Introduction à la traçabilité des données
Introduction à la traçabilité des données
18 août 2025
Kavita Rana
Kavita Rana
Kavita Rana
Rédacteur technique chez Soda
Rédacteur technique chez Soda
Rédacteur technique chez Soda
Table des matières
Qu'est-ce que la traçabilité des données?
Tout le monde utilise le terme traçabilité des données, mais peu de gens s'accordent sur ce que cela implique précisément.
À un niveau basique, c'est l'enregistrement complet de l'origine des données, de leur déplacement, transformation, et acquisition de sens au fur et à mesure qu'elles circulent. Mais cette définition devient vite ambiguë. Parlons-nous des transformations SQL ? Des métriques de tableau de bord ? Des caractéristiques d'apprentissage automatique ? De la sémantique des données ? Tout cela à la fois ?
Le terme englobe plusieurs couches d'abstraction en un seul mot, et à moins d'être clair sur quel type de traçabilité on évoque, la plupart des discussions restent floues.
Au centre de tout cela se trouve les métadonnées, qui sont des données sur les données. La traçabilité n'existe pas sans elles. Mais le simple fait d'avoir des métadonnées ne suffit pas pour avoir une bonne traçabilité des données ; elles doivent être structurées, et gérées à travers des outils qui ne sont pas nécessairement conçus pour cela.
La traçabilité au niveau des tables pourrait satisfaire les équipes de gouvernance. Mais les équipes techniques déboguant un tableau de bord défectueux doivent tracer la traçabilité au niveau des colonnes ou même plus en profondeur, jusqu'à des lignes spécifiques dans les DAG ou les bases de code. La granularité est déterminée par votre cas d'utilisation et est une autre dimension à prendre en compte lors d'une discussion sur la traçabilité des données.
En dehors des discussions de gouvernance, les outils d'automatisation sont courants. Bien qu'aucun outil ne fournisse une couverture complète en ce qui concerne un écosystème de données moderne. En conséquence, les équipes sont souvent obligées de consolider des métadonnées. Cela va à l'encontre même de l'objectif qu'il était censé promouvoir en premier lieu.
Expliquer pourquoi cela compte, en dehors des contextes orientés conformité, est un problème plus vaste.
Cet article de blog décrypte le concept de la traçabilité des données, pourquoi c'est important, et comment nous, chez Soda, aimons la catégoriser.
Pourquoi s'embêter avec la traçabilité des données?
La traçabilité des données fournit des réponses aux points de rupture clés dans le cycle de vie des données :
Si vous renommez une colonne, quels produits de données en aval vont casser ?
Si un chiffre dans un rapport semble incorrect, d'où provient l'erreur ?
Qui utilise cet ensemble de données, et dans quel but ?
Pouvez-vous prouver où des données sensibles ou réglementées ont circulé ?
Lorsque les données sont incorrectes, les équipes devraient gaspiller des heures à retracer les problèmes à travers des pipelines et des outils de reporting. La traçabilité vous permet de localiser et de contenir le problème avant qu'il ne se propage.
Pour les domaines réglementés (finance, santé, etc.), se passer de la traçabilité des données implique un risque de non-conformité. La traçabilité vous offre la traçabilité nécessaire. Vous pouvez montrer exactement comment les données ont été déplacées, transformées, et utilisées.
La plus grande valeur est qu'elle crée une compréhension commune entre les équipes. L'ingénierie, l'analytique, la gouvernance et la direction peuvent tous parler le même langage. La traçabilité remplace les conjectures par des preuves.
Types de Traçabilité des Données
La plupart des implémentations de traçabilité s'arrêtent à la traçabilité technique et excluent les personnes qui utilisent les données, c'est-à-dire les analystes, les propriétaires de domaine, les parties prenantes de l'entreprise. Le résultat est techniquement correct mais contextuellement incomplet puisque les pipelines sont cartographiés, mais la signification et les conséquences des changements ne le sont pas.
Chez Soda, notre approche commence par la gestion du changement. Nous croyons que chaque transformation de données devrait soulever la question : Qui a besoin de savoir, et qu'est-ce qui sera impacté ?
Ce recadrage nous mène à une catégorisation plus fonctionnelle et consciente des parties prenantes de la traçabilité : horizontale et verticale.
Traçabilité Horizontale pour les Techniciens
La traçabilité horizontale suit le parcours technique des données. Comment les tables, les colonnes, et le code (SQL, ETL, dbt, etc.) produisent et transforment des données au fur et à mesure qu'elles traversent les systèmes. Elle répond aux questions de "comment" et "où" du point de vue d'un développeur.
Traçabilité des Tables
La traçabilité des tables fait référence à la capacité à tracer comment une table de base de données particulière a été créée, modifiée ou utilisée en montrant ses entrées en amont (à partir de quelles tables ou sources elle a été construite) et ses sorties en aval (quelles autres tables, rapports ou systèmes utilisent ces données).
Elle aide à comprendre :
La source des données de la table
Les transformations ou jointures qui ont été appliquées
Les processus en aval qui dépendent de cette table
C'est une manière de comprendre le rôle qu'une table joue à l'intérieur d'un pipeline de données plus large, à la fois ce qu'elle consomme et ce qu'elle alimente.
Dans les flux de travail quotidiens, les ingénieurs de données s'appuient sur la traçabilité des tables pour déboguer des pipelines défectueux, évaluer l'impact des changements de schéma, et assurer des déploiements sûrs. Les analystes et les ingénieurs en analytique l'utilisent pour valider des hypothèses et comprendre à quel point un ensemble de données est fiable avant de l'utiliser.
Traçabilité des Colonnes
La traçabilité des colonnes est une sous-catégorie de et s'appuie sur la traçabilité des tables en vous offrant une vue plus détaillée, au niveau des colonnes, du mouvement et de la transformation des données. Alors que la traçabilité des tables montre comment les tables se connectent, la traçabilité des colonnes suit comment les champs individuels sont sourcés, calculés et passés en aval.
Elle vous montre :
Les colonnes d'entrée qui contribuent à un champ spécifique
Les transformations ou expressions qui le façonnent (par exemple, agrégations, conversions, logique conditionnelle)
L'utilisation en aval de la colonne, que ce soit dans d'autres tables, tableaux de bord ou caractéristiques d'apprentissage automatique
Les ingénieurs de données utilisent la traçabilité des colonnes pour déboguer des valeurs incorrectes, suivre l'impact des modifications de schéma, et comprendre la logique exacte derrière les champs dérivés. Les équipes de conformité en dépendent pour prouver où les champs sensibles (comme les PII ou les données financières) circulent et comment ils sont transformés.
La traçabilité des colonnes est la plus importante lorsque la précision est non négociable, comme dans les scénarios d'audit, les rapports financiers, ou les pipelines ML de qualité production.
Traçabilité du Code
La traçabilité du code suit comment des morceaux spécifiques de code produisent, transforment, ou déplacent des données et lie ces actions à l'historique des versions. Elle connecte les scripts, les requêtes SQL, les fonctions, ou les modèles aux ensembles de données qu'ils modifient et montre comment ces composants de code interagissent à travers le pipeline.
Elle permet de découvrir :
Les parties de la base de code qui touchent les ensembles de données spécifiques
Où les transformations sont définies, que ce soit dans des fichiers SQL, des scripts Python ou des modèles dbt
L'impact en aval d'un changement de code, tel qu'une demande de pull ou une mise à jour de version
La traçabilité du code relie le comportement des données à la logique d'implémentation. Elle permet aux ingénieurs de données et aux ingénieurs en analytique de retracer l'origine d'une transformation, d'évaluer l'impact d'un changement de code proposé, et de déboguer les problèmes apparus lors des déploiements récents.
Dans des environnements contrôlés par version, elle aide aussi les réviseurs à comprendre les implications sur les données d'une demande de pull ou de fusion avant de l'approuver.
Traçabilité Verticale pour les Professionnels du Business
La traçabilité verticale retrace le contexte sémantique et organisationnel des données : comment une métrique particulière s'aligne sur les définitions, politiques, réglementations ou propriété d'entreprise. Elle répond aux questions "qu'est-ce que cela signifie" et "qui cela concerne-t-il" typiquement pour les analystes, les responsables de la gouvernance, et les équipes de conformité.
Traçabilité des Politiques
La traçabilité des politiques suit comment les politiques de données sont créées, appliquées, et mises en œuvre à travers les systèmes. Elle montre la connexion entre les règles de gouvernance et les actifs de données ou processus spécifiques qu'elles affectent.
Elle vous aide à répondre :
Quelles politiques s'appliquent à quels ensembles de données ou champs ?
Où dans le pipeline ces politiques sont-elles appliquées ?
Comment les changements de politiques impactent l'accès aux données, la qualité, ou la conformité ?
La traçabilité des politiques lie les décisions de gouvernance à la réalité opérationnelle. Elle aide à s'assurer que les politiques ne sont pas seulement documentées, mais qu'elles façonnent activement la manière dont les données sont gérées.
Traçabilité Business/KPI
La traçabilité business montre comment les données soutiennent les concepts commerciaux, les métriques, et les décisions. Elle connecte les actifs de données aux définitions d'entreprise, rapports, ou indicateurs clés de performance (KPI) qu'ils informent.
Elle vous aide à répondre :
Quels ensembles de données alimentent les métriques commerciales ou tableaux de bord spécifiques ?
Comment les données s'alignent-elles sur les termes et définitions commerciaux ?
Comment les changements dans les sources de données ou la logique impactent-ils les rapports et la prise de décision ?
La traçabilité business comble l'écart entre les données brutes et leur signification dans un contexte commercial. Elle aide les utilisateurs non techniques à comprendre d'où proviennent les chiffres et s'ils peuvent être fiables.
Meilleures Pratiques
Les ingénieurs de données peuvent automatiser la capture de la traçabilité à partir de pipelines ETL, de code de transformation et d'outils BI pour éviter le changement manuel.
Les chefs de produit devraient analyser la traçabilité des données pour chaque changement de code afin de détecter les impacts en aval avant le déploiement.
Les responsables de la gouvernance des données devraient cartographier la traçabilité par rapport aux termes et métriques commerciales afin que les analystes et les parties prenantes puissent comprendre la signification derrière les données.
Les équipes de gouvernance devraient régulièrement surveiller quels ensembles de données ont une couverture de traçabilité et vérifier que l'information est actuelle et complète.
Les ingénieurs clients devraient utiliser la traçabilité lors du débogage et de la planification pour identifier ce qui casse, qui est impacté et comment les changements se propagent à travers le système.
Questions Fréquemment Posées
Quelle est la différence entre la traçabilité des données et le flux de données ?
Le flux de données capture le mouvement des données entre systèmes ou processus. La traçabilité des données va plus loin ; elle retrace l'origine, les transformations, les dépendances, et l'utilisation des données à travers son cycle de vie. La traçabilité inclut les métadonnées, le contexte, et l'impact. Pour comprendre où les données ont été déplacées, regardez le flux. Pour comprendre pourquoi et comment les données changent, regardez la traçabilité des données.
Pourquoi avez-vous besoin de la traçabilité des données ?
La traçabilité fournit des réponses aux points de rupture clés dans le cycle de vie des données. Sa plus grande valeur est qu'elle crée une compréhension commune entre les équipes. L'ingénierie, l'analytique, la gouvernance et la direction peuvent tous parler le même langage. La traçabilité remplace les conjectures par des preuves.
Que se passe-t-il si vous n'établissez pas la traçabilité des données que vous utilisez ?
Lorsque les données sont incorrectes, les équipes devraient gaspiller des heures à retracer les problèmes à travers des pipelines et des outils de reporting. Pour les domaines réglementés (finance, santé, etc.), se passer de la traçabilité des données implique un risque de non-conformité. La traçabilité vous offre la traçabilité nécessaire. Vous pouvez montrer exactement comment les données ont été déplacées, transformées, et utilisées.
Quelle est la différence entre la traçabilité des données et l'audit des données ?
La traçabilité des données cartographie le flux et la transformation des données au fil du temps ; elle répond à comment et où les données ont bougé ou changé. L'audit des données se concentre sur la vérification de la conformité des données aux règles ou politiques. La traçabilité fournit le contexte ; l'audit vérifie si le comportement s'aligne avec les attentes ou les réglementations.
Qu'est-ce que la traçabilité des données?
Tout le monde utilise le terme traçabilité des données, mais peu de gens s'accordent sur ce que cela implique précisément.
À un niveau basique, c'est l'enregistrement complet de l'origine des données, de leur déplacement, transformation, et acquisition de sens au fur et à mesure qu'elles circulent. Mais cette définition devient vite ambiguë. Parlons-nous des transformations SQL ? Des métriques de tableau de bord ? Des caractéristiques d'apprentissage automatique ? De la sémantique des données ? Tout cela à la fois ?
Le terme englobe plusieurs couches d'abstraction en un seul mot, et à moins d'être clair sur quel type de traçabilité on évoque, la plupart des discussions restent floues.
Au centre de tout cela se trouve les métadonnées, qui sont des données sur les données. La traçabilité n'existe pas sans elles. Mais le simple fait d'avoir des métadonnées ne suffit pas pour avoir une bonne traçabilité des données ; elles doivent être structurées, et gérées à travers des outils qui ne sont pas nécessairement conçus pour cela.
La traçabilité au niveau des tables pourrait satisfaire les équipes de gouvernance. Mais les équipes techniques déboguant un tableau de bord défectueux doivent tracer la traçabilité au niveau des colonnes ou même plus en profondeur, jusqu'à des lignes spécifiques dans les DAG ou les bases de code. La granularité est déterminée par votre cas d'utilisation et est une autre dimension à prendre en compte lors d'une discussion sur la traçabilité des données.
En dehors des discussions de gouvernance, les outils d'automatisation sont courants. Bien qu'aucun outil ne fournisse une couverture complète en ce qui concerne un écosystème de données moderne. En conséquence, les équipes sont souvent obligées de consolider des métadonnées. Cela va à l'encontre même de l'objectif qu'il était censé promouvoir en premier lieu.
Expliquer pourquoi cela compte, en dehors des contextes orientés conformité, est un problème plus vaste.
Cet article de blog décrypte le concept de la traçabilité des données, pourquoi c'est important, et comment nous, chez Soda, aimons la catégoriser.
Pourquoi s'embêter avec la traçabilité des données?
La traçabilité des données fournit des réponses aux points de rupture clés dans le cycle de vie des données :
Si vous renommez une colonne, quels produits de données en aval vont casser ?
Si un chiffre dans un rapport semble incorrect, d'où provient l'erreur ?
Qui utilise cet ensemble de données, et dans quel but ?
Pouvez-vous prouver où des données sensibles ou réglementées ont circulé ?
Lorsque les données sont incorrectes, les équipes devraient gaspiller des heures à retracer les problèmes à travers des pipelines et des outils de reporting. La traçabilité vous permet de localiser et de contenir le problème avant qu'il ne se propage.
Pour les domaines réglementés (finance, santé, etc.), se passer de la traçabilité des données implique un risque de non-conformité. La traçabilité vous offre la traçabilité nécessaire. Vous pouvez montrer exactement comment les données ont été déplacées, transformées, et utilisées.
La plus grande valeur est qu'elle crée une compréhension commune entre les équipes. L'ingénierie, l'analytique, la gouvernance et la direction peuvent tous parler le même langage. La traçabilité remplace les conjectures par des preuves.
Types de Traçabilité des Données
La plupart des implémentations de traçabilité s'arrêtent à la traçabilité technique et excluent les personnes qui utilisent les données, c'est-à-dire les analystes, les propriétaires de domaine, les parties prenantes de l'entreprise. Le résultat est techniquement correct mais contextuellement incomplet puisque les pipelines sont cartographiés, mais la signification et les conséquences des changements ne le sont pas.
Chez Soda, notre approche commence par la gestion du changement. Nous croyons que chaque transformation de données devrait soulever la question : Qui a besoin de savoir, et qu'est-ce qui sera impacté ?
Ce recadrage nous mène à une catégorisation plus fonctionnelle et consciente des parties prenantes de la traçabilité : horizontale et verticale.
Traçabilité Horizontale pour les Techniciens
La traçabilité horizontale suit le parcours technique des données. Comment les tables, les colonnes, et le code (SQL, ETL, dbt, etc.) produisent et transforment des données au fur et à mesure qu'elles traversent les systèmes. Elle répond aux questions de "comment" et "où" du point de vue d'un développeur.
Traçabilité des Tables
La traçabilité des tables fait référence à la capacité à tracer comment une table de base de données particulière a été créée, modifiée ou utilisée en montrant ses entrées en amont (à partir de quelles tables ou sources elle a été construite) et ses sorties en aval (quelles autres tables, rapports ou systèmes utilisent ces données).
Elle aide à comprendre :
La source des données de la table
Les transformations ou jointures qui ont été appliquées
Les processus en aval qui dépendent de cette table
C'est une manière de comprendre le rôle qu'une table joue à l'intérieur d'un pipeline de données plus large, à la fois ce qu'elle consomme et ce qu'elle alimente.
Dans les flux de travail quotidiens, les ingénieurs de données s'appuient sur la traçabilité des tables pour déboguer des pipelines défectueux, évaluer l'impact des changements de schéma, et assurer des déploiements sûrs. Les analystes et les ingénieurs en analytique l'utilisent pour valider des hypothèses et comprendre à quel point un ensemble de données est fiable avant de l'utiliser.
Traçabilité des Colonnes
La traçabilité des colonnes est une sous-catégorie de et s'appuie sur la traçabilité des tables en vous offrant une vue plus détaillée, au niveau des colonnes, du mouvement et de la transformation des données. Alors que la traçabilité des tables montre comment les tables se connectent, la traçabilité des colonnes suit comment les champs individuels sont sourcés, calculés et passés en aval.
Elle vous montre :
Les colonnes d'entrée qui contribuent à un champ spécifique
Les transformations ou expressions qui le façonnent (par exemple, agrégations, conversions, logique conditionnelle)
L'utilisation en aval de la colonne, que ce soit dans d'autres tables, tableaux de bord ou caractéristiques d'apprentissage automatique
Les ingénieurs de données utilisent la traçabilité des colonnes pour déboguer des valeurs incorrectes, suivre l'impact des modifications de schéma, et comprendre la logique exacte derrière les champs dérivés. Les équipes de conformité en dépendent pour prouver où les champs sensibles (comme les PII ou les données financières) circulent et comment ils sont transformés.
La traçabilité des colonnes est la plus importante lorsque la précision est non négociable, comme dans les scénarios d'audit, les rapports financiers, ou les pipelines ML de qualité production.
Traçabilité du Code
La traçabilité du code suit comment des morceaux spécifiques de code produisent, transforment, ou déplacent des données et lie ces actions à l'historique des versions. Elle connecte les scripts, les requêtes SQL, les fonctions, ou les modèles aux ensembles de données qu'ils modifient et montre comment ces composants de code interagissent à travers le pipeline.
Elle permet de découvrir :
Les parties de la base de code qui touchent les ensembles de données spécifiques
Où les transformations sont définies, que ce soit dans des fichiers SQL, des scripts Python ou des modèles dbt
L'impact en aval d'un changement de code, tel qu'une demande de pull ou une mise à jour de version
La traçabilité du code relie le comportement des données à la logique d'implémentation. Elle permet aux ingénieurs de données et aux ingénieurs en analytique de retracer l'origine d'une transformation, d'évaluer l'impact d'un changement de code proposé, et de déboguer les problèmes apparus lors des déploiements récents.
Dans des environnements contrôlés par version, elle aide aussi les réviseurs à comprendre les implications sur les données d'une demande de pull ou de fusion avant de l'approuver.
Traçabilité Verticale pour les Professionnels du Business
La traçabilité verticale retrace le contexte sémantique et organisationnel des données : comment une métrique particulière s'aligne sur les définitions, politiques, réglementations ou propriété d'entreprise. Elle répond aux questions "qu'est-ce que cela signifie" et "qui cela concerne-t-il" typiquement pour les analystes, les responsables de la gouvernance, et les équipes de conformité.
Traçabilité des Politiques
La traçabilité des politiques suit comment les politiques de données sont créées, appliquées, et mises en œuvre à travers les systèmes. Elle montre la connexion entre les règles de gouvernance et les actifs de données ou processus spécifiques qu'elles affectent.
Elle vous aide à répondre :
Quelles politiques s'appliquent à quels ensembles de données ou champs ?
Où dans le pipeline ces politiques sont-elles appliquées ?
Comment les changements de politiques impactent l'accès aux données, la qualité, ou la conformité ?
La traçabilité des politiques lie les décisions de gouvernance à la réalité opérationnelle. Elle aide à s'assurer que les politiques ne sont pas seulement documentées, mais qu'elles façonnent activement la manière dont les données sont gérées.
Traçabilité Business/KPI
La traçabilité business montre comment les données soutiennent les concepts commerciaux, les métriques, et les décisions. Elle connecte les actifs de données aux définitions d'entreprise, rapports, ou indicateurs clés de performance (KPI) qu'ils informent.
Elle vous aide à répondre :
Quels ensembles de données alimentent les métriques commerciales ou tableaux de bord spécifiques ?
Comment les données s'alignent-elles sur les termes et définitions commerciaux ?
Comment les changements dans les sources de données ou la logique impactent-ils les rapports et la prise de décision ?
La traçabilité business comble l'écart entre les données brutes et leur signification dans un contexte commercial. Elle aide les utilisateurs non techniques à comprendre d'où proviennent les chiffres et s'ils peuvent être fiables.
Meilleures Pratiques
Les ingénieurs de données peuvent automatiser la capture de la traçabilité à partir de pipelines ETL, de code de transformation et d'outils BI pour éviter le changement manuel.
Les chefs de produit devraient analyser la traçabilité des données pour chaque changement de code afin de détecter les impacts en aval avant le déploiement.
Les responsables de la gouvernance des données devraient cartographier la traçabilité par rapport aux termes et métriques commerciales afin que les analystes et les parties prenantes puissent comprendre la signification derrière les données.
Les équipes de gouvernance devraient régulièrement surveiller quels ensembles de données ont une couverture de traçabilité et vérifier que l'information est actuelle et complète.
Les ingénieurs clients devraient utiliser la traçabilité lors du débogage et de la planification pour identifier ce qui casse, qui est impacté et comment les changements se propagent à travers le système.
Questions Fréquemment Posées
Quelle est la différence entre la traçabilité des données et le flux de données ?
Le flux de données capture le mouvement des données entre systèmes ou processus. La traçabilité des données va plus loin ; elle retrace l'origine, les transformations, les dépendances, et l'utilisation des données à travers son cycle de vie. La traçabilité inclut les métadonnées, le contexte, et l'impact. Pour comprendre où les données ont été déplacées, regardez le flux. Pour comprendre pourquoi et comment les données changent, regardez la traçabilité des données.
Pourquoi avez-vous besoin de la traçabilité des données ?
La traçabilité fournit des réponses aux points de rupture clés dans le cycle de vie des données. Sa plus grande valeur est qu'elle crée une compréhension commune entre les équipes. L'ingénierie, l'analytique, la gouvernance et la direction peuvent tous parler le même langage. La traçabilité remplace les conjectures par des preuves.
Que se passe-t-il si vous n'établissez pas la traçabilité des données que vous utilisez ?
Lorsque les données sont incorrectes, les équipes devraient gaspiller des heures à retracer les problèmes à travers des pipelines et des outils de reporting. Pour les domaines réglementés (finance, santé, etc.), se passer de la traçabilité des données implique un risque de non-conformité. La traçabilité vous offre la traçabilité nécessaire. Vous pouvez montrer exactement comment les données ont été déplacées, transformées, et utilisées.
Quelle est la différence entre la traçabilité des données et l'audit des données ?
La traçabilité des données cartographie le flux et la transformation des données au fil du temps ; elle répond à comment et où les données ont bougé ou changé. L'audit des données se concentre sur la vérification de la conformité des données aux règles ou politiques. La traçabilité fournit le contexte ; l'audit vérifie si le comportement s'aligne avec les attentes ou les réglementations.
Qu'est-ce que la traçabilité des données?
Tout le monde utilise le terme traçabilité des données, mais peu de gens s'accordent sur ce que cela implique précisément.
À un niveau basique, c'est l'enregistrement complet de l'origine des données, de leur déplacement, transformation, et acquisition de sens au fur et à mesure qu'elles circulent. Mais cette définition devient vite ambiguë. Parlons-nous des transformations SQL ? Des métriques de tableau de bord ? Des caractéristiques d'apprentissage automatique ? De la sémantique des données ? Tout cela à la fois ?
Le terme englobe plusieurs couches d'abstraction en un seul mot, et à moins d'être clair sur quel type de traçabilité on évoque, la plupart des discussions restent floues.
Au centre de tout cela se trouve les métadonnées, qui sont des données sur les données. La traçabilité n'existe pas sans elles. Mais le simple fait d'avoir des métadonnées ne suffit pas pour avoir une bonne traçabilité des données ; elles doivent être structurées, et gérées à travers des outils qui ne sont pas nécessairement conçus pour cela.
La traçabilité au niveau des tables pourrait satisfaire les équipes de gouvernance. Mais les équipes techniques déboguant un tableau de bord défectueux doivent tracer la traçabilité au niveau des colonnes ou même plus en profondeur, jusqu'à des lignes spécifiques dans les DAG ou les bases de code. La granularité est déterminée par votre cas d'utilisation et est une autre dimension à prendre en compte lors d'une discussion sur la traçabilité des données.
En dehors des discussions de gouvernance, les outils d'automatisation sont courants. Bien qu'aucun outil ne fournisse une couverture complète en ce qui concerne un écosystème de données moderne. En conséquence, les équipes sont souvent obligées de consolider des métadonnées. Cela va à l'encontre même de l'objectif qu'il était censé promouvoir en premier lieu.
Expliquer pourquoi cela compte, en dehors des contextes orientés conformité, est un problème plus vaste.
Cet article de blog décrypte le concept de la traçabilité des données, pourquoi c'est important, et comment nous, chez Soda, aimons la catégoriser.
Pourquoi s'embêter avec la traçabilité des données?
La traçabilité des données fournit des réponses aux points de rupture clés dans le cycle de vie des données :
Si vous renommez une colonne, quels produits de données en aval vont casser ?
Si un chiffre dans un rapport semble incorrect, d'où provient l'erreur ?
Qui utilise cet ensemble de données, et dans quel but ?
Pouvez-vous prouver où des données sensibles ou réglementées ont circulé ?
Lorsque les données sont incorrectes, les équipes devraient gaspiller des heures à retracer les problèmes à travers des pipelines et des outils de reporting. La traçabilité vous permet de localiser et de contenir le problème avant qu'il ne se propage.
Pour les domaines réglementés (finance, santé, etc.), se passer de la traçabilité des données implique un risque de non-conformité. La traçabilité vous offre la traçabilité nécessaire. Vous pouvez montrer exactement comment les données ont été déplacées, transformées, et utilisées.
La plus grande valeur est qu'elle crée une compréhension commune entre les équipes. L'ingénierie, l'analytique, la gouvernance et la direction peuvent tous parler le même langage. La traçabilité remplace les conjectures par des preuves.
Types de Traçabilité des Données
La plupart des implémentations de traçabilité s'arrêtent à la traçabilité technique et excluent les personnes qui utilisent les données, c'est-à-dire les analystes, les propriétaires de domaine, les parties prenantes de l'entreprise. Le résultat est techniquement correct mais contextuellement incomplet puisque les pipelines sont cartographiés, mais la signification et les conséquences des changements ne le sont pas.
Chez Soda, notre approche commence par la gestion du changement. Nous croyons que chaque transformation de données devrait soulever la question : Qui a besoin de savoir, et qu'est-ce qui sera impacté ?
Ce recadrage nous mène à une catégorisation plus fonctionnelle et consciente des parties prenantes de la traçabilité : horizontale et verticale.
Traçabilité Horizontale pour les Techniciens
La traçabilité horizontale suit le parcours technique des données. Comment les tables, les colonnes, et le code (SQL, ETL, dbt, etc.) produisent et transforment des données au fur et à mesure qu'elles traversent les systèmes. Elle répond aux questions de "comment" et "où" du point de vue d'un développeur.
Traçabilité des Tables
La traçabilité des tables fait référence à la capacité à tracer comment une table de base de données particulière a été créée, modifiée ou utilisée en montrant ses entrées en amont (à partir de quelles tables ou sources elle a été construite) et ses sorties en aval (quelles autres tables, rapports ou systèmes utilisent ces données).
Elle aide à comprendre :
La source des données de la table
Les transformations ou jointures qui ont été appliquées
Les processus en aval qui dépendent de cette table
C'est une manière de comprendre le rôle qu'une table joue à l'intérieur d'un pipeline de données plus large, à la fois ce qu'elle consomme et ce qu'elle alimente.
Dans les flux de travail quotidiens, les ingénieurs de données s'appuient sur la traçabilité des tables pour déboguer des pipelines défectueux, évaluer l'impact des changements de schéma, et assurer des déploiements sûrs. Les analystes et les ingénieurs en analytique l'utilisent pour valider des hypothèses et comprendre à quel point un ensemble de données est fiable avant de l'utiliser.
Traçabilité des Colonnes
La traçabilité des colonnes est une sous-catégorie de et s'appuie sur la traçabilité des tables en vous offrant une vue plus détaillée, au niveau des colonnes, du mouvement et de la transformation des données. Alors que la traçabilité des tables montre comment les tables se connectent, la traçabilité des colonnes suit comment les champs individuels sont sourcés, calculés et passés en aval.
Elle vous montre :
Les colonnes d'entrée qui contribuent à un champ spécifique
Les transformations ou expressions qui le façonnent (par exemple, agrégations, conversions, logique conditionnelle)
L'utilisation en aval de la colonne, que ce soit dans d'autres tables, tableaux de bord ou caractéristiques d'apprentissage automatique
Les ingénieurs de données utilisent la traçabilité des colonnes pour déboguer des valeurs incorrectes, suivre l'impact des modifications de schéma, et comprendre la logique exacte derrière les champs dérivés. Les équipes de conformité en dépendent pour prouver où les champs sensibles (comme les PII ou les données financières) circulent et comment ils sont transformés.
La traçabilité des colonnes est la plus importante lorsque la précision est non négociable, comme dans les scénarios d'audit, les rapports financiers, ou les pipelines ML de qualité production.
Traçabilité du Code
La traçabilité du code suit comment des morceaux spécifiques de code produisent, transforment, ou déplacent des données et lie ces actions à l'historique des versions. Elle connecte les scripts, les requêtes SQL, les fonctions, ou les modèles aux ensembles de données qu'ils modifient et montre comment ces composants de code interagissent à travers le pipeline.
Elle permet de découvrir :
Les parties de la base de code qui touchent les ensembles de données spécifiques
Où les transformations sont définies, que ce soit dans des fichiers SQL, des scripts Python ou des modèles dbt
L'impact en aval d'un changement de code, tel qu'une demande de pull ou une mise à jour de version
La traçabilité du code relie le comportement des données à la logique d'implémentation. Elle permet aux ingénieurs de données et aux ingénieurs en analytique de retracer l'origine d'une transformation, d'évaluer l'impact d'un changement de code proposé, et de déboguer les problèmes apparus lors des déploiements récents.
Dans des environnements contrôlés par version, elle aide aussi les réviseurs à comprendre les implications sur les données d'une demande de pull ou de fusion avant de l'approuver.
Traçabilité Verticale pour les Professionnels du Business
La traçabilité verticale retrace le contexte sémantique et organisationnel des données : comment une métrique particulière s'aligne sur les définitions, politiques, réglementations ou propriété d'entreprise. Elle répond aux questions "qu'est-ce que cela signifie" et "qui cela concerne-t-il" typiquement pour les analystes, les responsables de la gouvernance, et les équipes de conformité.
Traçabilité des Politiques
La traçabilité des politiques suit comment les politiques de données sont créées, appliquées, et mises en œuvre à travers les systèmes. Elle montre la connexion entre les règles de gouvernance et les actifs de données ou processus spécifiques qu'elles affectent.
Elle vous aide à répondre :
Quelles politiques s'appliquent à quels ensembles de données ou champs ?
Où dans le pipeline ces politiques sont-elles appliquées ?
Comment les changements de politiques impactent l'accès aux données, la qualité, ou la conformité ?
La traçabilité des politiques lie les décisions de gouvernance à la réalité opérationnelle. Elle aide à s'assurer que les politiques ne sont pas seulement documentées, mais qu'elles façonnent activement la manière dont les données sont gérées.
Traçabilité Business/KPI
La traçabilité business montre comment les données soutiennent les concepts commerciaux, les métriques, et les décisions. Elle connecte les actifs de données aux définitions d'entreprise, rapports, ou indicateurs clés de performance (KPI) qu'ils informent.
Elle vous aide à répondre :
Quels ensembles de données alimentent les métriques commerciales ou tableaux de bord spécifiques ?
Comment les données s'alignent-elles sur les termes et définitions commerciaux ?
Comment les changements dans les sources de données ou la logique impactent-ils les rapports et la prise de décision ?
La traçabilité business comble l'écart entre les données brutes et leur signification dans un contexte commercial. Elle aide les utilisateurs non techniques à comprendre d'où proviennent les chiffres et s'ils peuvent être fiables.
Meilleures Pratiques
Les ingénieurs de données peuvent automatiser la capture de la traçabilité à partir de pipelines ETL, de code de transformation et d'outils BI pour éviter le changement manuel.
Les chefs de produit devraient analyser la traçabilité des données pour chaque changement de code afin de détecter les impacts en aval avant le déploiement.
Les responsables de la gouvernance des données devraient cartographier la traçabilité par rapport aux termes et métriques commerciales afin que les analystes et les parties prenantes puissent comprendre la signification derrière les données.
Les équipes de gouvernance devraient régulièrement surveiller quels ensembles de données ont une couverture de traçabilité et vérifier que l'information est actuelle et complète.
Les ingénieurs clients devraient utiliser la traçabilité lors du débogage et de la planification pour identifier ce qui casse, qui est impacté et comment les changements se propagent à travers le système.
Questions Fréquemment Posées
Quelle est la différence entre la traçabilité des données et le flux de données ?
Le flux de données capture le mouvement des données entre systèmes ou processus. La traçabilité des données va plus loin ; elle retrace l'origine, les transformations, les dépendances, et l'utilisation des données à travers son cycle de vie. La traçabilité inclut les métadonnées, le contexte, et l'impact. Pour comprendre où les données ont été déplacées, regardez le flux. Pour comprendre pourquoi et comment les données changent, regardez la traçabilité des données.
Pourquoi avez-vous besoin de la traçabilité des données ?
La traçabilité fournit des réponses aux points de rupture clés dans le cycle de vie des données. Sa plus grande valeur est qu'elle crée une compréhension commune entre les équipes. L'ingénierie, l'analytique, la gouvernance et la direction peuvent tous parler le même langage. La traçabilité remplace les conjectures par des preuves.
Que se passe-t-il si vous n'établissez pas la traçabilité des données que vous utilisez ?
Lorsque les données sont incorrectes, les équipes devraient gaspiller des heures à retracer les problèmes à travers des pipelines et des outils de reporting. Pour les domaines réglementés (finance, santé, etc.), se passer de la traçabilité des données implique un risque de non-conformité. La traçabilité vous offre la traçabilité nécessaire. Vous pouvez montrer exactement comment les données ont été déplacées, transformées, et utilisées.
Quelle est la différence entre la traçabilité des données et l'audit des données ?
La traçabilité des données cartographie le flux et la transformation des données au fil du temps ; elle répond à comment et où les données ont bougé ou changé. L'audit des données se concentre sur la vérification de la conformité des données aux règles ou politiques. La traçabilité fournit le contexte ; l'audit vérifie si le comportement s'aligne avec les attentes ou les réglementations.
Trusted by the world’s leading enterprises
Real stories from companies using Soda to keep their data reliable, accurate, and ready for action.
At the end of the day, we don’t want to be in there managing the checks, updating the checks, adding the checks. We just want to go and observe what’s happening, and that’s what Soda is enabling right now.
Sid Srivastava
Director of Data Governance, Quality and MLOps
Investing in data quality is key for cross-functional teams to make accurate, complete decisions with fewer risks and greater returns, using initiatives such as product thinking, data governance, and self-service platforms.
Mario Konschake
Director of Product-Data Platform
Soda has integrated seamlessly into our technology stack and given us the confidence to find, analyze, implement, and resolve data issues through a simple self-serve capability.
Sutaraj Dutta
Data Engineering Manager
Our goal was to deliver high-quality datasets in near real-time, ensuring dashboards reflect live data as it flows in. But beyond solving technical challenges, we wanted to spark a cultural shift - empowering the entire organization to make decisions grounded in accurate, timely data.
Gu Xie
Head of Data Engineering
4,4 sur 5
Commencez à faire confiance à vos données. Aujourd'hui.
Trouvez, comprenez et corrigez tout problème de qualité des données en quelques secondes.
Du niveau de la table au niveau des enregistrements.
Adopté par
Trusted by the world’s leading enterprises
Real stories from companies using Soda to keep their data reliable, accurate, and ready for action.
At the end of the day, we don’t want to be in there managing the checks, updating the checks, adding the checks. We just want to go and observe what’s happening, and that’s what Soda is enabling right now.
Sid Srivastava
Director of Data Governance, Quality and MLOps
Investing in data quality is key for cross-functional teams to make accurate, complete decisions with fewer risks and greater returns, using initiatives such as product thinking, data governance, and self-service platforms.
Mario Konschake
Director of Product-Data Platform
Soda has integrated seamlessly into our technology stack and given us the confidence to find, analyze, implement, and resolve data issues through a simple self-serve capability.
Sutaraj Dutta
Data Engineering Manager
Our goal was to deliver high-quality datasets in near real-time, ensuring dashboards reflect live data as it flows in. But beyond solving technical challenges, we wanted to spark a cultural shift - empowering the entire organization to make decisions grounded in accurate, timely data.
Gu Xie
Head of Data Engineering
4,4 sur 5
Commencez à faire confiance à vos données. Aujourd'hui.
Trouvez, comprenez et corrigez tout problème de qualité des données en quelques secondes.
Du niveau de la table au niveau des enregistrements.
Adopté par
Solutions
Trusted by the world’s leading enterprises
Real stories from companies using Soda to keep their data reliable, accurate, and ready for action.
At the end of the day, we don’t want to be in there managing the checks, updating the checks, adding the checks. We just want to go and observe what’s happening, and that’s what Soda is enabling right now.
Sid Srivastava
Director of Data Governance, Quality and MLOps
Investing in data quality is key for cross-functional teams to make accurate, complete decisions with fewer risks and greater returns, using initiatives such as product thinking, data governance, and self-service platforms.
Mario Konschake
Director of Product-Data Platform
Soda has integrated seamlessly into our technology stack and given us the confidence to find, analyze, implement, and resolve data issues through a simple self-serve capability.
Sutaraj Dutta
Data Engineering Manager
Our goal was to deliver high-quality datasets in near real-time, ensuring dashboards reflect live data as it flows in. But beyond solving technical challenges, we wanted to spark a cultural shift - empowering the entire organization to make decisions grounded in accurate, timely data.
Gu Xie
Head of Data Engineering
4,4 sur 5
Commencez à faire confiance à vos données. Aujourd'hui.
Trouvez, comprenez et corrigez tout problème de qualité des données en quelques secondes.
Du niveau de la table au niveau des enregistrements.
Adopté par
Solutions