Les 10 pièges à éviter pour
Réussir votre projet de data catalog
Overview
Data Quality usually refers to a company’s ability to ensure the longevity of its data. At Zeenea (a data catalog provider), we believe Data Quality is ensured through the 9 following dimensions - all essential to extract value to your company:
🔸 Completeness
🔸 Accuracy
🔸 Validity
🔸 Uniqueness
🔸 Consistency
🔸 Timeliness
🔸 Traceability
🔸 Clarity
🔸 Availability
We will detail these dimensions with the help of a simple example in part one. We will then elaborate on how Data Quality management is an important challenge for organizations seeking to extract maximum value from their data.
We will also draw parallels between these different Data Quality dimensions and the different risk management phases to overcome - identification, analysis, evaluation, and processing. This will enable you to hone your risk management reflexes by tying in Data Quality improvement processing to a company objective (and evaluating the ROI on each quality dimension).
Once we have established the main features of an enterprise Data Quality management tool, we will detail how a Data Catalog - though not a Data Quality tool - can contribute towards Data Quality improvement (through the clarity, availability, and traceability dimensions mentioned above).
Présentation
Implémenter un data catalog ne suit pas une méthodologie strictement identique d’une entreprise à l’autre, et beaucoup de paramètres entrent en ligne de compte pour qu’un tel projet porte ses fruits. La bonne méthode est donc celle qui saura prendre en compte ces paramètres, tout en sachant éviter les pièges pour augmenter la probabilité de succès.
La gestion des métadonnées est une composante importante dans un projet plus global de Data Management, et elle nécessite plus que la simple mise en place d’une solution logicielle de data catalog, aussi connecté soit-il.
Certes l'outil va permettre d’alléger la charge induite, mais il ne pourra à lui seul garantir le succès.
Inspiré par nos retours d’expérience issus de contextes très variés, tant concernant les secteurs d’activité que la taille ou encore la culture des entreprises, cet eBook présente les principaux écueils et idées reçues que vous devez à tout prix éviter lors de la mise en place d’un catalogue de données à l’échelle de votre entreprise.
Les dix pièges décrits dans ce document s’articulent autour de quatre thématiques centrales à la réussite de la démarche :
🔸 La culture de la donnée dans l’organisation,
🔸 Le sponsorship du projet en interne,
🔸 Son pilotage,
🔸 L’intégration technique du data catalog.