Livre blanc

Tableau Data Management

Confiance, visibilité et gouvernance offertes par l'analytique en libre-service à grande échelle

Tableau a révolutionné le marché de l'aide à la décision (BI) avec l'analytique moderne en libre-service. En mettant des analyses visuelles et intuitives à la portée de tous, la plate-forme permet aux utilisateurs de trouver des réponses à leurs questions à partir des données et de mener facilement des analyses par itération afin de découvrir des informations exploitables, sans passer par le service IT. Aujourd'hui, les déploiements analytiques modernes prennent de plus en plus d'ampleur. Face à cette croissance, les équipes IT rencontrent des obstacles pour assurer la curation, la gestion et la promotion des données appropriées. Les utilisateurs métier, quant à eux, ont plus de difficultés à trouver des données pertinentes et fiables pour leurs analyses.

C'est là que Tableau intervient. Notre mission ? Permettre à tous les utilisateurs de voir et comprendre les données. En proposant une solution hautement visuelle qui vient étayer les analyses, nous aidons les utilisateurs à s'assurer qu'ils disposent de données fiables et pertinentes pour prendre des décisions en toute confiance. Grâce à une meilleure visibilité, une capacité de découverte accrue et une fiabilité renforcée, il est désormais plus simple de faire évoluer un environnement de données gouverné. Concrètement, cela veut dire que l'équipe IT est plus à même de gérer la prolifération des sources de données et du contenu analytique, tandis que les utilisateurs finaux disposent des outils dont ils ont besoin pour identifier plus rapidement les données qu'ils recherchent avec un niveau de confiance optimal dans leurs analyses.

Les processus classiques de gestion des données ne sont plus évolutifs

Pour que l'analytique moderne porte ses fruits, il est essentiel de trouver un juste équilibre entre l'autonomie et la gouvernance sans nuire à la sécurité. Une entreprise qui veut évoluer doit donc modifier son approche en matière de gestion des données pour accroître la visibilité et permettre aux utilisateurs finaux d'identifier les informations les plus fiables.

Plus de volume, plus de variété, plus de cas d'utilisation analytiques

À une époque, les entreprises ne recueillaient et ne géraient que certaines données stratégiques. Aujourd'hui, tous les services, du marketing à la finance en passant par la vente, accumulent toutes sortes de données afin de répondre à des besoins analytiques aussi divers que variés. Toutes les données sont bonnes à prendre, même celles dont on ne sait pas encore à quoi elles serviront. Il arrive d'ailleurs que le service IT n'ait pas conscience de l'existence de certaines données capturées par les différentes équipes, ni de leurs champs d'application.

Un autre facteur qui contribue à cette prolifération des données est la nécessité de les convertir au format approprié pour les analyses. Souvent dans les modèles classiques, l'équipe IT prépare les données selon des besoins analytiques spécifiques, puis poursuit la gestion des bases de données ou des fichiers. Face à l'accumulation des données, le service IT recherche la stabilité afin de soutenir l'environnement de données, mais rencontre des difficultés lorsqu'il est question de mettre hors service certaines tables et sources de données. En effet, il n'est pas facile de déterminer l'impact sur les utilisateurs en aval ou sur les tableaux de bord stratégiques.

Mutation des rôles de l'équipe IT et des utilisateurs métier en matière d'analytique

L'analytique moderne a contribué à transformer le rôle de l'équipe IT. Auparavant, ce rôle se limitait essentiellement à la création de rapports. Aujourd'hui, il est axé sur la gestion et la sécurisation des systèmes dans le but de permettre à tous les utilisateurs au sein de l'entreprise de prendre des décisions basées sur les données en toute autonomie. Les utilisateurs métier intègrent désormais toutes sortes de données, mais d'une manière qui n'est pas encore évolutive. De nombreux processus restent manuels et impliquent parfois le transfert des données depuis des systèmes gouvernés à des systèmes non gouvernés pour en permettre l'analyse. Au lieu de restreindre l'accès et de provoquer des goulots d'étranglement, l'équipe IT s'appuie sur la gouvernance pour favoriser l'exploration des données et l'analytique. Toutefois, sa responsabilité est aussi d'assurer la scalabilité d'une analytique en libre-service accessible à une plus vaste audience, ce qui nécessite non seulement d'automatiser les processus, mais aussi de trouver un juste équilibre entre contrôle et agilité.

Les décisions basées sur les données prennent une importance croissante dans la mise en œuvre d'un changement organisationnel. De ce fait, de plus en plus d'utilisateurs demandent à accéder aux données afin de pouvoir les analyser. Même si certains utilisateurs métier développent des compétences avancées, la plupart ne savent pas sur quelles données se concentrer, ni même où les trouver. Qu'il s'agisse des conventions de noms ou de la complexité des structures de données, il n'est pas facile pour les non-initiés de comprendre les bases de données et les tables qu'il convient de lier. À l'époque où l'accès aux données était réservé à quelques spécialistes triés sur le volet, il suffisait de s'adresser au responsable attitré des données. Aujourd'hui, face à l'augmentation des cas d'utilisation impliquant des données et face à l'adoption rapide de l'analytique moderne, ce scénario n'est plus possible.

Transparence et confiance en contexte

Par le passé, déterminer la façon dont les données étaient utilisées dans toute l'entreprise était une préoccupation secondaire ou représentait un vrai casse-tête. Supposons qu'une tâche de préparation des données échoue ou qu'une table doive être supprimée d'une base de données. Dans un modèle classique de gestion des données, l'administrateur mettrait probablement à jour la page Wiki de l'entreprise ou enverrait un e-mail à tous les utilisateurs dans l'espoir que le message passe auprès des principaux concernés. Même si une entreprise dispose d'un catalogue de données avec des descriptions utiles, un lignage documenté et des indicateurs quant à l'exactitude des données, rares sont les utilisateurs finaux qui accèdent directement à ce système pour vérifier si les données qu'ils prévoient d'exploiter sont à jour avant de faire une analyse.

Et c'est sans parler des exigences de conformité qui viennent alourdir davantage la tâche. Lorsqu'il s'agit de vérifier que les utilisateurs ont accès aux données appropriées, cela peut aller jusqu'à remettre en cause les entreprises qui pensent gérer correctement les données sensibles. Pour que les utilisateurs finaux puissent déterminer la pertinence et la fiabilité des données à leur disposition, ils doivent avoir des informations sur leur qualité dans le contexte de l'analyse, pas dans un autre système ou outil. En leur donnant accès aux métadonnées, ils auront ainsi toute confiance dans les données qu'ils utilisent.

Selon une enquête de Gartner, les utilisateurs exigent un accès toujours plus rapide aux données, tandis que les « créateurs de données » doivent faire face à une pression croissante pour les vérifier, les qualifier et les distribuer aussi vite que possible. Face à toutes ces problématiques, les solutions classiques de gestion (et d'intégration) des données ne font pas le poids.

L'approche unique de Tableau en matière de gestion des données

Nos nombreuses conversations avec nos clients ont fait ressortir plusieurs problématiques : la variété des données ne cesse de croître, les entrepôts de données et autres outils de gestion ne sont pas exploités de façon optimale, et l'accès des utilisateurs aux données appropriées pour la prise de décision n'est pas toujours facile à assurer. En matière de gestion des données, notre approche est unique et se démarque des solutions classiques : en effet, nous donnons accès aux métadonnées et nous intégrons directement les processus de gestion dans la plate-forme analytique de Tableau. Au-delà de l'expérience visuelle qui présente des avantages indéniables pour l'équipe IT et les utilisateurs ordinaires, cette approche permet d'exploiter davantage la puissance des systèmes existants de gestion de données.


Des possibilités décuplées pour l'IT et les utilisateurs métier

En règle générale, la conception des solutions classiques de gestion des données ne tient pas compte du nombre d'utilisateurs finaux. Pour permettre la scalabilité d'un environnement en libre-service où le nombre de personnes accédant aux données augmente, il est essentiel de donner aux utilisateurs certaines des responsabilités de gestion des données souvent réservées aux administrateurs dans les systèmes classiques.

L'analytique est notre point fort

Alors que d'autres solutions de gestion des données facilitent la migration des données ou l'intégration des applications, la plate-forme Tableau reste largement concentrée sur l'analytique. Nous savons combien il est important de permettre aux utilisateurs de disposer des informations dont ils ont besoin quand ils en ont besoin, sans perdre le fil de leur analyse.

L'importance de l'interface visuelle

La qualité de l'interface visuelle joue un rôle majeur dans la capacité d'interaction avec les données. Que vous en soyez au stade de la recherche de données pertinentes, de la préparation des données avant l'analyse ou de leur exploration en quête d'informations exploitables, les interactions visuelles accélèrent et simplifient le processus.

Flexibilité et choix

Nous savons combien il est important que vous puissiez continuer à exploiter votre infrastructure existante à mesure que votre entreprise évolue. C'est pourquoi nous proposons un vaste choix au niveau des options de déploiement, des connecteurs de données natifs, et bien plus encore. Par ailleurs, nous assurons la même flexibilité et la même extensibilité avec notre solution de gestion des données.

Présentation de Tableau Data Management Add-on

Grâce à notre approche en matière de gestion des données, nous décuplons les possibilités de l'IT pour développer et gérer un environnement de données évolutif, gouverné et autonome dans un environnement de données fluctuant. L'extension Tableau Data Management Add-on comprend Tableau Prep Conductor et Tableau Catalog.


Visibilité

Augmentez la visibilité des données de votre entreprise pour gérer plus efficacement votre environnement.

Gouvernance et confiance

Améliorez la gouvernance et renforcez la confiance dans les données utilisées pour prendre des décisions dans l'entreprise.

Découverte

Optimisez la découverte pour permettre aux utilisateurs de trouver rapidement et sereinement les données dont ils ont besoin pour leur analyse.

Scalabilité

Gérez efficacement les données à grande échelle grâce à des processus reproductibles permettant aux données et aux métadonnées de rester à jour.

GIF animé présentant la programmation des flux

Tableau Prep Conductor

Tableau Prep Conductor vous donne la possibilité de programmer vos flux pour qu'ils s’exécutent dans un environnement serveur centralisé, évolutif et fiable permettant à vos données de rester à jour. Donnez plus de visibilité aux administrateurs sur la préparation des données en libre-service dans l'entreprise. Tableau Prep Conductor vous permet de gérer, surveiller et sécuriser les flux avec votre environnement Tableau Server ou Tableau Online. En savoir plus

GIF animé d'un projet de lignage

Tableau Catalog

Gérez l'analytique grâce à une vue complète des données dans l'environnement Tableau. Donnez à tous les utilisateurs la possibilité d'identifier, de comprendre et d'exploiter des données fiables avec une fonctionnalité puissante de recherche, un dictionnaire de données, le lignage et l'analyse d'impact. Intégrez vos systèmes de métadonnées existants avec une API spécifique, qui vous permet d'échanger les métadonnées qui vous intéressent avec Tableau afin de déterminer où les utilisateurs effectuent leurs analyses. En savoir plus

Une intégration étroite avec la plate-forme Tableau

Les informations stratégiques sont accessibles là où les utilisateurs en ont besoin, dans le contexte de leur analyse. Les utilisateurs métier peuvent facilement identifier les données gouvernées dans Tableau, sans avoir à passer au crible des pages Wiki ni à se connecter à un catalogue d'entreprise pour en déterminer la pertinence et la fiabilité. De plus, le service IT peut tirer parti des fonctions existantes de la plate-forme Tableau, allant de la sécurité, la gouvernance et les autorisations à la surveillance et à la gestion. Aucune configuration n'est requise. Les données de votre environnement Tableau Serveur sont automatiquement ajoutées au catalogue.

L'extension Tableau Data Management Add-on nécessite une licence distincte. Elle n'est pas incluse dans le déploiement de Tableau Server ni de Tableau Online.

Avantages de Tableau Data Management

Une fois que vos données sont ingérées et stockées, elles sont préparées, analysées, puis partagées dans toute l'entreprise. Nous avons intégré étroitement les processus de gestion des données, tels que l'actualisation des flux de préparation, l'accès aux métadonnées et leur ajout, ou encore l'identification du lignage des données, dans Tableau Server et Tableau Online. Autrement dit, l'équipe IT et les utilisateurs métier bénéficient de toutes ces fonctionnalités dans le contexte de leur analyse.

Schéma illustrant le parcours des données : ingestion, préparation, stockage, analyse et partage au sein de la plate-forme analytique Tableau

Comment identifier les données les plus appropriées pour l'analyse ?

Curation et découverte des données

Les gestionnaires et ingénieurs de données peuvent ajouter des descriptions et des métadonnées aux bases de données, aux tables et aux colonnes. Ils peuvent également certifier les données afin d'aider les utilisateurs à trouver les données les plus pertinentes et les plus fiables. Les développeurs peuvent aussi utiliser des méthodes spécifiques dans l'API REST de Tableau Server afin de mettre à jour certaines métadonnées par programmation. Les ingénieurs de données et les administrateurs de base de données peuvent tirer parti des métadonnées d'utilisation pour indiquer les modifications apportées aux tables et optimiser ainsi les sources de données.

Les auteurs de contenu peuvent effectuer des recherches dans les sources de données, les bases de données et les fichiers existants ou dans les tables sur Tableau Server et Tableau Online pour déterminer si les données dont ils ont besoin existent déjà. Cela évite de dupliquer les sources de données. Les utilisateurs de contenu identifient plus facilement les données les plus pertinentes grâce aux descriptions et aux informations relatives à l'utilisation et à la certification des données. Dans les visualisations, les utilisateurs peuvent facilement accéder aux descriptions des champs dans l'onglet Détails des données du tableau de bord, afin de s'assurer de l'adéquation des données par rapport à leur analyse.

image présentant la connexion aux données

Que se passe-t-il si ces données changent ?

Lignage et analyse d'impact

L'équipe IT peut procéder à une analyse d'impact pour identifier les données et les utilisateurs concernés par des changements, par exemple la modification d'une colonne ou d'une table par un ingénieur ou un administrateur de base de données, ou la modification d'un calcul par un gestionnaire de données. Elle peut ensuite envoyer un e-mail aux principaux concernés depuis la plate-forme Tableau.

Les utilisateurs métier peuvent identifier rapidement le lignage des données destinées à l'analyse, notamment leur origine et leur propriétaire, si elles sont certifiées ou non, et leur historique de flux de préparation, même avant l'ouverture d'une visualisation. Les utilisateurs expérimentés peuvent, quant à eux, trouver le contenu analytique publié sur le serveur et explorer plus en détail les calculs dans les classeurs.

image de description des onglets du lignage

Comment m'assurer de la fiabilité des données ?

Avertissements et alertes liés à la qualité

Les gestionnaires et ingénieurs de données peuvent configurer des avertissements sur la qualité des données directement dans l'environnement serveur ou via une API. Ces indicateurs (avertissement, données obsolètes ou données en cours de maintenance) permettent aux utilisateurs de connaître l'état des données tout en fournissant des informations supplémentaires, notamment si une actualisation est retardée ou si certaines données manquantes sont susceptibles de compromettre l'analyse. Les responsables des flux de préparation, tels que les gestionnaires de données ou les analystes, reçoivent des alertes directement en cas d'échec d'une session de préparation (lorsqu'une base de données a dépassé le délai d'expiration ou lorsqu'une colonne est manquante, par exemple). Ainsi, ils peuvent prendre rapidement les mesures nécessaires.

Les utilisateurs métier peuvent consulter les indicateurs de qualité au niveau des données dans le contexte de leur analyse dans Tableau. Ainsi, tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétences, pourront prendre des décisions éclairées basées sur les données et, en cas d'avertissement, consulter les informations transmises par l'équipe IT afin de décider s'ils souhaitent ou non procéder à l'analyse.

image de description des avertissements sur la qualité des données

Comment importer les données dont j'ai besoin dans mon système ?

Intégration de l'API de métadonnées

L'équipe IT peut utiliser l'API de métadonnées pour exploiter la puissance de votre solution existante de gestion des métadonnées. D'un côté, vous pouvez importer dans Tableau des métadonnées dont la curation a été effectuée par les administrateurs de base de données et les ingénieurs dans des tables spécifiques ou dans un catalogue d'entreprise. De l'autre côté, vous pouvez extraire les métadonnées de Tableau afin de les utiliser dans d'autres applications de données et d'autres flux métier.

Les utilisateurs métier sont en mesure d'identifier les changements apportés par le service IT grâce à des métadonnées utiles extraites du catalogue d'entreprise, lequel constitue une ressource quasi incontournable. Le tout, dans le contexte de leur analyse dans Tableau.

image de l'API de métadonnées

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*Gartner ne soutient en aucun cas les fournisseurs, produits et services figurant dans ses publications, pas plus qu'il ne conseille aux utilisateurs de faire appel uniquement aux fournisseurs les mieux classés. Les publications de Gartner reflètent les opinions de son organisme de recherche et ne doivent pas être interprétées comme énonçant des faits. Gartner n'offre aucune garantie, expresse ou implicite, relative à cette étude, y compris les garanties de qualité marchande ou d'adéquation à un usage particulier.

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