Quelles sont les différences entre un business glossary, un data dictionary et un data catalog ?

Structurer l’accès à ces ressources n’est plus une option : c’est une nécessité concurrentielle. Mais choisir les bons outils n’est pas simple. La diversité des solutions peut parfois obscurcir l’accès aux données et leur gestion simplifiée. 

Ce guide explore trois solutions essentielles pour répertorier efficacement les données : le data catalog, le business glossary et le data dictionary. Ces outils permettent tous de répertorier et d’organiser les actifs de données. Cependant, pour les organisations cherchant à mettre en œuvre une stratégie de data management efficace, l’objectif de chaque outil n’est pas toujours clair, et elles ne savent pas vraiment lesquels répondent le mieux à leurs besoins.

Ces trois outils jouent chacun un rôle spécifique et complémentaire. Ensemble, ils transforment la gouvernance des données en un véritable levier stratégique et créent les fondations pour créer une data marketplace et faciliter l’accès aux données pour tous les métiers. 

Le data catalog est un outil qui fait l’inventaire de tous les actifs de données de l’organisation sur une seule plateforme. Il se concentre sur la repérabilité, la documentation et l’utilisation pratique des données. ll permet d’unifier et de standardiser toutes les métadonnées, afin de constituer un inventaire organisé et détaillé du patrimoine de données de l’organisation.  

Fonctionnalités clés du data catalog

Glossaire métier : le glossaire métier (ou business glossary) contient les définitions des principaux termes utilisés par les différentes équipes au sein d’une organisation, et constitue une sorte de banque de connaissances centralisée.

Dictionnaire de données : le dictionnaire de données (ou data dictionary) regroupe les métadonnées détaillées pour décrire le contenu des actifs de données présents dans le data catalog. Les métadonnées détaillées offrent une documentation complète sur la structure, la signification, les relations et les usages des données.  

Lignage de données : le lignage de données (ou data lineage) offre une visualisation claire du cycle de vie des actifs de données grâce à une cartographie précise. Il permet de suivre et de comprendre le parcours des données, depuis leur création jusqu’à leur transformation, leur stockage et leur utilisation à travers les différents systèmes et processus de l’organisation.

Connecteurs : ils permettent de centraliser les actifs de données provenant de multiples sources et de collecter en temps réel leurs métadonnées, qu’il s’agisse de bases de données, de fichiers internes, de sources externes ou encore de capteurs IoT. Ils contribuent à la création d’un répertoire exhaustif et centralisé du patrimoine de données.

Métadonnées descriptives : Chaque actif de données est enrichi par des métadonnées : format, origine, date de création, propriétaire, et transformations éventuelles. Ces informations permettent de déterminer l’usage optimal de chaque jeu de données.

Recherche : Des filtres de recherche permettent aux utilisateurs d’accéder rapidement aux informations pertinentes, même au sein de volumes de données importants. 

En clair, l’adoption d’un data catalog offre aux experts techniques et experts data une capacité d’identification, en temps réel des données qui comptent, rendant ainsi l’organisation plus agile et réactive face aux évolutions du marché.

Le business glossary, ou glossaire métier, centralise les termes et concepts spécifiques à l’organisation. Ce référentiel définit avec précision les termes utilisés dans chaque service, standardise le vocabulaire et évite les incompréhensions entre équipes. 

Par exemple, une définition partagée de ce qu’est un « client » garantit la cohérence et l’interopérabilité des données entre les services (ventes, marketing, opérations).

Les bénéfices du business glossary

Un business glossary bien structuré propose des avantages tangibles : 

• Créer un langage partagé : En définissant précisément des termes comme “client”, “revenu” ou “chiffre d’affaires”, le glossaire réduit les interprétations divergentes. Chaque département partage une compréhension unifiée, ce qui facilite la collaboration.
• Réduire les erreurs : Les définitions standardisées minimisent les écarts de compréhension, notamment pour les termes qui varient selon les services.
• Respecter la conformité : Les normes et obligations légales imposent parfois des définitions précises, notamment pour des termes comme “chiffre d’affaires”. Le glossaire permet de répondre à ces exigences en alignant les termes des documents officiels et rapports financiers.
• Renforcer la gouvernance des données : Le business glossary facilite la gouvernance des données en clarifiant les définitions métiers. Les responsables peuvent ainsi tracer les usages, ce qui simplifie la gestion de la qualité et de l’intégrité des informations.

En somme, le business glossary est une fondation de communication interne essentielle pour toutes les équipes, qu’elles soient techniques ou opérationnelles. En favorisant une cohérence linguistique, il aligne les services autour de concepts partagés et renforce la compréhension au sein de l’organisation. 

Le data dictionary sert de référence technique qui documente avec précision les données et leur structure au sein d’une organisation. À la différence du business glossary ou du data catalog, le data dictionary se concentre exclusivement sur les aspects techniques : 

• Informations physiques de stockage : lieu où sont entreposées les données au sein de l’organisation.
• Source des données : entrepôts, lacs de données, bases de données, ou applications.
• Relations entre les données : liens et connexions entre différents éléments de données.
• Liste des éléments de données : noms, définitions, et objectifs de chaque élément.
• Propriétés détaillées des éléments : type de données, taille, valeurs et plages autorisées.
• Données de référence : domaines de classification et descriptions détaillées.
• Métadonnées de gouvernance : informations sur les propriétaires et éditeurs, date de création et dernière mise à jour.
• Utilisation organisationnelle : contexte d’utilisation des données au sein de l’organisation.

Data dictionary actif et passif

Les data dictionaries actifs se synchronisent automatiquement avec les bases de données, reflétant immédiatement toute modification de la structure des données. Cette mise à jour en temps réel se révèle indispensable dans les environnements dynamiques où les changements sont fréquents.

En revanche, les data dictionaries passifs nécessitent des mises à jour manuelles. Bien qu’ils conviennent aux organisations aux structures de données plus stables, ils exposent au risque de désynchronisation en cas de suivi irrégulier.

Caractéristiques et avantages d’un data dictionary

Le data dictionary offre de nombreux atouts pour les équipes techniques et, au-delà, pour l’ensemble de l’organisation :

• Normalisation des valeurs : En imposant des règles strictes sur les valeurs de chaque champ (comme un format de date unique, par exemple), le data dictionary renforce la cohérence. Cela minimise aussi les erreurs lors de la saisie tout en simplifiant la maintenance.
• Relations entre les données : En détaillant les connexions entre différents champs, le data dictionary clarifie les relations, par exemple, entre les ID clients et leurs transactions. Cette organisation facilite la navigation dans les bases de données et améliore l’intégrité des informations, en particulier lors de requêtes complexes.
• Suivi des modifications : Un data dictionary actif enregistre automatiquement toute modification, tandis qu’un passif exige une mise à jour manuelle. Cette traçabilité garantit une documentation précise, essentielle pour les audits, la sécurité et l’optimisation des flux de travail.

Le data catalog, le business glossary, et le data dictionary forment ensemble les fondations d’une gouvernance de données fiable. La principale différence réside dans leur nature : le business glossary et le data dictionary sont des fonctionnalités spécifiques, tandis que le data catalog est une solution complète qui peut les intégrer. Quoi qu’il en soit, chacun de ces outils joue un rôle spécifique, et leur complémentarité crée un écosystème pour lancer un projet de valorisation de données.

• Le business glossary : un langage partagé pour des échanges clairs 

Le business glossary établit un vocabulaire métier commun qui unit la compréhension dans l’ensemble de l’organisation. En alignant le langage entre les équipes – marketing, vente, direction, RH – ce référentiel garantit que chacun se réfère aux mêmes définitions. Ce glossaire, fondamental pour la communication, assure à chaque département une compréhension uniforme des informations, indispensable à une interprétation rigoureuse des données. 

• Le data catalog : explorer l’inventaire des données disponibles

Le data catalog donne une vision des actifs de données disponibles, structurant l’information pour qu’elle soit aisément repérable et exploitable. Cette ressource guide les utilisateurs, essentiellement des data analysts, dans la navigation à travers les données et leur permet de savoir rapidement si un actif de données existe ainsi que sa localisation. 

• Le data dictionary : une architecture technique pour la cohérence et la précision

Le data dictionary, en spécifiant les caractéristiques de chaque élément de données, pose les bases d’une structure technique stricte. Il décrit chaque champ, ses contraintes et ses liens avec d’autres éléments, garantissant ainsi l’intégrité des informations. Cette référence technique est incontournable pour les équipes de développement, qui s’appuient sur elle pour maintenir cohérence et qualité dans tous les processus liés aux données.

Ce trio d’outils permet aux experts data de bâtir un socle solide de gouvernance, grâce à un inventaire complet, structuré et résilient du patrimoine de données. Chaque outil joue un rôle clé pour assurer une gestion fluide et efficace des données.

Dans un contexte où la donnée est plus que jamais devenue un levier central de croissance, cet écosystème bien structuré soutient les ambitions de gouvernance des organisations, mais n’est pas suffisant à lui seul pour générer de la valeur. Les experts data doivent aller au-delà de la simple gestion technique en démocratisant l’accès à ce patrimoine à grande échelle, car un inventaire complet et documenté des données, bien qu’essentiel, ne suffit pas pour maximiser la contribution des données à la croissance de l’organisation.

Pour créer des usages concrets, les données doivent être accessibles de manière autonome, directe et stimulante par les métiers. Cela nécessite une solution complémentaire, telle qu’une data marketplace, pensée pour pour favoriser l’utilisation et la consommation en libre-service des données par des utilisateurs non techniques, et franchir le dernier kilomètre vers la création de valeur.

Les équipes d’Opendatasoft peuvent faciliter l’intégration de ces outils et vous offrir une architecture flexible et évolutive. Contactez-nous pour en discuter.