Dictionnaire de données
Table des matières
Point de départ : Des définitions partagées plutôt que des hypothèses
Les équipes se disputent souvent sur des chiffres provenant de la même base de données.
Les noms se ressemblent, les rapports ne concordent pas et personne n'est sûr de la colonne qui représente la “vraie” valeur.
Dans cette situation, les gens manquent d'un endroit unique et fiable qui explique chaque domaine.
Un dictionnaire de données comble cette lacune.
Il décrit la structure, la signification et les relations des données afin que tout le monde cesse de deviner et commence à travailler à partir des mêmes définitions.
Idées maîtresses d'un dictionnaire de données
Un dictionnaire de données agit comme un référentiel de métadonnées.
Il ne stocke pas les données de l'entreprise, mais des informations sur ces données.
Au minimum, il explique :
Quelles sont les tables et les entités existantes ?
Quelles sont les colonnes de chaque tableau ?
Comment les colonnes sont-elles reliées entre elles dans les tableaux ?
La signification de chaque champ en termes commerciaux
Parce qu'il se situe entre le monde technique et le monde des affaires, il aide les développeurs, les analystes et les auditeurs à parler un langage commun.
Ce qu'un dictionnaire enregistre pour chaque champ
Pour chaque domaine important, un dictionnaire utile comprend généralement :
Nom et description de l'entreprise
Type de données et format autorisé
Unités, plages et listes de codes valides
Règles d'annulabilité et valeurs par défaut
Relations avec d'autres champs et tables
En outre, de nombreuses équipes enregistrent des valeurs d'exemple et des notes sur les cas limites, ce qui facilite grandement l'interprétation.
Composants et variantes typiques
Tous les dictionnaires de données ne se ressemblent pas.
Cependant, la plupart d'entre eux partagent quelques éléments structurels.
Vue structurelle
Cette partie se concentre sur le schéma :
Tables, vues et entités
Colonnes et clés
Index et contraintes
Il aide les développeurs de bases de données et d'ETL à concevoir des requêtes et à comprendre comment les données vivent physiquement dans le stockage.
Vue d'ensemble des activités et des processus
Ce point de vue met l'accent sur la signification :
Définitions commerciales pour les indicateurs et les drapeaux
Informations sur la propriété et l'intendance
Fréquence de mise à jour et sources de données
Par conséquent, les analystes savent quels champs soutiennent les rapports et les équipes de gouvernance savent à qui s'adresser en cas de questions.
Vue technique et opérationnelle
Enfin, certains dictionnaires effectuent un suivi :
L'héritage des systèmes en amont
Classification et sensibilité de la sécurité
Règles de conservation et attentes en matière de sauvegarde
Cette couche relie le dictionnaire aux opérations réelles, y compris la sauvegarde, l'archivage et le traitement des données. outils de récupération tels que Amagicsoft Récupération de données.
Prise en charge de Windows 7/8/10/11 et Windows Server
Où se trouve le dictionnaire de données
Un dictionnaire peut se présenter sous plusieurs formes.
La version la moins formelle est une feuille de calcul que les équipes partagent.
Les configurations plus avancées intègrent le dictionnaire dans des outils dédiés.
Les lieux les plus courants sont les suivants
Catalogues de bases de données et tables système
Outils de modélisation des données qui exportent la documentation
Catalogues de données ou plateformes de gouvernance
Markdown ou wikis avec contrôle de version
Idéalement, le dictionnaire doit être proche des systèmes réels, tout en permettant aux utilisateurs non techniques d'y accéder facilement.
Construire un dictionnaire de données utile dans la pratique
La création d'un dictionnaire doit suivre un processus réfléchi.
Sinon, il se transforme en un document périmé auquel personne ne fait confiance.
Étape 1 : Déterminer le champ d'application et les priorités
Tout d'abord, déterminez les systèmes et les domaines que vous allez documenter.
Commencez par les bases de données critiques qui alimentent les rapports financiers, les tableaux de bord de conformité ou les décisions de récupération.
Vous pourrez vous développer plus tard, une fois que vous aurez prouvé votre valeur.
Étape 2 : Normaliser les champs et les formats
Ensuite, définissez un modèle :
Champs de métadonnées obligatoires pour les tables
Champs de métadonnées obligatoires pour les colonnes
Conventions d'appellation pour les entités et les attributs
Cette cohérence rend le dictionnaire consultable et plus facile à maintenir.
En outre, il permet à l'automatisation de remplir des parties du dictionnaire à partir de schémas.
Étape 3 : Saisir les définitions en collaboration
Travaillez ensuite avec des experts du domaine :
Interroger les chefs d'entreprise de chaque grande entité
Projets de définitions et exemples de calculs
Examiner les entrées avec les parties prenantes techniques et commerciales
Le langage étant important, il convient d'éviter le jargon dans les descriptions et d'expliquer les significations en termes simples.
Étape 4 : Maintenir le dictionnaire dans le flux de changement
Enfin, liez les mises à jour du dictionnaire à la gestion du changement :
Exiger des mises à jour du dictionnaire pour les changements de schéma
Examiner les métadonnées dans le cadre de l'examen du code ou de la migration
Automatiser les contrôles qui comparent les schémas aux entrées du dictionnaire
Lorsque vous intégrez le dictionnaire dans les flux de travail normaux, il reste frais et fiable au lieu de devenir obsolète.
Rôle dans l'ETL, l'analyse et la récupération
Un bon dictionnaire améliore de nombreux processus en aval, de l'ETL à la réponse aux incidents.
ETL et qualité des données
Les développeurs ETL utilisent le dictionnaire pour
Comprendre les types, les plages et les codes autorisés
Mapper correctement les champs sources dans les modèles cibles
Appliquer des règles commerciales cohérentes dans les pipelines
En conséquence, les transformations restent alignées et les rapports s'appuient sur la même logique dans l'ensemble de l'organisation.
Analyses et rapports
Les analystes s'appuient sur le dictionnaire pour interpréter les mesures :
Ils confirment quels champs représentent les recettes par rapport aux réservations.
Ils voient quels filtres doivent s'appliquer à des dimensions particulières.
Ils détectent les cas où deux colonnes portant des noms similaires ont en réalité des significations différentes.
Les tableaux de bord deviennent donc plus comparables et les désaccords ne portent plus sur la sémantique mais sur les performances réelles.
Sauvegarde, catalogues et récupération de données Amagicsoft
Dans les scénarios de sauvegarde et de récupération, le dictionnaire est également utile :
Mettre en correspondance les tableaux récupérés et les concepts commerciaux
Identifier les champs récupérés qui contiennent des données sensibles
Donner la priorité à la restauration des entités critiques avant les entités moins importantes
Lorsque vous utilisez Amagicsoft Récupération de données pour restaurer des données à partir de volumes endommagés, un dictionnaire bien tenu raccourcit le chemin entre les fichiers récupérés et les informations utilisables et fiables.
Prend en charge Windows 7/8/10/11 et Windows Server.
Prise en charge de Windows 7/8/10/11 et Windows Server
FAQ
Quand utiliser un dictionnaire de données ?
Qu'est-ce qu'un dictionnaire de données dans DBS ?
Quels sont les 6 composants d'un dictionnaire de données ?
Où est conservé le dictionnaire de données ?
Qui utilise un dictionnaire de données ?
Quels sont les 5 usages du dictionnaire avec des exemples ?
Quel est l'un des principaux objectifs du dictionnaire de données ?
Quel est un bon exemple de dictionnaire de données ?
En quoi un dictionnaire de données est-il différent d'une base de données ?
Comment créer un dictionnaire de données de manière efficace ?
Comment un dictionnaire de données est-il utilisé dans les processus ETL ?
