1. L'Origine des données : identifiez rigoureusement vos sources
Connaître l’origine des données est crucial pour garantir leur authenticité et leur pertinence. Cela permet également d’évaluer leur fiabilité et leur conformité aux normes et aux régulations.
Identifier toutes les sources de données : dressez un inventaire complet des sources de données, qu’elles soient internes (bases de données internes, CRM, ERP) ou externes (fournisseurs de données, APIs, plateformes en ligne).
Documenter chaque source :
- Noms des systèmes : indiquez clairement le nom de chaque système ou plateforme fournissant des données.
- Identifiants uniques : assurez-vous que chaque source de données a un identifiant unique pour éviter toute confusion.
- URL associées : pour les sources en ligne, documentez les URLs spécifiques où les données peuvent être consultées ou extraites.
Pour une entreprise e-commerce, les sources de données peuvent inclure le système de gestion des commandes, la plateforme de gestion des relations clients (CRM), et les données de trafic web. Chaque source doit être clairement identifiée et documentée.
2. Méthodes d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)
Les processus d’ETL (Extraction, Transformation, Chargement) sont au cœur de l’intégration des données. Une mauvaise gestion de ces processus peut conduire à des erreurs, des incohérences et des pertes de données.
- Extraction : décrivez comment et d’où les données sont extraites. Mentionnez les outils et technologies utilisés.
- Transformation : expliquez les transformations appliquées aux données pour les rendre compatibles avec le système cible. Incluez les scripts et les règles de transformation.
- Chargement : indiquez comment les données transformées sont chargées dans le système cible, y compris la fréquence de mise à jour.
Assurez-vous que tous les scripts et configurations sont bien documentés et facilement accessibles pour les équipes techniques.
3. Règles de validation
Les règles de validation assurent que les données sont correctes, complètes et cohérentes avant leur utilisation. Cela permet d’éviter les erreurs et les incohérences qui peuvent compromettre les analyses et les décisions basées sur ces données.
Définir des critères de validation :
- Formatage : vérifiez que les données respectent les formats requis (par exemple, date au format AAAA-MM-JJ).
- Cohérence : assurez-vous que les données sont cohérentes entre elles (par exemple, un code postal doit correspondre à une ville).
- Plausibilité : validez que les données sont plausibles et logiques (par exemple, un âge de 150 ans n’est pas plausible).
- Déduplication : identifiez et éliminez les doublons.
Documenter les exceptions : notez les cas spécifiques ou exceptions qui nécessitent un traitement particulier, et décrivez comment les gérer.
4. Métadonnées
Les métadonnées fournissent des informations contextuelles sur les données, améliorant ainsi leur compréhension, leur utilisation correcte et leur traçabilité. Elles sont essentielles pour la gestion des données sur le long terme.
Collecter des métadonnées détaillées : pour chaque source de données, rassemblez des informations telles que :
- Descriptions : fournissez une description détaillée de la source de données et de son contenu.
- Propriétaires : identifiez les personnes ou équipes responsables de la source de données.
- Contacts de référence : notez les contacts principaux pour toute question ou problème concernant la source de données.
- Dates de création et de mise à jour : documentez les dates importantes pour suivre l’évolution de la source de données.
- Licences d’utilisation : mentionnez les restrictions ou conditions d’utilisation des données.
- Restrictions d’accès : indiquez qui a accès aux données et sous quelles conditions.
Pour une base de données client, les métadonnées pourraient inclure une description de la base, le responsable du département marketing, la date de dernière mise à jour, et les conditions de confidentialité et d’accès.
5. Documentation rigoureuse
Une documentation rigoureuse des définitions de sources de données garantit la transparence et facilite l’auditabilité des données. Cela renforce la confiance des parties prenantes et assure que les données peuvent être exploitées de manière efficace et conforme.
- Standardiser la documentation : Utilisez des modèles et des formats standardisés pour documenter les sources de données et les processus associés.
- Centraliser la documentation : Conservez toute la documentation dans un référentiel centralisé, accessible à toutes les parties prenantes concernées.
- Maintenir à jour : Assurez-vous que la documentation est régulièrement mise à jour pour refléter les changements dans les sources de données, les processus ETL et les règles de validation.
Des plateformes de gestion de la documentation peuvent être utilisées pour centraliser et gérer la documentation.
