Sciences de l’organisation et gestion des connaissances : le dictionnaire de données, pilier des systèmes d’information complexes

Au sein d’une organisation, le dictionnaire de données est l’un des éléments les plus importants pour comprendre le système d’information. Il constitue le guide de référence pour toutes les parties prenantes techniques et non techniques et garantit une interprétation commune des informations entre les différentes équipes et départements. Voici ses principales spécificités.

Le dictionnaire de données : qu’est-ce que c’est et quels sont ses bénéfices ?

Une idée de fond au sein des systèmes d’informations est le paradoxe de l’ignorance : les données sont là, mais personne ne sait où, ni dans quel état. Le dictionnaire de données peut alors être défini comme une structure qui mappe divers éléments, clarifie les relations et garantit une interprétation optimale entre les bases de données. Il est en général mis en œuvre sous forme de référentiel de métadonnées qui contient des descriptions et qui donne plus d’informations sur les caractéristiques et les liens qui existent entre les éléments d’une base de données.

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Le dictionnaire de données établit par ailleurs des conventions de dénomination, des types de données ainsi que des définitions standardisées. Il permet ainsi aux utilisateurs finaux d’interpréter les informations à leur disposition et de les utiliser avec plus de précision.

Cela est indispensable dans les grandes entreprises qui sont dotées de nombreuses sources de données et dans lesquelles les erreurs d’interprétation peuvent entraîner des inefficacités.

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Parmi les nombreux bénéfices des dictionnaires de données, on peut évoquer :

• La sécurisation et la maîtrise des données (on sait exactement où se trouvent les données),
• La facilitation de la gouvernance des données,
• L’accélération des projets de transformation digitale,
• La réduction du temps nécessaire pour l’identification des données nécessaires pour démarrer un nouveau projet.

Le dictionnaire de données fluidifie également les échanges entre équipes internes/externes. Il peut être mis en place avec des solutions comme MyDataCatalogue Blueway.

Que contient un dictionnaire de données ?

La vocation première d’un dictionnaire de données est de fournir une vue d’ensemble des informations disponibles dans une organisation. C’est pour cette raison que cet élément est composé de plusieurs modules dont les fondamentaux sont :

• les éléments de données : Ce sont les éléments constitutifs d’une base de données. Chacun d’entre eux représente une information spécifique (nom d’un client, prix d’un produit..).
• les types de données : Ils définissent la nature de chaque information présente dans la base de données. Les plus courants sont les textes, les chiffres, les dates et les données binaires.
• les valeurs et descriptions par défaut : Ils désignent les valeurs qui sont utilisées pour une information quand aucune autre valeur n’est spécifiée.

Au-delà de ces fondamentaux, cet outil est important pour exprimer les besoins des différents services. En effet, le dictionnaire de données agit comme un véritable pont et un langage commun, créant une synergie essentielle entre l’architecture technique (la structure et les contraintes des données) et le langage métier utilisé par les équipes (la signification et l’usage des données). Il assure ainsi que les attentes de chacun sont comprises, alignées et correctement traduites dans le système d’information.

Le dictionnaire de données répertorie également les relations entre les différentes informations. Ces liens peuvent être simples et permettre par exemple de lier l’identifiant d’un client à son historique de commandes. Ils peuvent aussi être plus complexes et représenter des associations hiérarchiques ou des relations de plusieurs à plusieurs.
Les contraintes et les règles métier sont d’autres composants majeurs des dictionnaires de données. Ces éléments garantissent l’intégrité et la cohérence des informations, car ils donnent des précisions sur les critères que les entrées de données doivent respecter (par exemple, un format spécifique, une plage de valeurs autorisée, etc.).

Dictionnaires de données actifs et passifs : quelles différences ?

Les dictionnaires de données actifs sont directement liés aux bases de données qu’ils représentent. Ils sont alors automatiquement mis à jour en cas de modification ou de nouvelle entrée. Cette synchronisation en temps réel réduit les risques d’incohérence et d’informations obsolètes.

Les dictionnaires de données actifs sont par ailleurs intégrés aux systèmes de gestion de bases de données. Ils assurent ainsi l’intégrité de la base de données. Ils servent de référentiel pour la validation des entrées de données en fonction des règles et des schémas prédéfinis.

Quant aux dictionnaires de données passifs, ils fonctionnent indépendamment des bases de données qu’ils représentent. Ils nécessitent alors des mises à jour manuelles pour convenir à l’état actuel des informations disponibles.

C’est la solution idéale quand les bases de données sont relativement stables et qu’il n’y a pas très peu de modifications. Ils servent en général de snapshots historiques pour préserver l’état d’une base de données à un moment précis.

Les dictionnaires de données passifs sont souvent utilisés à des fins de documentation. Ils offrent une grande flexibilité et ne sont liés à aucun système particulier de gestion de base de données.

Quelles sont les principales étapes de mise en place d’un dictionnaire de données ?

La mise en place d’un dictionnaire de données est bien plus qu’un simple exercice technique ; c’est une démarche fondamentale qui s’inscrit au cœur des enjeux de l’organisation et de sa DSI (Direction des Systèmes d’Information). En effet, cet outil participe activement à la gouvernance des données, assure une documentation fiable et pérenne indispensable à la compréhension du patrimoine informationnel, et facilite le transfert de connaissances entre les équipes, les services et les nouveaux arrivants. Il constitue un socle commun essentiel, véritable pont entre les besoins métiers et leur implémentation technique, avant de se lancer dans les étapes pratiques de sa création.

La première étape concrète consiste ensuite à identifier clairement les éléments de données. Commencez par lister les différentes informations disponibles au niveau de votre base de données (ou de vos systèmes sources) et collectez les détails sur chaque élément : nom métier, nom technique, définition, type, format, source, propriétaire éventuel…

Une fois que les données sont identifiées, vous devez documenter leur structure afin de comprendre comment les différents éléments sont connectés. Assurez-vous de recenser toutes les relations entre les éléments (clés primaires, clés étrangères, liens logiques). Cela vous permet d’avoir une vision claire et globale de la base de données et des flux d’information.

L’étape suivante consiste à définir et documenter les règles et les contrôles de qualité. Définissez les conditions que doit remplir chaque information pour être considérée comme valide et fiable (plages de valeurs, formats obligatoires, règles de gestion spécifiques). Ces éléments sont cruciaux pour garantir l’intégrité des données.

Vous avez par ailleurs la possibilité d’automatiser une partie du processus de collecte et de maintenance du dictionnaire, notamment pour les métadonnées techniques. La mise en place d’un dictionnaire de données permet de centraliser l’information et d’enrichir chaque entrée avec des métadonnées fines, qu’elles soient techniques, fonctionnelles ou métier.

Ces dernières peuvent inclure des statistiques descriptives (valeurs minimales, maximales, moyennes), des indicateurs de qualité, des exemples de valeurs, ou des motifs récurrents. Elles offrent une compréhension plus approfondie des données, ce qui facilite leur interprétation, leur utilisation pour l’analyse et la préparation pour d’éventuels modèles d’intelligence artificielle.