Le moment est venu pour les établissements d'enseignement supérieur de maîtriser la traçabilité des données
Dans les environnements étatiques, locaux et éducatifs (SLED) actuels — en particulier dans l'enseignement supérieur — les budgets sont surveillés de près, et la demande d'excellence en matière de données reste constante. Cela signifie qu'il faut faire plus avec moins de ressources. Un changement à fort impact dans vos flux de travail de données, qui peut transformer la qualité de vos données et de l'IA tout en réduisant les coûts, est l'automatisation et la documentation de la traçabilité des données.
Les établissements d'enseignement supérieur font face à la complexité des données : des données critiques résident dans des systèmes et environnements qui n'ont jamais été conçus pour communiquer entre eux — bases de données sur site, environnements cloud et appareils edge. La gestion de champs tels que les identifiants d'étudiants, les identifiants de bourses ou les performances de dotations depuis le début de l'année, à travers les sources et les équipes, est nécessaire mais difficile, manuelle et sujette à des erreurs.
Sans disposer au préalable de données fiables et de haute qualité, les cas d'utilisation analytiques et d'IA à fort impact restent un rêve inaccessible. Cependant, si les établissements d'enseignement supérieur disposent d'une vue unifiée de la traçabilité des données à travers les systèmes, ils peuvent exploiter ces données avec succès pour obtenir des informations et des actions basées sur l'IA dans le développement des programmes, le recrutement et la rétention des étudiants, des opérations de campus efficaces, les migrations vers le cloud, et bien plus encore.
Cloudera Data Lineage offre un moyen automatisé et cohérent de cartographier le flux de données depuis leur création (source) jusqu'à leur consommation finale (BI ou AI). Il récolte et interprète les métadonnées très rapidement, aidant les organisations à construire un graphique de connaissances complet qui montre exactement comment les données sont créées, transformées et consommées, de manière cohérente sur l'ensemble de la carte, sans aucune lacune.
Atteindre l'excellence en matière de données grâce à Cloudera Data Lineage
Dans notre récent webinaire Construire la confiance et la conformité dans les organisations SLED, animé par Cloudera et son partenaire Carahsoft, le panéliste Art Jordan (Sales Go-to-Market Director, Data Intelligence Products pour Cloudera Data Lineage) souligne que « la traçabilité des données est un problème à plusieurs milliards de dollars ». Si vous vous appuyez sur des processus manuels et que vous avez des angles morts dans votre cartographie des données, inefficacités et retards sont inévitables, ce qui crée des défis majeurs en matière d’IA explicable, de confidentialité des informations personnelles identifiables (PII) et de conformité réglementaire.
Cloudera Data Lineage répond à ces défis en fournissant des vues détaillées de traçabilité avec des dépendances et des transformations cohérentes sur toute la carte :
Traçabilité inter-systèmes : fournit une traçabilité au niveau du système depuis le point d'entrée, jusqu'au reporting, à l'analyse et à tout consommateur de données.
Lignage intra-système : détaille le lignage au niveau des ressources dans un processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), un report ou un objet de base de données. Cela inclut la visualisation de la manière dont un champ est dérivé ou calculé à l'intérieur d'un pipeline ou d'un référentiel.
Traçabilité de bout en bout : Traçabilité au niveau des actifs entre les systèmes. Cela permet de tenir compte des relations complexes dans lesquelles un champ peut alimenter plusieurs systèmes ou provenir de plusieurs sources (one-to-many et many-to-one).
La maîtrise de la traçabilité des données permet aux établissements d’enseignement supérieur d’effectuer rapidement des analyses et des cartographies en amont et en aval. Il offre une visibilité de bout en bout et une gouvernance des données, permettant aux organisations de comprendre où vont leurs données, d’où elles proviennent et comment elles ont été dérivées. Cette transparence et cette capacité à garantir l’intégrité sont essentielles pour vous assurer de disposer de données fiables et de haute qualité, utilisables dans des modèles d’IA, et fournies à la direction générale ainsi qu’aux partenaires externes.
Témoignage de réussite : Comment l’Université d’Arizona a amélioré son efficacité et réduit ses coûts grâce à Cloudera Data Lineage
L'Université de l'Arizona (U of A), une importante université de recherche, a mis en œuvre Cloudera Data Lineage au sein de son département d'analyses universitaires et de recherche institutionnelle. Leur environnement comprenait l'exécution de 10 000 tâches d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) chaque nuit et l'hébergement de près de 40 000 colonnes distinctes dans leur Data Warehouse. La documentation manuelle des données était un défi en raison de ce volume considérable.
L'université a réalisé des gains d'efficacité significatifs et une réduction des coûts en :
Réalisation de l'analyse d'impact ETL : l'analyse de l'impact des mises à jour majeures de PeopleSoft (qui modifient les types et longueurs de données ou suppriment des colonnes) prenait auparavant une semaine ou plus à l'équipe d'ingénierie des données. Cloudera Data Lineage a réduit ce délai à quelques jours.
Consolidation des artefacts : chaque tâche ETL consomme des ressources de calcul, de stockage et de journalisation. En utilisant la vue complète des métadonnées de Cloudera, l’Université de l’Alberta a consolidé ses artefacts, réduisant ainsi le nombre de tâches ETL de 10 000 à 8 000. Cette réduction de 20 % a permis de diminuer les coûts d’infrastructure, de réduire la complexité des pipelines et les frais généraux opérationnels, tout en améliorant la cohérence et la gouvernance des données dans l’ensemble de l’environnement.
Exploiter la découverte rapide : à l’aide du module de découverte Cloudera Data Lineage, l’équipe a compilé une liste de tous les travaux ETL contenant des lignes SQL spécifiques commentées. Cette tâche, qui était nécessaire pour une mise à niveau majeure du système, aurait pris beaucoup de temps à effectuer manuellement, mais a été réalisée instantanément grâce à l'automatisation.
De manière cruciale, Cloudera Data Lineage a renforcé la préparation aux audits et l'exactitude des données en offrant aux parties prenantes une visibilité claire sur la façon dont les flux de données circulent à travers les pipelines, les référentiels et les reports BI. Au lieu de compter uniquement sur l'équipe d'ingénierie des données pour tracer manuellement les origines et les transformations des données, les équipes de conformité, de recherche institutionnelle et de finance pourraient vérifier indépendamment d'où proviennent les données et comment elles ont été calculées. Cela a permis de réduire le risque d'erreurs dans les rapports, d'accélérer les réponses aux demandes de réglementation et d'accréditation, et bien plus encore, tout en allégeant la pression sur les budgets et les ressources informatiques limités.
Passez à l'étape suivante
Avez-vous confiance dans la capacité de votre organisation à prouver la conformité et l'exactitude des données lorsqu'elle est confrontée à un contrôle budgétaire ou à des changements opérationnels rapides ? Quelle est la transformation de pipeline de données la plus complexe que vous souhaiteriez documenter et cartographier automatiquement la semaine prochaine ?
Discutons de la manière dont Cloudera Data Lineage peut vous aider à atteindre l'excellence en matière de données.