Les catalogues de données modernes sont enrichis par l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle transforme profondément notre manière d'exploiter les données, avec un impact particulièrement remarquable sur les catalogues de données. Les catalogues de données modernes enrichis par le machine learning automatisent la découverte et le profilage des métadonnées, améliorant ainsi notre manière de chercher, découvrir et faire confiance à nos données.

L’usage de l’IA dans les catalogues de données est particulièrement bénéfique dans trois domaines clés : la recherche, la détection et l’automatisation.

I - Recherche assistée par le Machine Learning : l'IA au service des données fiables

Les catalogues de données servent de référentiel central pour les actifs de données au sein d'une organisation, permettant aux équipes data de rechercher, découvrir et partager ces actifs avec d'autres parties prenantes. Le volume de données continuant à grandir de manière exponentielle, l’approche traditionnelle du cataloging manuel n’est plus viable, et les entreprises se tournent vers des catalogues de données modernes augmentés par le machine learning pour automatiser la découverte et le profiling de métadonnées.

Les algorithmes de machine learning sont particulièrement utiles pour automatiser la recherche et la découverte des données. Face à l'explosion du volume de données, l'IA devient indispensable pour rechercher et découvrir les données. Les catalogues de données enrichis par le machine learning utilisent des algorithmes pour analyser un grand nombre de possibilités et classer les résultats selon la popularité, l'historique, les liens, la qualité, et bien plus.

Avec l'aide de l'IA, les équipes data peuvent être sûres de trouver les données les plus adéquates et de prendre des décisions éclairées basées sur des informations fiables. En plus de cela, les catalogues de données modernes permettent une recherche et une découverte des données assistées par l'IA, y compris des recommandations. Cela ressemble à la façon dont Google classe les résultats lorsqu'un utilisateur tape une requête. Les catalogues de données augmentés classent les résultats de recherche en fonction de facteurs tels que la popularité, l'historique, les relations, la qualité, etc. Les utilisateurs peuvent ainsi trouver plus rapidement les données dont ils ont besoin et découvrir des données connexes dont ils ignoraient peut-être l'existence.

Par ailleurs, les catalogues de données modernes fournissent des recommandations basées sur l'intelligence artificielle en fonction du comportement de l'utilisateur et de ses interactions avec les données. Ils apprennent à partir des préférences des utilisateurs, de leurs commentaires et d'autres points de données, puis suggèrent aux utilisateurs des ressources de données adéquates. Cela aide non seulement les équipes data à trouver les données dont elles ont besoin, mais leur permet également de découvrir des ressources de données associées  dont elles ignoraient peut-être l'existence.

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II - L'IA améliore la gouvernance et la sécurité des données

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Outre la recherche et la découverte basées sur l'IA, les catalogues de données modernes exploitent également l'IA pour établir des relations sémantiques entre les données à l'aide de graphes de connaissances. Un graphe de connaissances est une structure de données qui contient des nœuds, des arêtes et des attributs, où les nœuds représentent les entités, les arêtes représentent les relations entre les entités et les attributs fournissent des informations supplémentaires sur les entités.

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                                      Example d'un knowledge graph

Avec l'aide de l'IA, les catalogues de données modernes peuvent analyser et comprendre les relations entre différents actifs de données, fournissant aux équipes data une meilleure compréhension des données avec lesquelles elles travaillent. Cela leur permet de prendre des décisions plus éclairées sur l'utilisation, le partage et la gouvernance des données.

De plus, les catalogues de données modernes détectent les anomalies pour repérer les données sensibles, signaler les risques et les valeurs atypiques. Les anomalies peuvent survenir pour diverses raisons, notamment une erreur humaine, une défaillance du système ou une intention malveillante. Avec l'aide de l'IA, les catalogues de données modernes peuvent détecter les anomalies et informer les équipes data, ce qui leur permet de prendre des mesures correctives avant qu'un préjudice grave ne soit causé.

Par exemple, les catalogues de données modernes peuvent analyser les actifs de données et signaler toute donnée contenant des informations sensibles telles que des informations personnelles identifiables (PII), des informations financières ou des informations de santé. En détectant les informations sensibles, les équipes data peuvent s'assurer qu'elles respectent les réglementations en matière de confidentialité des données et qu'elles protègent les informations sensibles contre tout accès ou utilisation non autorisés.

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III – Automatisation de la Gestion des Données : L'IA Simplifie la Découverte et le Partage de Données

L'impact majeur de l'IA sur les catalogues de données se situe principalement dans le domaine de l'automatisation. Les catalogues de données enrichis par le machine learning permettent une utilisation généralisée des métadonnées. Cette démocratisation des métadonnées existe non seulement pour la gouvernance des données, mais aussi pour automatiser diverses activités de gestion des données telles que l'intégration, la préparation et l'assurance qualité.

Grâce à l'automatisation, les catalogues de données alimentés par l'IA accélèrent la compréhension en aidant les équipes de données à automatiser la découverte, le marquage, la propagation et la collaboration des données. Ainsi, les experts en données se concentrent sur l'analyse, la modélisation et la visualisation des données.

Par exemple, les catalogues de données modernes utilisent l'IA pour automatiser le marquage des données, en attachant des métadonnées aux ressources de données pour les rendre plus faciles à repérer et à comprendre. Grâce à l'IA, ces catalogues étiquettent automatiquement les données en fonction de leur contenu, de leur contexte et de leur utilisation, permettant ainsi aux équipes data de trouver rapidement et avec précision les données dont elles ont besoin.

Par ailleurs, les catalogues de données modernes peuvent automatiser la propagation des données, ce qui implique la mise à jour des métadonnées dans plusieurs systèmes pour garantir une cohérence et une précision. Avec l'aide de l'IA, les catalogues de données modernes peuvent propager les métadonnées automatiquement, ce qui permet aux équipes de données de maintenir la cohérence des données dans l'ensemble de l'organisation.

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À propos de nous

Nous écrivons sur tous les processus impliqués dans l'exploitation des actifs de données : de data stack moderne à la composition des équipes data, en passant par la gouvernance des données. Notre blog couvre les aspects techniques et moins techniques de la création de valeur tangible à partir des données.

Chez CastorDoc, nous développons un outil de documentation des données pour la génération Notion, Figma, Slack.

Ou, pour les adeptes de Fivetran, Looker, Snowflake et DBT, une solution axée sur les données. Nous avons conçu notre logiciel de catalogue pour qu'il soit facile à utiliser, plaisant et collaboratif.

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