Grâce au dictionnaire de données, donnez du sens à votre système d’information en structurant et en documentant vos métadonnées.
Clarifiez, indexez et définissez vos données pour mieux les retrouver, les comprendre et les exploiter. Facilitez la collaboration entre équipes métiers et techniques, garantissez la qualité des informations et optimisez vos projets data en toute transparence.
« Long story short »: le dictionnaire de données est un outil essentiel pour structurer et comprendre l’information de son système d’information (SI) !
Idéalement, il s’agit d’un référentiel centralisé (et partagé) qui regroupe l’ensemble des métadonnées associées aux différentes bases de données d’une organisation. Chaque élément y est documenté avec précision : son nom, sa définition, son format, ses relations avec d’autres données, et parfois même ses règles de gestion. Grâce à cette classification rigoureuse, le dictionnaire de données facilite la compréhension et l’exploitation des informations, que ce soit pour les analystes, les développeurs ou les décideurs.
Le dictionnaire, c’est le maillon manquant entre l’humain et le système d’information. Il joue un rôle clé dans la communication entre les équipes métiers et techniques. Il permet de lever les ambiguïtés en assurant un langage commun et en rendant l’information intelligible pour tous . Son indexation précise des objets permet aux utilisateurs de retrouver rapidement les données pertinentes, d’améliorer la qualité des analyses et d’optimiser l’intégration de nouveaux outils.
Indispensable à tout projet data, le dictionnaire de données constitue la base d’une gouvernance efficace de l’information. En garantissant le recensement des données, il sécurise les traitements et facilite l’interopérabilité entre les systèmes. Plus qu’un simple inventaire technique, il est un composant indispensable pour exploiter pleinement la richesse des données d’une organisation.
Les métadonnées sont des informations descriptives qui apportent du contexte à une donnée, facilitant son organisation, sa recherche et son utilisation. Elles précisent des éléments comme la source, la date de création, le format ou encore la signification d’une donnée.
Par analogie, si on se dit que la donnée est une barquette de poulet, les métadonnées associées seraient, entre autres, la date de fabrication, la date limite de consommation, l’origine, le numéro de lot, la composition …
Comme son nom l’indique, le glossaire métier est un référentiel qui regroupe et définit les termes spécifiques utilisés dans un domaine d’activité ou une organisation. Il permet d’uniformiser le vocabulaire entre les différentes équipes et d’éviter toute ambiguïté dans l’interprétation des concepts métier.
Il est destiné principalement aux équipes métiers pour harmoniser la terminologie, il ne contient donc pas d’informations techniques (noms de champs, de source…) qui sont eux dans le dictionnaire.
Glossaire et dictionnaire sont complémentaires : le premier apporte un cadre sémantique aux utilisateurs métiers, tandis que le second assure la structuration et la gouvernance des données.
Le dictionnaire de données est un outil essentiel pour structurer et valoriser le patrimoine de donnée de chaque organisation. Sa mise en place rend l’accès aux données plus fluide, ce qui accélère la mise en œuvre des projets et améliore la collaboration entre les équipes internes/externes.
Il joue également un rôle clé dans la sécurité et la conformité réglementaire en identifiant les données sensibles et en définissant les niveaux d’accès appropriés. Il contribue ainsi à protéger les informations stratégiques et à répondre aux exigences légales (RGPD , HIPAA, etc.).
Enfin, en offrant une meilleure connaissance des ressources disponibles, il stimule l’innovation et la prise de décisions éclairées: qui en 2025 se lancerait dans un projet décisionnel ou d’intelligence artificielle sans dictionnaire de données ?
Sécurisation et maîtrise des données car vous savez où elles se trouvent
Facilitation de la gouvernance des données via leur rattachement au système source.
Amélioration de la qualité parce que vous vous posez la question de min, max, pattern pour chaque donnée
Accélération des projets data et de transformation digitale en parlant un même langage
Fluidification des échanges entre équipes internes/externes en se référant au dictionnaire en cas de doute.
Réduction du temps nécessaire à l’identification des données pour un nouveau projet.
Il existe deux approches pour mettre en place son dictionnaire :
Le choix de l’approche dépend des besoins de l’organisation : le dictionnaire passif convient aux structures avec un SI stable, de petite taille ou pour un besoin « tactique » de projet.
Le dictionnaire actif, lui, assure une meilleure traçabilité et limite les efforts de maintenance mais nécessite un outillage spécifique.
Dans les deux cas, une organisation claire doit être définie pour assurer la centralisation des informations, la standardisation des métadonnées et la répartition des responsabilités entre IT et métiers (validation des définitions, des métadonnées, des éléments à compléter manuellement)
Un dictionnaire bien structuré va évoluer naturellement vers un data catalogue, qui offre des fonctionnalités avancées comme la recherche des jeux de données, la gestion des accès et la traçabilité des informations.
Pour créer son dictionnaire de données vous pouvez suivre les étapes suivantes:
L’automatisation de la collecte de données est une étape cruciale pour garantir une exploitation efficace dans les phases ultérieures d’entraînement d’une intelligence artificielle. Mettre en place un dictionnaire de données dynamique permet non seulement de centraliser l’information, mais aussi d’enrichir chaque entrée avec des métadonnées fines. Ces métadonnées — telles que les valeurs minimales, maximales, moyennes, la déviation standard, la répartition statistique et les motifs récurrents — offrent une compréhension plus approfondie des données en amont et facilitent leur préparation pour les modèles d’IA.
En intégrant un système de collecte automatisé avec une structuration détaillée des métadonnées, les équipes de data science gagnent en efficacité et en rapidité d’analyse. Cela permet non seulement de détecter plus rapidement les anomalies, mais aussi d’optimiser le prétraitement et la sélection des données pertinentes pour l’entraînement des algorithmes.
Transformer votre organisation en une structure pilotée par la donnée passe par la démocratisation de l’utilisation de la donnée. Pour cela il est essentiel que le dictionnaire de données soit accessible à toutes & tous.
Un accès clair et intuitif permet à tous les profils de l’organisation de comprendre, explorer et exploiter les données de manière cohérente.
L’objectif est d’assurer que chacun puisse identifier les sources de données pertinentes, comprendre leur structure et leur signification, tout en évitant les silos d’information.
Il est important de ne pas oublier d’instaurer des règles de gouvernance adaptées. Cela inclut la gestion des droits selon les rôles, le suivi des consultations et des modifications, ainsi que des mesures de protection pour les informations sensibles avec l’anonymisation par exemple. Il peut être intéressant de mettre un place un processus de validation pour accéder à certaines parties du dictionnaire de données.
MyDataCatalogue est le module de plateforme Phoenix dédié à la cartographie et à la documentation de votre patrimoine de données.
Le module MyDataCatalogue intègre nativement des fonctionnalités de collecte des métadonnées pour automatiser votre dictionnaire de données et ainsi améliorer la compréhension des données, d’optimiser leur utilisation et de diminuer les risques liés à leur utilisation.
Avec MyDataCatalogue, identifiez, comprenez et visualisez vos données, leurs métadonnées au sein d’un dictionnaire de données, de manière efficace et collaborative
Grâce à ses très nombreuses sonde, MyDataCatalogue peut automatiquement créer votre dictionnaire de données, que la source soit des données structurées de type base de données, des données bureautique ou géographiques.
Avec les fonctionnalités de Data Catalog et Data Cleaning, MyDataCatalogue permet de définir des politiques d'accès aux données pour garantir que seules les personnes autorisées peuvent consulter ou modifier des informations sensibles.
Vous créez une base de connaissances commune, enrichie et accessible à tous pour permettre une uniformité des données utilisées dans l'ensemble de l'organisation. Vous basez vos décisions stratégiques sur des informations maîtrisées, et réduisez les risques de mauvaises interprétations.
Vous pouvez ajouter des métadonnées personnalisées sur chaque élément du dictionnaire, vous permettant de compléter les éléments récupérés automatiquement et favoriser ensuite l’utilisation des données en les rendant, par exemple compatibles avec la norme INSPIRE ou autre.
Les modifications et les accès aux données sont tracés, facilitant les audits internes et externes et assurant une transparence complète des opérations faites sur les données
Chez Blueway, nous sommes convaincus que s’affranchir des contraintes techniques est un prérequis pour mettre votre Système d’Information au service des processus métier et de la stratégie d’entreprise, maintenant et dans le futur.
C’est pourquoi notre Data Platform Phoenix unifie les pratiques de BPM, MDM, ESB, API Management et cartographie des données. Cette approche centrée sur vos enjeux métiers et humains participe à la flexibilité et l’évolutivité de votre architecture et de votre infrastructure IT.
Les fonctions de MyDataCatalogue se combinent ainsi avec les autres modules de la plateforme Phoenix afin d’apporter une solution sur tout le cycle de la donnée, de son identification à son urbanisation, sa gouvernance et sa mise en mouvement au travers des processus.
