Cartographie des données

1er décembre 2025 Eddie Commentaires fermés

La cartographie des données, plan directeur pour le mouvement des données

Lorsque les équipes déplacent des données entre les systèmes, la défaillance ne commence généralement pas avec la copie elle-même.
Le problème commence lorsque personne n'est en mesure d'expliquer clairement comment chaque champ source doit se retrouver dans le modèle cible.

La cartographie des données résout ce problème.
Il définit en détail la manière dont les valeurs passent d'un système de stockage ou d'un format à un autre, de sorte que les travaux ETL et les outils de migration se comportent de manière prévisible.

Concepts fondamentaux de la cartographie des données

Au fond, la cartographie des données relie un structure de la source à un structure cible.
Au lieu de penser uniquement à des tables ou à des fichiers, vous travaillez au niveau des colonnes, des champs, des relations et des règles.

Une carte complète spécifie généralement

Objets sources (tables, vues, fichiers, API)
Objets cibles (tables de l'entrepôt, entités d'application, rapports)
Règles au niveau du champ : copies directes, transformations et consultations
Contraintes telles que l'unicité, les champs obligatoires et les plages valides

Par conséquent, la carte devient un contrat que les processus d'ETL, d'intégration et de migration doivent respecter.

Rôle de la cartographie des données dans l'ETL et la migration

Au cours de l'ETL, des tâches extraient des enregistrements, appliquent des transformations et chargent les résultats.
Toutefois, ces transformations ne doivent pas se limiter au code.
Ils doivent suivre un plan documenté que les utilisateurs professionnels et les ingénieurs peuvent examiner ensemble.

Dans les projets de migration, la cartographie des données guide chaque décision :

Quels sont les champs hérités qui ont encore de l'importance ?
Comment fusionner plusieurs sources en un seul modèle cible ?
Où placer les valeurs qui n'existaient pas dans l'ancien système ?

Par conséquent, une cartographie précise réduit les surprises lors du passage à l'euro et facilite grandement la validation.

Types de règles de mise en correspondance et types de données

Des scénarios différents requièrent des styles de cartographie différents.
Il est rare que vous n'en utilisiez qu'un seul.

Styles de cartographie courants

Cartographie directe : copier des valeurs de la source à la cible avec des types compatibles.
Cartographie de la transformation : appliquer des formules, des analyses ou des conversions d'unités.
Recherche ou mappage de référence : remplacer les codes par des valeurs normalisées.
Cartographie conditionnelle : acheminer les enregistrements différemment en fonction d'indicateurs ou d'intervalles.

Ensemble, ces modèles couvrent la plupart des besoins en matière d'intégration et de migration.

Familles de types de données typiques

Bien que les plateformes exposent de nombreux types de données, quatre familles apparaissent le plus souvent :

Données textuelles (chaînes et caractères)
Données numériques (entiers et décimales)
Données relatives à la date et à l'heure (horodatage et intervalles)
Données binaires ou booléennes (drapeaux vrai/faux et octets bruts)

Étant donné que la non-concordance des types crée des bogues subtils, le mappage doit indiquer explicitement les attentes en matière de types.

Etapes pratiques pour construire une cartographie des données

Une cartographie des données efficace suit une méthode reproductible plutôt qu'une session de brainstorming ponctuelle.

Préparation et recherche de sources

Tout d'abord, vous devez établir le profil de la source :

Identifier les systèmes et les tables qui font autorité.
Examiner les valeurs réelles, et pas seulement la documentation.
Noter les plages, les formats et les motifs de nullité.

En outre, vous clarifiez le sens de l'activité avec des experts en domaines afin que les noms de colonnes ne vous induisent pas en erreur.

Conception des règles source-cible

Ensuite, vous concevez la cartographie :

Aligner chaque champ cible sur un ou plusieurs champs sources.
Décidez des transformations ou des consultations dont vous avez besoin.
Définir des valeurs par défaut pour les champs manquants ou facultatifs.
Documenter les hypothèses et les cas limites en langage clair.

Au fur et à mesure de l'itération, vous maintenez l'alignement entre la vision technique et la vision commerciale.

Validation et mise à jour de la carte

Enfin, vous testez la carte :

Exécuter des exemples de travaux ETL en utilisant des données réelles.
Comparer des nombres, des sommes et des relations clés.
Ajuster les règles lorsque la validation révèle des problèmes cachés.

Parce que les systèmes évoluent, il faut traiter la cartographie comme un artefact vivant, et non comme une feuille de calcul statique.

Cartographie des données pour la gouvernance et le GDPR

Les réglementations telles que le GDPR exigent que les organisations sachent où se trouvent les données personnelles et comment les systèmes les utilisent.
Par conséquent, les simples diagrammes de stockage ne suffisent pas.

La cartographie des données permet

Liste des champs contenant des données personnelles ou sensibles
Montrer où ces champs se déplacent dans les applications et les rapports
Soutien aux demandes d'accès des personnes concernées et aux flux de travail de suppression des données

Lorsque vous pouvez passer de l'identifiant d'une personne à tous les champs et cibles cartographiés, vous pouvez gérer les tâches réglementaires en toute confiance.

Utilisation de SQL, d'Excel et d'outils dédiés

Vous n'avez pas besoin d'une plateforme complexe pour commencer à cartographier les données, même si les grandes équipes adoptent souvent des outils spécialisés par la suite.

SQL et cartographie

SQL vous aide à explorer et à vérifier les correspondances :

Les requêtes de profilage révèlent les distributions réelles et les anomalies.
Les JOINs simulent les intégrations futures.
Les vues peuvent mettre en œuvre des structures cartographiées avant les charges permanentes.

C'est pourquoi SQL sert souvent de microscope et de banc d'essai pour les décisions de cartographie.

Excel et les grilles cartographiques légères

Excel fonctionne encore très bien comme canevas de cartographie :

Une colonne pour la table source, une pour le champ source
Une colonne pour la table cible, une pour le champ cible
Colonnes supplémentaires pour les notes de transformation et les types de données

Par la suite, les développeurs ETL traduisent cette grille en travaux et en scripts.
Dans les petites équipes, cette feuille devient souvent la première carte centrale que tout le monde peut lire.

Options de l'écosystème Microsoft

Microsoft propose également des outils qui facilitent les tâches de cartographie.
Par exemple, Power Query permet aux utilisateurs de définir visuellement les transformations au niveau des colonnes, et Azure Data Factory ou Synapse Les pipelines mettent en œuvre des flux cartographiés à l'échelle.

Même lorsque vous utilisez ces outils, un document de cartographie clair permet de conserver une logique transparente pour les audits et le dépannage.

Cartographie des données autour de la sauvegarde et de la récupération

Les flux de travail de sauvegarde, d'archivage et de récupération dépendent également du mappage.
Vous devez savoir non seulement où se trouvent les données, mais aussi comment les catalogues de sauvegarde sont liés aux emplacements de stockage réels et aux entités commerciales.

Par exemple, les journaux exportés à partir de Amagicsoft Récupération de données peut cartographier :

Tâches de récupération vers des périphériques et des volumes spécifiques
Dossiers pour les propriétaires d'entreprise ou les systèmes
Types de fichiers vers des politiques de conservation ou de vérification supplémentaire

En conséquence, les personnes chargées de répondre aux incidents peuvent passer d'une question commerciale (“Quels fichiers de projet avons-nous récupérés ?”) à des détails techniques précis.

Prend en charge Windows 7/8/10/11 et Windows Server.

Télécharger Magic Data Recovery

Prise en charge de Windows 7/8/10/11 et Windows Server

FAQ

Qu'est-ce que la cartographie des données dans l'ETL ?

Dans l'ETL, la cartographie des données définit la manière dont chaque champ source est intégré dans un champ cible au cours des étapes d'extraction, de transformation et de chargement. Il documente les jointures, les conversions, les références et les valeurs par défaut. Comme les développeurs et les utilisateurs professionnels partagent ce schéma directeur, ils peuvent aligner leurs attentes et s'assurer que les travaux d'ETL produisent des ensembles de données cohérents et fiables.

Quel outil est utilisé pour la cartographie des données ?

Les équipes utilisent plusieurs outils de cartographie plutôt qu'un produit universel. Beaucoup commencent par Excel ou des grilles similaires, puis passent à des suites ETL, des plateformes d'intégration de données ou des outils de catalogue qui stockent les métadonnées de cartographie. Dans les environnements plus vastes, des outils dédiés à la modélisation et à la gouvernance des données permettent de conserver les versions des cartographies, de les rendre consultables et de les relier à la lignée technique.

Qu'est-ce que la cartographie des données dans le cadre du GDPR ?

Dans le cadre du GDPR, la cartographie des données permet de décrire la manière dont les données à caractère personnel circulent entre les systèmes. Elle identifie les champs qui contiennent des informations personnelles, où ces champs se déplacent et quels processus y accèdent. Avec une carte claire, les organisations répondent plus rapidement aux demandes d'accès, de correction ou de suppression et prouvent qu'elles comprennent et contrôlent le cheminement des données personnelles.

Quels sont les différents types de cartographie des données ?

Plusieurs types de cartographie apparaissent dans la pratique. Les correspondances directes copient les valeurs lorsque les schémas sont alignés, les correspondances de transformation ajustent les formats ou les unités, et les correspondances de recherche traduisent les codes en valeurs normalisées. En outre, les correspondances conditionnelles acheminent les enregistrements différemment en fonction des règles de gestion, tandis que les correspondances hiérarchiques alignent les structures imbriquées ou à plusieurs niveaux entre les systèmes.

Qu'est-ce que la cartographie des données ?

La cartographie des données décrit la relation structurée entre un modèle de données et un autre. Elle indique quels champs sources alimentent chaque champ cible et quelles sont les transformations qui interviennent en cours de route. Cette cartographie guide les travaux d'ETL, de migration et d'intégration afin que les ingénieurs déplacent les données de manière cohérente et que les parties prenantes puissent retracer la manière dont les informations changent d'un système à l'autre.

Quels sont les 4 types de données ?

La plupart des plateformes regroupent les types de données en quatre grandes familles. Les types texte stockent les chaînes de caractères et les caractères, les types numériques stockent les entiers et les décimales, les types date et heure gèrent les valeurs temporelles, et les types binaires ou booléens couvrent les octets bruts et les drapeaux vrai-faux. Étant donné que les correspondances entre les systèmes, le choix explicite des types permet de réduire les erreurs de conversion.

Quels sont les trois types de cartographie ?

Dans de nombreux projets, on observe trois grands styles de mappage. Le mappage structurel aligne les tables, les champs et les hiérarchies entre les schémas. La cartographie de transformation définit la manière dont les valeurs changent par le biais de formules ou d'analyses. La cartographie sémantique relie les significations commerciales, par exemple en mettant sur un pied d'égalité “customer_id” dans un système et “client_key” dans un autre, même si les noms diffèrent.

Comment réaliser une cartographie des données ?

Vous commencez par établir le profil de la source, en comprenant les tables, les champs et les valeurs réelles. Ensuite, vous concevez des règles source-cible dans un document de mappage, y compris les transformations et les valeurs par défaut. Ensuite, vous mettez en œuvre ces règles dans des travaux d'ETL ou d'intégration et vous exécutez des requêtes de validation. Enfin, vous affinez le mappage en fonction de l'évolution des systèmes et des besoins.

Quelles sont les quatre premières étapes de la cartographie des données ?

Une séquence pratique en quatre étapes commence par la découverte des systèmes sources et des modèles de données. Vous clarifiez ensuite la signification des champs clés pour l'entreprise. Ensuite, vous rédigez les premières correspondances entre la source et la cible, y compris les notes de type et de transformation. Enfin, vous testez ces correspondances sur des échantillons de données, vous comparez les résultats aux attentes et vous les révisez avant de procéder à une mise en œuvre à grande échelle.

Qu'est-ce que le mappage SQL ?

Le mappage SQL fait référence à l'utilisation de structures SQL pour mettre en œuvre ou tester des mappages. Les vues, les instructions SELECT et les jointures peuvent exprimer la manière dont les tables sources alimentent les schémas cibles. En outre, de nombreux cadres ORM ou d'intégration définissent les mappages dans la configuration et génèrent du code SQL en arrière-plan, alors que les architectes continuent de penser en termes de relations source-cible.

Comment mapper des données dans Excel ?

Vous pouvez créer une table de correspondance simple dans Excel. Créez des colonnes pour le système source, la table source, le champ source, la table cible, le champ cible, le type de données et les règles de transformation. Remplissez ensuite des lignes pour chaque paire de champs. Plus tard, les développeurs ETL prendront cette feuille comme spécification et mettront en œuvre la logique dans des scripts ou des outils d'intégration.

Qu'est-ce que la criminalistique numérique en termes simples ?

La criminalistique numérique consiste à collecter et à analyser des données provenant d'ordinateurs, de téléphones et d'autres appareils afin de comprendre ce qui s'est passé. Les enquêteurs récupèrent les fichiers, étudient les journaux et établissent des chronologies. Ils suivent des procédures strictes afin que leurs conclusions soient fiables et puissent étayer des décisions internes, des affaires juridiques ou des enquêtes de conformité en cas de besoin.

La criminalistique numérique est-elle la même chose que la cybersécurité ?

La cybersécurité se concentre sur la prévention des attaques et la protection des systèmes en temps réel. La criminalistique numérique enquête après ou pendant un incident pour comprendre comment il s'est produit, ce qui a été affecté et qui était impliqué. Les deux domaines travaillent ensemble, mais la criminalistique se concentre sur les preuves et la reconstruction plutôt que sur la défense quotidienne.

Pourquoi avons-nous besoin de la criminalistique numérique ?

Les organisations utilisent la criminalistique numérique pour répondre à des questions cruciales après un incident : quelles données ont été consultées, comment un pirate s'y est introduit et s'il y a eu une utilisation abusive de la part d'un initié. Des preuves claires guident les actions en justice, la réponse aux incidents et les changements de politique. En l'absence d'analyses structurées, les décisions reposent sur des suppositions et des traces importantes peuvent disparaître rapidement.

La criminalistique numérique est-elle une bonne carrière ?

La criminalistique numérique offre un travail intéressant, une demande régulière et une spécialisation claire. Les professionnels aident les organisations à gérer les incidents, les fraudes et les litiges juridiques liés à la technologie. Ce domaine convient aux personnes qui aiment les enquêtes, les détails et les méthodes structurées. Il nécessite une formation continue, mais peut apporter une grande satisfaction professionnelle et une évolution vers des postes de direction ou de conseil.

La criminalistique numérique est-elle bien payée ?

La rémunération dépend de la région, du secteur et de l'expérience, mais les postes en criminalistique numérique sont généralement bien rémunérés dans le domaine plus large de la cybersécurité et de l'informatique. Les compétences spécialisées, les certifications et les témoignages d'experts devant les tribunaux peuvent augmenter le potentiel de rémunération. Les enquêteurs principaux, les gestionnaires et les consultants perçoivent souvent des salaires plus élevés que les techniciens en criminalistique débutants.

La criminalistique numérique est-elle difficile ?

Ce domaine exige une réflexion approfondie, de la patience et la volonté d'apprendre des outils et des systèmes complexes. Vous travaillez avec des plates-formes, des systèmes de fichiers et des applications variés tout en gardant à l'esprit les règles de preuve. Au début, c'est un véritable défi, mais une formation structurée, la pratique en laboratoire et de solides habitudes de documentation rendent le travail gérable et gratifiant.

Peut-on gagner $500 000 euros par an dans la cybersécurité ?

De tels niveaux de revenus n'existent que dans de rares cas, généralement pour les cadres supérieurs, les consultants spécialisés ou les dirigeants de grands marchés qui bénéficient de primes et d'actions. La plupart des professionnels de la cybersécurité et de la criminalistique numérique gagnent des salaires solides, mais plus typiques. Se concentrer sur les compétences, l'expérience et la réputation offre une voie de croissance plus réaliste et plus durable.

La criminalistique numérique est-elle un travail stressant ?

Le stress peut être intense lors d'incidents majeurs ou de délais légaux, car les preuves doivent être traitées correctement et dans les temps. Toutefois, des processus solides, une communication claire et une charge de travail réaliste réduisent le stress. De nombreux professionnels trouvent l'aspect de l'enquête attrayant, ce qui permet d'équilibrer la pression, en particulier dans les équipes qui se soutiennent bien les unes les autres.

Pourquoi avons-nous besoin de sauvegarder nos données ?

La sauvegarde des données protège contre les suppressions accidentelles, les défaillances matérielles, les logiciels malveillants et les catastrophes naturelles. Le stockage primaire n'offre jamais une sécurité absolue, en particulier sur les disques individuels ou les ordinateurs portables. Des sauvegardes régulières créent des copies indépendantes que vous pouvez restaurer rapidement, de sorte que les incidents deviennent des interruptions et non des pertes permanentes qui interrompent le travail ou endommagent l'entreprise.

Que se passe-t-il si je ne sauvegarde pas mes données ?

Sans sauvegardes, toute défaillance sérieuse devient un événement à haut risque. Un disque mort, un appareil volé ou une attaque de ransomware peuvent faire disparaître en quelques minutes des années de documents, de photos et d'archives commerciales. Vous pouvez toujours tenter une récupération de dernière chance, mais les taux de réussite chutent et les coûts augmentent lorsqu'il n'existe pas de copies propres.

Qu'est-ce que la sauvegarde et pourquoi est-elle si importante ?

La sauvegarde consiste à copier régulièrement des données sur un support de stockage séparé et protégé. Ces copies permettent de se prémunir contre les erreurs, la corruption et les problèmes matériels qui affectent les originaux. Le processus est important car vous ne pouvez pas recréer de manière fiable de nombreux fichiers à partir de la mémoire, et certains incidents détruisent les appareils avant que vous ne remarquiez le moindre signe d'alerte.

La sauvegarde est-elle vraiment nécessaire ?

La sauvegarde reste essentielle même lorsque le stockage semble fiable. Les disques durs vieillissent, les disques SSD tombent soudainement en panne et les utilisateurs suppriment les mauvais dossiers. Les comptes en nuage sont également victimes de suppressions accidentelles ou d'informations d'identification compromises. Une routine de sauvegarde cohérente vous offre une voie de récupération contrôlée au lieu de vous laisser dépendre de la chance ou de services d'urgence coûteux.

Quels sont les cinq aspects importants des données ?

Les données soutiennent la prise de décision, la conformité légale, les rapports financiers, les relations avec les clients et la conservation des connaissances à long terme. Elles servent à suivre les performances, à prouver les transactions, à servir les clients et à tirer des enseignements des travaux antérieurs. Parce que ces fonctions dépendent d'enregistrements précis, la protection et la sauvegarde des données deviennent une partie essentielle des opérations responsables.

Quels sont les avantages d'une sauvegarde complète ?

Une sauvegarde complète capture tout ce que vous sélectionnez à un moment donné. Les restaurations s'exécutent directement car vous n'avez besoin que d'un seul jeu de sauvegarde, et non d'une longue chaîne. Les sauvegardes complètes simplifient également les audits et les migrations. En contrepartie, l'utilisation du stockage est plus importante et les fenêtres de sauvegarde sont plus longues, c'est pourquoi de nombreux plans combinent des sauvegardes complètes et incrémentielles.

Quels sont les avantages et les inconvénients de la sauvegarde des données ?

La sauvegarde offre une sécurité, une récupération plus rapide et un soutien à la conformité, mais elle entraîne des frais généraux. Vous consacrez du temps et de l'espace de stockage à la copie des données, au contrôle des tâches et au test des restaurations. Certaines méthodes nécessitent du matériel supplémentaire et de la bande passante réseau. Malgré ces coûts, la plupart des entreprises considèrent la sauvegarde comme une assurance essentielle qui permet d'éviter des pertes de données bien plus coûteuses.

Quel est l'objectif principal des sauvegardes de bases de données ?

Les sauvegardes de bases de données préservent des états cohérents et restaurables de données structurées. Elles capturent les tables, les index et, souvent, les journaux de transactions, ce qui vous permet d'avancer ou de reculer dans le temps. Cette capacité vous permet de vous remettre d'une panne matérielle, d'une erreur d'utilisateur ou d'un bogue logique sans avoir à reconstruire les enregistrements manuellement ou à perdre des journées entières de transactions.

Pourquoi ai-je besoin d'une sauvegarde ?

Vous avez besoin d'une sauvegarde parce qu'aucun dispositif de stockage ou service ne peut garantir la perfection. En conservant des copies indépendantes sur différents supports et à différents endroits, vous vous protégez contre les défaillances que vous ne pouvez ni prévoir ni empêcher. En cas de problème, vous restaurez à partir des sauvegardes et continuez à travailler avec un minimum d'interruption au lieu de repartir de zéro.

WiKi

Eddie

Eddie est un spécialiste des technologies de l'information avec plus de 10 ans d'expérience dans plusieurs entreprises renommées de l'industrie informatique. Il apporte à chaque projet ses connaissances techniques approfondies et ses compétences pratiques en matière de résolution de problèmes.