Pour définir votre stratégie data, vous devez d'abord comprendre la valeur précise de la donnée et la façon de la gérer. Nous avons eu une excellente session d'inspiration chez Sparkle avec Martijn EversMartijn a soutenu Ronald Damhof dans le développement d'un Data Quadrant Model. C'est un excellent instrument pour visualiser aussi les décisions à prendre au niveau stratégique et il aborde les aspects qualité versus flexibilité (le bull) et données versus valorisation des données (Yin & Yang).
Faites de la gestion des données un sujet de discussion vivant dans toute l'organisation grâce au Data Quadrant Model
Martijn a détaillé tous les aspects présents dans le Data Quadrant Model. Bien que la slide ne présente qu'une vue simple avec des quadrants, le poster est impressionnant. Nous avons abordé vraiment chaque aspect lié à la donnée : entrée/sortie de données, promotion des données, data products, data lineage et bien plus encore.
Chaque quadrant a un objectif spécifique, mais il est important de comprendre l'interaction entre les différents quadrants.
Chaque quadrant un objectif spécifique
À mon avis, la clé du Data Quadrant Model est le Fact Quadrant. Les données du quadrant I sont là où vous trouvez les faits concrets. Les données du quadrant I sont produites par des systèmes et processus hautement standardisés, elles sont donc entièrement prévisibles et répétables.
Le quadrant II donne du contexte à vos données, le résultat est un data product. Techniquement, c'est simple, mais votre stratégie data définira les règles nécessaires pour être disponible dans le quadrant.
Le quadrant III rassemble toutes les données sous leur forme d'origine sans gouvernance, il offre de la flexibilité et s'inscrit pleinement dans l'exécution de la data governance.
Le quadrant IV est le terrain de jeu des data scientists et un endroit idéal pour préparer le data product qui sera placé dans le quadrant II.
Adoptez les principes du Data Quadrant Model
Ce blog est bien trop court pour expliquer le Data Quadrant Model, mais cette interview avec Roland Damhof en aborde les détails.
Je ne peux qu'encourager nos collègues à adopter les principes de ce Data Quadrant Model. Cela soutiendra votre travail de spécialiste des données. Encore une fois, un grand merci à Martijn pour ton temps et ton excellente présentation. Nous avons tous apprécié l'enthousiasme avec lequel tu as expliqué ce sujet intéressant.
