DataGalaxy : gouvernance et catalogage des données d’entreprise

– Positionnement de DataGalaxy : rôle d’une plateforme de data governance dans l’écosystème data d’entreprise
– Interface et navigation : organisation de l’espace de travail, modules principaux et vues disponibles
– Concepts clés : objets, propriétés, métadonnées et liens au sein de la plateforme
– Cas d’utilisation typiques : scénarios de mise en œuvre selon les besoins métier et IT
– Philosophie collaborative : approche DataGalaxy pour impliquer les différents acteurs de la donnée

– Glossaire et dictionnaire de données : structuration des définitions métier et techniques dans DataGalaxy
– Création de modèles de données : définition des entités, attributs et schémas
– Gestion des relations : liens entre objets, cardinalités et dépendances
– Diagrammes de modélisation : visualisation graphique des modèles pour faciliter la compréhension
– Bonnes pratiques de modélisation : conventions de nommage, granularité et maintenance des modèles

– Principes de gouvernance : enjeux, objectifs et bénéfices d’une politique de gouvernance structurée
– Politiques de gouvernance : définition et mise en place de règles adaptées au contexte de l’organisation
– Rôles et responsabilités : attribution des rôles (data owner, data steward) et périmètres associés
– Surveillance de la conformité : indicateurs et tableaux de bord pour suivre l’application des politiques
– Documentation : centralisation de la documentation métier et technique au sein de la plateforme

– Enjeux du catalogage : valeur d’un catalogue de données pour la découverte et la réutilisation de l’information
– Création et gestion de catalogues : alimentation manuelle et par import de fichiers en masse
– Classification et organisation : taxonomies, tags et regroupements pour structurer le catalogue
– Recherche et découverte : fonctionnalités de recherche avancée et filtres pour naviguer dans le catalogue
– Enrichissement par les métadonnées : ajout de descriptions, propriétaires et indicateurs de qualité

– Principes du data lineage : traçabilité de bout en bout des données, de la source à la consommation
– Visualisation des parcours : cartographie graphique des flux de données dans DataGalaxy
– Identification des sources et destinations : mapping des systèmes amont et aval
– Analyse d’impact : évaluation des conséquences d’une modification sur les données en aval
– Connecteurs : principe d’utilisation des connecteurs pour alimenter automatiquement le lineage

– Dimensions de la qualité : complétude, exactitude, cohérence, fraîcheur et unicité des données
– Évaluation de la qualité : identification et mesure des problèmes de qualité dans le catalogue
– Règles de validation : définition et application de contrôles pour maintenir un niveau de qualité cible
– Monitoring : suivi continu de la qualité via indicateurs et alertes

– Gestion des accès et des permissions : configuration des droits utilisateurs et périmètres de visibilité
– Protection des données sensibles : classification des données sensibles et application de restrictions
– Conformité réglementaire : alignement avec les exigences RGPD et normes sectorielles
– Personnalisation de l’expérience : paramétrage des écrans, vues et tableaux de bord selon les profils