Pourquoi faut-il déployer un Data Catalog dans Business Objects ?

Qu’est-ce que le Data Catalog dans Business Objects ?

Le data catalog ou devrais-je dire le metadata catalog est au cœur de toutes les solutions de traitement de données pour aider les analystes et les utilisateurs à trouver les données dont ils ont besoin, et il est particulièrement important pour les organisations réglementées, qu’il s’agisse de RGPD, SOX, CCPA, SOLVENCY, etc. Il est nécessaire de cataloguer les métadonnées afin de structurer et de comprendre les données pour pouvoir ensuite pouvoir déclencher des actions adéquates. 

Initialement, le besoin est apparu dans une perspective de structure et de découverte des données. Au fur et à mesure que sa popularité s’est accrue et que l’informatique a évolué, le Data Catalog est passé d’une forme statique à une forme dynamique où les utilisateurs métiers interviennent, et a ainsi contribué au développement de la BI en libre-service. Les utilisateurs des data catalogs pour SAP BusinessObjects sont généralement des utilisateurs métier : les développeurs de rapports, l’équipe GRC (Governance Risk Compliance), les CDO ou DPO. Les “producteurs” sont en revanche plutôt liés à l’informatique, tels que les administrateurs BI, les administrateurs de bases de données, ou encore les centre de compétences BI.

Dans l’ensemble, la capacité à mettre en place un data catalog Business Objects est un must lorsque vous cherchez des réponses à des questions telles que “Où se trouve mon contenu sensible ?”, “Quel est mon contenu sensible ?” et “Qui utilise mon contenu sensible ? 

Combiner Business Objects et 360Suite pour mettre en place votre Data Catalog Business Objects

Pour ce qui est de Business Objects lui-même, il ne dispose pas nativement de capacités de data catalog. Cependant, 360Suite offre de telles fonctionnalités en exploitant ce qui existe déjà dans Business Objects : ses métadonnées. Les data catalog peuvent être structurés à deux niveaux distincts et complémentaires, en utilisant le SDK de Business Objects :

1. Au niveau des objets d’univers
2. Au niveau des documents

La structuration des data catalog au niveau des objets de l’univers est généralement la manière privilégiée car de nombreux déploiements de Business Objects utilisent les univers. La gestion à ce niveau permet d’obtenir une meilleure granularité, chaque objet pouvant être tagué individuellement.

D’autre part, le catalogage au niveau du document est surtout utilisé pour les déploiements n’utilisant pas les univers (par exemple les clients utilisant des vues HANA ou des requêtes BEx). Le marquage, dans ce cas, ne peut être effectué qu’au niveau du document lui-même, ce qui offre une granularité moindre.

Où 360Suite intervient-il ? Nous proposons différentes fonctionnalités avancées de data catalog dans SAP BusinessObjects afin que les utilisateurs puissent exploiter les objets via leurs métadonnées :

• Possibilité de rechercher et de documenter toutes les métadonnées (CMS, Audit et Filestore),
• Possibilité de mettre à jour le titre, la description et les mots-clés des métadonnées (avec des capacités de mise à jour en masse),
• Possibilité de suivre les changements des descriptions des métadonnées à travers le temps,
• Possibilité de partager le data catalog avec les gestionnaires de données, les utilisateurs métier ou d’autres parties prenantes (lecture),
• Possibilité de marquer des objets ou des documents par les développeurs, les équipes de la GRC des objets sensibles tels que des documents (écriture),
• Possibilité de marquer les objets en fonction de leur cycle de vie, 
• Possibilité de monitorer les documents et objets marqués sur la base des paradonnées (métadonnées d’usage),
• Capacité à effectuer le lineage des données,
• Capacité à effectuer des analyses d’impact,
• Possibilité d’enrichir le data catalog en ajoutant des informations de non-utilisation vous permettant de comprendre quelles informations sont pertinentes à cataloguer ou non;

Le tagging fourni par 360Suite peut rendre l’information lisible et exploitable par la machine pour déclencher des actions automatisées. Alors que l’analyse prédictive utilise la BI pour anticiper les tendances et les événements, les moteurs d’IA vont plus loin, en utilisant davantage de sources de données telles que les data catalog, non seulement pour anticiper les tendances et les événements mais aussi pour prendre des actions appropriées.