Dans cet épisode, Karim Hamroun, manager Data Governance chez Micropole, a Talan company, nous éclaire sur un sujet crucial : l’observabilité des données. Une notion encore peu connue, mais qui s’impose rapidement comme un pilier indispensable pour les organisations data-driven.
Qu’est-ce que l’observabilité des données ?
Karim compare l’observabilité des données à la plomberie d’une maison. Il s’agit de surveiller en continu la qualité et le flux des données qui transitent à travers les différents pipelines de l’entreprise, tout comme on surveillerait le débit, la pression ou la température de l’eau dans des tuyaux. L’objectif ? Détecter rapidement toute anomalie, prévenir les incidents et assurer une réactivité optimale.
Cette approche industrielle et automatisée est essentielle à mesure que les entreprises se numérisent et dépendent de volumes croissants de données. Jusqu’ici, beaucoup avaient déjà mis en place une observabilité centrée sur les infrastructures (serveurs, RAM, etc.), mais elles n’avaient pas encore appliqué ce niveau de contrôle au contenu même de la donnée.
Pourquoi l’observabilité des données est-elle devenue indispensable ?
Avec la transformation digitale, les données sont au cœur des décisions. Or, une mauvaise qualité ou un retard dans la détection d’un incident peut entraîner des impacts lourds : perte d’efficience opérationnelle, erreurs dans les rapports stratégiques, voire atteinte à la réputation de l’entreprise.
Karim souligne que si la data observabilité est souvent pratiquée de manière artisanale, avec des équipes métiers qui surveillent manuellement certains indicateurs, cette méthode montre vite ses limites. Les solutions modernes d’observabilité industrialisent ce suivi, automatisent la détection et facilitent la gestion des incidents.
Comment la Data Governance s’intègre-t-elle à l’observabilité ?
L’efficacité de l’observabilité repose aussi sur une bonne gouvernance des données. Pour agir vite et bien face à un problème, il faut définir clairement les responsabilités (qui est en charge de quoi ?), les niveaux de criticité, les délais d’intervention (SLA), et les processus d’escalade.
Karim rappelle que toutes les données ne se valent pas : les données « chaudes », transactionnelles ou stratégiques, nécessitent une surveillance prioritaire afin de garantir la continuité des services critiques.
Les outils au service de l’observabilité des données
Le marché propose aujourd’hui des solutions clés en main pour automatiser la data observabilité, comme Sifflet, Soda Data Quality, spécialisées dans la qualité des données. Ces outils se connectent facilement aux systèmes d’information (SI) existants, permettent de définir des règles métier de qualité, ouvrent automatiquement des tickets d’incident et contribuent à réduire la charge humaine en amont et en aval.
Où en sont les entreprises dans leur maturité sur l’observabilité ?
Toutes les organisations ne démarrent pas au même niveau. Une première étape indispensable est d’avoir une connaissance claire de son patrimoine de données, un élément fondamental de la Data Governance. Cela implique de cartographier ses données, identifier ses processus métiers critiques et formaliser les règles de gouvernance.
Sans cette structuration préalable, mettre en place une démarche efficace d’observabilité est complexe. Les questions clés à se poser concernent notamment la définition des processus critiques, la gestion des incidents, ainsi que la répartition des responsabilités.
