La plupart des entreprises traitent les catalogues de données comme des classeurs numériques. Il s'agit simplement d'une liste d'ensembles de données, de pipelines et d'actifs API. Mais dans le monde actuel axé sur l'IA, il ne suffit pas de savoir ce que l'on a.
Pour être compétitif au rythme du changement, vous devez savoir comment tout se connecte, ce qui est à risque et où se trouvent les opportunités. C'est là qu'intervient un catalogue de données moderne, non pas comme un inventaire statique, mais comme une base dynamique et intelligente pour l'entreprise composable.
En ajoutant des graphes de connaissances, des lignages et un enrichissement des métadonnées, un catalogue de données peut devenir un véritable copilote pour le DSI : il offre une visibilité approfondie sur la façon dont les données circulent, sur leur signification et sur leur impact sur les systèmes et les équipes qui en dépendent.
Des listes à l'intelligence : Le changement de stratégie en matière de catalogue de données
Les catalogues de données traditionnels se concentrent sur l'indexation des actifs tels que les pipelines, les jeux de données et les API, sans fournir de contexte sur la façon dont ils sont utilisés ou connectés. Cette approche laisse les équipes informatiques dans l'ignorance lorsqu'il s'agit de prendre des décisions en matière d'architecture, de gérer le changement ou d'identifier les problèmes de qualité des données.
L'entreprise d'aujourd'hui exige quelque chose de plus.
Un catalogue moderne alimenté par des graphes de connaissances et le suivi de la lignée ne se contente pas de documenter ce qui existe, il cartographie la façon dont tout interagit. Cette vision plus riche, axée sur les relations, transforme le catalogue en un outil stratégique pour la planification de l'architecture, l'optimisation opérationnelle et la préparation à l'IA.
Qu'est-ce qui rend un catalogue plus intelligent ?
SnapLogic intègre cette base de nouvelle génération directement dans sa plateforme unifiée, ce qui permet aux clients de bénéficier des avantages suivants :
1. Graphiques de connaissances
Découvrez automatiquement les relations entre les ensembles de données, les pipelines, les systèmes et les utilisateurs. Vous ne vous contentez plus de gérer des pipelines, vous voyez qui les utilise, ce qu'ils touchent et comment ils évoluent dans le temps.
Exemple : Un pipeline qui prenait auparavant 30 secondes prend maintenant trois minutes. Le graphe de connaissances permet d'identifier que le ralentissement affecte les modèles ML en aval et les tableaux de bord de la direction - un risque "iceberg" qui pourrait autrement passer inaperçu.
2. Cartographie de la lignée
Suivre les données de bout en bout, de l'ingestion à la publication en passant par la transformation. Cela permet d'analyser l'impact en temps réel : Que se passe-t-il si ce schéma change ? Quels sont les pipelines qui dépendent de cette ressource ? Y a-t-il des doublons ?
Exemple : Une entreprise planifiant une modification d'un schéma de données client de base a utilisé la lignée pour identifier sept pipelines dépendants à travers le marketing, le succès client et la finance. Grâce à cette information, elle a pu coordonner les mises à jour de manière proactive, ce qui a permis d'éviter les perturbations et d'accélérer les délais de mise en production.
3. Métadonnées personnalisées
Donnez aux utilisateurs commerciaux et informatiques la possibilité d'étiqueter les actifs avec un contexte critique, comme les propriétaires de pipeline, les dates de mise en service ou les accords de niveau de service. Au lieu de gérer ces éléments dans des feuilles de calcul, les équipes disposent d'une source de vérité vivante et consultable sur le fonctionnement des systèmes.
Exemple : Un prestataire de soins de santé a suivi les dates de mise en service des pipelines et le nombre d'exécutions à l'aide de métadonnées personnalisées. Ce faisant, il a pu rapidement identifier les flux de données sous-utilisés, ceux qui avaient besoin d'être optimisés et ceux qui étaient devenus critiques, éliminant ainsi la nécessité d'un suivi manuel des feuilles de calcul, source d'erreurs.
Le copilote du DSI pour les décisions stratégiques
Ce catalogue plus intelligent ne se contente pas d'informer, il guide.
Avec l'approche de SnapLogic, les responsables informatiques et les DSI peuvent accéder à un tableau de bord dynamique où ils peuvent poser des questions de haut niveau et obtenir des informations stratégiques :
- Quelle est notre empreinte d'utilisation dans des systèmes clés tels que Salesforce ou Snowflake ?
- Quelle quantité de données est transférée, à quelle fréquence et par qui ?
- Quels sont les changements qui ont un impact sur la performance ou la fiabilité ?
Cela permet de prendre des décisions proactives qui améliorent les performances, gèrent les coûts et réduisent les risques architecturaux, sans attendre une crise ou un rapport trimestriel.
Les fondements de l'ère agentique
À l'ère des agents d'intelligence artificielle et des les workflows autonomes, il est essentiel de disposer de métadonnées riches. Ces systèmes intelligents doivent savoir non seulement quelles données sont disponibles, mais aussi ce qu'elles signifient, d'où elles viennent et qui doit y accéder.
La plateforme SnapLogic utilise cette couche de métadonnées pour mettre en œuvre des fonctions pilotées par l'intelligence artificielle, comme par exemple :
- SnapGPT: Une interface conversationnelle pour construire et gérer des intégrations en utilisant le langage naturel.
- AgentCreator: Outils pour concevoir et déployer des agents d'intelligence artificielle personnalisés qui agissent à travers les applications et les sources de données.
Les graphes de connaissances et les lignées rendent ces outils plus intelligents, en donnant à l'IA le contexte dont elle a besoin pour agir en toute sécurité et en connaissance de cause.
Exemple concret : Du suivi manuel à la connaissance basée sur les métadonnées
Un client de SnapLogic synchronisait manuellement les données de performance des pipelines à partir de feuilles de calcul pour comprendre les tendances d'utilisation après la mise en service. En enrichissant leur catalogue avec des métadonnées personnalisées et des statistiques d'exécution en temps réel, ils ont éliminé cet effort manuel et obtenu des informations plus approfondies sur les pipelines qui n'étaient pas assez performants ou qui dupliquaient le travail.
Le résultat ? Une résolution plus rapide des problèmes, une meilleure affectation des ressources et une base plus solide pour la gouvernance et l'innovation.
Permettre l'entreprise composable
Un catalogue de données plus intelligent ne permet pas seulement de prendre de meilleures décisions, il accélère l'innovation.
En cartographiant les relations et en faisant ressortir les liens, les entreprises peuvent plus facilement gérer les systèmes en tant que composants modulaires réutilisables. C'est l'essence même de l'entreprise composable : flexibilité, réutilisation et rapidité.
La plateforme unifiée de SnapLogic transforme votre catalogue d'actifs en un moteur d'agilité. Avec toutes vos données, applications et API sous un même toit, et une couche de métadonnées riche qui les relie, vous pouvez construire plus rapidement, vous adapter plus rapidement et automatiser plus rapidement.
Passer de l'inventaire à l'intelligence
À l'ère de la composabilité, un catalogue de données est plus qu'une simple liste. C'est l'épine dorsale de votre architecture. Votre source d'informations. Votre copilote d'IA.
SnapLogic permet d'aller au-delà de l'inventaire et de passer à l'intelligence. Il permet aux entreprises de construire une base de données prête à tout.
Prêt à apprendre comment construire votre fondation composable ? Découvrez comment SnapLogic prend en charge une stratégie de catalogue de données complète et facilite votre transition vers une entreprise composable et prête pour l'IA.
