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Lignée de données avec Snowflake pour une meilleure gestion des données

Lignée de données avec Snowflake pour une meilleure gestion des données

Introduction

Dans le monde actuel axé sur les données, comprendre le parcours de vos données est essentiel. Entrez dans le concept de la lignée de données, une notion puissante qui révolutionne la manière dont les organisations gèrent et utilisent leurs actifs de données. Cet article explore la lignée de données, en se concentrant sur son utilisation dans Snowflake, une plateforme de données cloud de premier plan.

Les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données pour prendre des décisions. La transparence et la traçabilité des processus de données sont plus importantes que jamais. La lignée de données offre cette visibilité, en fournissant un aperçu clair de l’origine, des transformations et de l’utilisation finale des données. Mais comment cela s’intègre-t-il dans le cadre plus large de la gestion des données, et quelles sont les étapes nécessaires pour établir une lignée de données efficace ?

Nous examinerons l’importance de la lignée de données dans les écosystèmes de données modernes et comment les organisations l’utilisent dans le cadre de Snowflake. Rejoignez-nous pour cette discussion !

Qu’est-ce que la lignée de données ?

La lignée de données correspond au cycle de vie des données. Elle inclut l’origine des données ainsi que leur parcours au fil du temps. Ce concept offre une visibilité sur le pipeline d’analyse des données et aide à remonter aux sources des erreurs.

Composants clés de la lignée de données

Veuillez consulter l’image ci-dessous pour en connaître les détails :

La lignée de données suit ces composantes, créant ainsi une carte du parcours des données à travers les systèmes.

Une composante essentielle de la gestion des données

La lignée de données est effectivement une partie intégrante de la gestion des données. Elle relève du champ plus large de la gouvernance des données, qui englobe la gestion globale de la disponibilité, de l’utilisabilité, de l’intégrité et de la sécurité des données.

Pourquoi la lignée de données est importante dans la gestion des données

Qualité de données améliorée : En suivant les données depuis leur source jusqu’à leur destination, les organisations peuvent identifier et corriger rapidement les erreurs.
Conformité renforcée : La lignée de données aide à satisfaire aux exigences réglementaires en fournissant une piste d’audit claire.
Prise de décisions améliorée : Comprendre l’origine et les transformations des données permet de prendre des décisions commerciales mieux informées.
Efficacité accrue : Le suivi de la lignée de données permet de rationaliser les processus et de réduire les redondances.

Les étapes principales de la lignée de données

La mise en œuvre de la lignée de données implique plusieurs étapes clés :

1. Découverte des données

Cette première étape consiste à identifier et cataloguer tous les actifs de données au sein d’une organisation. Il est crucial de comprendre quelles données existent et où elles se trouvent.

2. Collecte de métadonnées

La collecte des métadonnées relatives à chaque actif de données est essentielle. Cela inclut des informations sur les sources de données, les schémas et les transformations.

3. Cartographie des flux de données

Cette étape consiste à tracer le parcours des données au travers de divers systèmes et processus. Il s’agit de comprendre le cheminement des données depuis leur source jusqu’à leur destination finale.

4. Analyse d’impact

Une fois les flux de données cartographiés, les organisations peuvent analyser comment des changements dans une partie du système pourraient affecter d’autres domaines.

5. Visualisation

La création de représentations visuelles de la lignée de données aide les parties prenantes à mieux comprendre les relations complexes entre les données.

6. Surveillance continue

La lignée de données n’est pas un effort ponctuel. Elle nécessite une surveillance continue et des mises à jour pour refléter les changements dans les flux de données et les systèmes.

Lignée de données dans Snowflake

Snowflake, une plateforme de données basée sur le cloud, offre des fonctionnalités robustes pour mettre en œuvre et gérer la lignée de données. Explorons comment Snowflake soutient cet aspect crucial de la gestion des données.

L’approche de Snowflake pour la lignée de données

Snowflake propose des capacités intégrées pour le suivi de la lignée de données, principalement grâce à sa couche de métadonnées et à ses fonctionnalités d’historique des requêtes.

Exemple : Suivi de l’historique des requêtes

Pour visualiser la lignée d’une table spécifique, vous pouvez utiliser l’historique des requêtes de Snowflake :

SELECT *
FROM TABLE(INFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY_BY_SESSION())
WHERE QUERY_TEXT LIKE '%YOUR_TABLE_NAME%'
ORDER BY START_TIME DESC;

Cette requête renvoie une liste de toutes les opérations effectuées sur la table spécifiée, vous aidant à retracer sa lignée.

Snowflake Horizon : Améliorer la lignée de données

Snowflake Horizon, une suite de fonctionnalités de gouvernance, améliore davantage les capacités de la lignée de données. Elle offre une vue complète des actifs de données et de leurs relations.

Fonctionnalités clés de Snowflake Horizon pour la lignée de données

Suivi automatisé de la lignée : Horizon capture et visualise automatiquement la lignée de données dans l’ensemble de votre compte Snowflake.
Lignée interbases : Il peut suivre la lignée à travers différentes bases de données de votre environnement Snowflake.
Intégration avec des outils externes : Horizon peut s’intégrer à des catalogues de données et des outils de gouvernance tiers.

Mise en œuvre de la lignée de données dans Snowflake : Un guide étape par étape

Passons en revue le processus de mise en place et d’utilisation de la lignée de données dans Snowflake.

Étape 1 : Activer l’utilisation du compte

Tout d’abord, assurez-vous que l’utilisation du compte est activée dans votre compte Snowflake. Cette fonctionnalité offre un accès aux métadonnées de votre utilisation de Snowflake.

USE ROLE ACCOUNTADMIN;
GRANT IMPORTED PRIVILEGES ON DATABASE SNOWFLAKE TO ROLE SYSADMIN;

Étape 2 : Créer une base de données pour la lignée

Ensuite, créez une base de données dédiée pour stocker les informations sur la lignée :

CREATE DATABASE DATA_LINEAGE;
USE DATABASE DATA_LINEAGE;

Étape 3 : Mettre en place les tables de lignée

Créez des tables pour stocker les informations sur la lignée :

CREATE TABLE DATA_SOURCES (
  SOURCE_ID INT AUTOINCREMENT,
  SOURCE_NAME VARCHAR(255),
  SOURCE_TYPE VARCHAR(50),
  CREATED_AT TIMESTAMP_LTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP()
);
CREATE TABLE DATA_TRANSFORMATIONS (
  TRANSFORM_ID INT AUTOINCREMENT,
  SOURCE_ID INT,
  TARGET_ID INT,
  TRANSFORMATION_TYPE VARCHAR(50),
  QUERY_ID VARCHAR(50),
  CREATED_AT TIMESTAMP_LTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(),
  FOREIGN KEY (SOURCE_ID) REFERENCES DATA_SOURCES(SOURCE_ID),
  FOREIGN KEY (TARGET_ID) REFERENCES DATA_SOURCES(SOURCE_ID)
);

Étape 4 : Remplir les données de lignée

Utilisez l’historique des requêtes de Snowflake pour remplir vos tables de lignée :

INSERT INTO DATA_SOURCES (SOURCE_NAME, SOURCE_TYPE)
SELECT DISTINCT TABLE_NAME, 'TABLE'
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = 'PUBLIC';
INSERT INTO DATA_TRANSFORMATIONS (SOURCE_ID, TARGET_ID, TRANSFORMATION_TYPE, QUERY_ID)
SELECT
  s.SOURCE_ID,
  t.SOURCE_ID,
  'INSERT',
  qh.QUERY_ID
FROM
  TABLE(INFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY()) qh
  JOIN DATA_SOURCES s ON qh.QUERY_TEXT LIKE CONCAT('%FROM%', s.SOURCE_NAME, '%')
  JOIN DATA_SOURCES t ON qh.QUERY_TEXT LIKE CONCAT('%INSERT INTO%', t.SOURCE_NAME, '%')
WHERE qh.QUERY_TYPE = 'INSERT';

Étape 5 : Visualiser la lignée de données

Bien que Snowflake ne fournisse pas d’outils de visualisation intégrés pour la lignée de données, vous pouvez utiliser les données collectées pour créer vos propres visualisations ou vous intégrer à des outils tiers.

Bonnes pratiques pour la lignée de données dans Snowflake

Pour maximiser les avantages de la lignée de données dans Snowflake, considérez ces bonnes pratiques :

Conventions de nommage cohérentes : Utilisez des noms clairs et cohérents pour les bases de données, les schémas et les tables afin de faciliter le suivi de la lignée.
Audits réguliers : Révisez et mettez à jour périodiquement vos informations de lignée pour garantir leur exactitude.
Exploitez les fonctionnalités de Snowflake : Utilisez pleinement les fonctionnalités natives de Snowflake telles que le time travel et l’historique des requêtes pour un suivi complet de la lignée.
Intégration avec des catalogues de données : Envisagez d’intégrer Snowflake à des outils de catalogage de données pour une gestion améliorée des métadonnées.
Automatisez le suivi de la lignée : Mettez en place des processus automatisés pour mettre à jour les informations sur la lignée au fur et à mesure que les flux de données évoluent.

Défis et solutions dans la mise en œuvre de la lignée de données

Bien que la lignée de données offre de nombreux avantages, sa mise en œuvre peut présenter des défis. Voici quelques problèmes courants et leurs solutions :

Défi 1 : Écosystèmes de données complexes

De nombreuses organisations disposent d’écosystèmes de données complexes avec de multiples sources et destinations.

Solution : Commencez modestement en vous concentrant sur les actifs de données essentiels. Étendez progressivement le suivi de la lignée à mesure que vous affinez vos processus.

Défi 2 : Suivi manuel

Le suivi manuel de la lignée de données peut être long et sujet aux erreurs.

Solution : Exploitez les fonctionnalités automatisées de Snowflake et envisagez d’investir dans des outils spécialisés de lignée de données intégrés à Snowflake.

Défi 3 : Maintenir une lignée à jour

Les flux de données peuvent changer rapidement, rendant difficile la mise à jour des informations de lignée.

Solution : Mettez en place des déclencheurs automatisés dans Snowflake pour actualiser les informations de lignée chaque fois qu’une opération de données significative se produit.

L’avenir de la lignée de données dans Snowflake

Alors que la gestion des données continue d’évoluer, le rôle de la lignée de données évolue également. Snowflake est à l’avant-garde de cette évolution, améliorant continuellement ses capacités de lignée de données.

Tendances émergentes

Lignée pilotée par l’IA : Les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient bientôt automatiser des tâches complexes de cartographie de la lignée de données.
Lignée en temps réel : À mesure que les entreprises se tournent vers l’analytique en temps réel, attendez-vous à des avancées dans le suivi de la lignée en temps réel.
Visualisation améliorée : Des outils de visualisation plus sophistiqués devraient apparaître, rendant la lignée de données plus accessible aux utilisateurs non techniques.

Conclusion

La lignée de données dans Snowflake est un outil puissant qui aide les organisations à comprendre et à gérer leurs actifs de données de manière plus efficace. La lignée de données améliore la qualité des données, la conformité et la prise de décisions en montrant d’où proviennent les données et comment elles sont utilisées.

Pour mettre en place la lignée de données dans Snowflake, vous devez suivre quelques étapes. Ces étapes comprennent l’activation de l’utilisation du compte et la mise en place de systèmes de suivi de la lignée. Bien que des défis existent, les avantages l’emportent largement sur les difficultés, surtout lorsque les bonnes pratiques sont respectées.

À une époque où les données sont un actif commercial essentiel, maîtriser la lignée de données n’est plus optionnel, c’est indispensable. Snowflake améliore ses capacités de lignée de données.

Snowflake renforce sa capacité à suivre la lignée de données. Cela aidera les organisations à mieux exploiter leurs données. En conséquence, elles pourront stimuler l’innovation et obtenir un avantage concurrentiel dans un environnement centré sur les données.

Pour ceux qui recherchent des outils avancés pour compléter les capacités de lignée de données de Snowflake, envisagez d’explorer les solutions conviviales et flexibles de DataSunrise pour la sécurité et la conformité des bases de données. Visitez le site web de DataSunrise pour une démonstration en ligne et découvrez comment nos outils peuvent améliorer votre stratégie de gestion des données.