#LibérerLaCroissance - Retracer la genèse de la donnée... qu'est-ce que le lignage ?

L'entreprise a besoin d'une vision globale des données : le lignage permet de déterminer d'où celles-ci proviennent, leurs parcours et transformation. En permettant une meilleure compréhension de la sémantique des données, l'utilisateur a ensuite l'opportunité de mieux les utiliser.

Le lignage désigne la capacité à retracer la provenance d'une information particulière utilisée par un preneur de décisions - ses sources mais aussi le processus derrière sa genèse. « Quand les dirigeants de l'entreprise prennent une décision, on va les questionner sur le bien-fondé de celle-ci et les informations qu'ils vont partager. Ils voudront donc savoir quel processus a généré cette information et si on peut lui faire confiance. Cela ajoute de la transparence au processus analytique », explique Fadi Bassi, Directeur des ventes et de l'ingénierie, zones Europe, Moyen-Orient et Asie pour Alteryx. Le lignage aide aussi les analystes et travailleurs des données à observer le processus mis en oeuvre dans l'organisation pour la capture et la production de données, permettant de les rendre ''cherchables'' et ''trouvables'' afin qu'elles puissent être découvertes et que l'on puisse réutiliser des éléments de ce processus. « Quand nous évoquons le lignage, nous nous focalisons plutôt sur son utilisation dans un contexte commercial plutôt qu'une simple technologie », note Fadi Bassi. Les principaux bénéfices du lignage ? La transparence, la rapidité et la collaboration.

Analytique : pour une approche centralisée ou distribuée ?

Aujourd'hui, tandis que les organisations sont de plus en plus ''data-driven'' et que la donnée devient le moteur de leur développement et fonctionnement, chaque entreprise aborde l'analytique de façon unique. « Différentes approches existent : on peut centraliser toute l'analytique au sein d'un même département, ou l'offrir en libre-service et de façon transparente à tous les collaborateurs », note Fadi Bassi. Les bénéfices de la première approche ? Une seule équipe génère la donnée, souvent le département informatique ou analytique, et répond aux requêtes ou besoins des métiers. Cette équipe est isolée du processus décisionnel, ne fait que donner des réponses. Avec la seconde approche, en revanche, n'importe quelle équipe dans l'entreprise utilise les données afin de trouver des réponses à une problématique particulière. Pour Fadi Bassi, cette approche permet un développement de l'entreprise plus agile. À travers le lignage et la collaboration, chaque métier peut en effet prendre pleine possession du processus : que ce soit les ressources humaines ou la finance, ce qui permet aussi de l'accélérer. « La tendance du marché est bien sûr d'aller dans la deuxième direction alors que les organisations essayent de devenir leader dans leur secteur. La plupart du travail qui est fait dans le domaine des données actuellement s'est concentré sur l'amélioration des relations clients. S'il faut une semaine pour que l'analytique livre des informations au marketing par exemple, c'est potentiellement bien trop long ».

Lignage : pour une approche holistique

Pour Fadi Bassi, la donnée en elle-même n'a que peu de valeur seule : c'est la prise de décision qui rend la seconde approche aussi efficace et rapide. « Le lignage pur, seul, n'aide pas - ce qui importe c'est la valeur ajoutée en termes commercial et le contexte de la source de cette donnée et le processus. Le lignage va de pair avec le catalogage, le partage, etc. Tout seul, il ne délivre pas tous les bénéfices : il permet de documenter le processus, les individus les plus à même de l'expliquer, ou ceux qui savent comme il fonctionne », conclut-il. Non seulement le lignage offre une vision globale des données, mais il permet aussi une gouvernance améliorée - en garantissant que seuls les utilisateurs autorisés aient accès aux données et aux actifs analytiques. L'entreprise est donc plus efficace également en termes de régulation : le lignage permet de mieux expliquer à un auditeur ou régulateur pourquoi certaines décisions basées sur la donnée ont été prises.

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