs sont plus enclins à réutiliser les données lorsqu’ils peuvent voir comment elles ont été produites.
4. Signaux de qualité des données
La discoverability ne consiste pas seulement à trouver des données, mais à décider si elles doivent être utilisées.
Des indicateurs tels que la fraîcheur, les contrôles de complétude, ou la présence d’incidents connus permettent d’évaluer rapidement l’aptitude d’un dataset à un usage donné.
Un jeu de données obsolète ou en cours d’investigation doit rester visible, mais clairement signalé.
Attention : surcharger les utilisateurs de métriques brutes de la qualité peut se retourner contre eux. Il est préférable de privilégier des signaux simples, lisibles et interprétables.
5. Ownership et responsabilité
Chaque jeu de données doit avoir un propriétaire (owner) ou un responsable clair (data steward).
La propriété permet :
- Une clarification plus rapide en cas de questions
- Une meilleure documentation
- Une responsabilité claire sur la qualité des données
Sans responsable identifié, les utilisateurs hésitent à exploiter les données, même lorsqu’elles sont accessibles.
6. Recherche et accessibilité
La discoverability échoue si les utilisateurs ne peuvent pas rechercher les données avec un langage métier.
Une bonne accessibilité inclut :
- Recherche par mots-clés sur les noms et descriptions
- Système de tags par domaine ou cas d’usage
- Synonymes pour les termes métier
Bénéfices de la Data Discoverability
Lorsqu’elle est bien mise en œuvre, la data discoverability va bien au-delà du simple confort d’utilisation.
Une prise de décision plus rapide
Les équipes passent moins de temps à chercher et valider les données, et davantage de temps à analyser et à agir.
Réduction des travaux dupliqués
Une bonne discoverability évite la reconstruction parallèle des mêmes datasets ou métriques, limitant ainsi la dette technique.
Confiance accrue dans les données
La visibilité sur la lineage, l’ownership et la qualité rend les données plus fiables et favorise leur adoption à l’échelle de l’organisation.
Une meilleure collaboration entre les équipes
Les définitions et la visibilité partagées réduisent les conflits entre les équipes d’analyse, de finance, de marketing et d’ingénierie.
Gouvernance des données plus efficace à grande échelle
La discoverability soutient la gouvernance en rendant les données sensibles visibles, classifiées et auditables, sans freiner l’accès.
Réflexions finales
La data discoverability n’est pas un projet ponctuel. C’est une discipline continue, qui évolue avec la data stack, les équipes et les cas d’usage. L’objectif est simple : rendre les bonnes données faciles à trouver, faciles à comprendre et sûres à utiliser.
FAQ Data Discoverability
Quelle est la différence entre data discoverability et data observability au quotidien ?
La data observability permet de déterminer si un pipeline est cassé, retardé ou produit des valeurs inattendues. La data observability permet de déterminer si un ensemble de données doit être utilisé.
Dans la pratique, l’observability répond à la question « ces données sont-elles saines ? » tandis que la discoverability répond à la question « Ces données sont-elles adaptées et fiables pour l’analyse ? » Les lacunes en matière de discoverability sont souvent ressenties par les analystes bien avant que les défaillances du pipeline ne deviennent visibles.
Un catalogue de données est-il suffisant pour résoudre le problème de de data discoverability ?
Non. Un catalogue de données n’est qu’une base.
Si les ensembles de données n’ont pas de propriétaire, si les définitions sont obsolètes ou s’il n’y a pas de lignage, le catalogue devient une liste de tables consultable plutôt qu’une aide à la décision. La facilité de découverte dépend davantage de la gouvernance et des habitudes que de l’outillage.
Comment évaluer la sécurité de la réutilisation d’un jeu de données dans un nouveau cas d’utilisation ?
Les analystes recherchent généralement trois signaux :
– Une propriété claire pour identifier la personne à contacter
– Une lignée pour comprendre comment les données sont produites
– Des indicateurs de qualité ou de fraîcheur des données.
Lorsqu’un ou plusieurs de ces signaux sont manquants, la logique est souvent reconstruite ou des ensembles de données fictifs sont créés, ce qui accroît l’incohérence des rapports.
Quel est l’impact de la data discoverability sur la self-service BI ?
La self-service BI ne fonctionne que lorsque les utilisateurs peuvent trouver des données fiables et bien documentées.
Sans discoverability :
- Les analystes deviennent des intermédiaires permanents
- Les tableaux de bord se multiplient avec des données contradictoires
- Les utilisateurs métiers perdent confiance dans les chiffres
Une bonne discoverability permet à l’analyste de passer du temps à répondre à des questions de clarification à une analyse de plus grande valeur.
Quel est le signe le plus évident qu’une organisation ne dispose pas d’une bonne data discoverability ?
Lorsque les analystes passent plus de temps à débattre de la justesse d’un chiffre qu’à analyser les raisons d’un changement.
Parmi les autres signaux forts, on peut citer
- Plusieurs définitions d’un même KPI
- Tableaux de bord élaborés à partir d’ensembles de données privées ou non documentées
- Forte dépendance à l’égard de personnes spécifiques pour expliquer les données