Plateformes de données en self-service

L’ambition d’une plateforme de données en self-service est claire : donner aux équipes métier (les “domaines”) les moyens de gérer leurs données de bout en bout, sans dépendre constamment d’une équipe centrale. Cela couvre l’ingestion, le stockage, la transformation, l’exposition, et la gouvernance. Mais l’autonomie ne signifie pas l’anarchie. Une plateforme réussie est avant tout une série de “rails” solides : des outils, des processus et des garde-fous qui permettent aux équipes d’innover rapidement tout en garantissant la qualité, la sécurité et la conformité des données.

prérequis

Rôles et périmètres définis: Clarifier qui est responsable de quelle donnée et quelles sont les limites d’action de chaque domaine.
Environnements de développement: Fournir des “sandboxes” (environnements isolés) où les équipes peuvent expérimenter sans risque sur des données anonymisées.
Identité et accès unifiés: Disposer d’un système SSO (Single Sign-On) et d’une gestion des rôles centralisée pour simplifier la sécurité.

idées clefs

Templates de projets: Proposer des “starters kits” (ex: projets dbt préconfigurés) avec la CI/CD et les bonnes pratiques intégrées par défaut.
Vues prêtes à l’emploi: Offrir des vues ou des tables agrégées pour les cas d’usage les plus courants, réduisant ainsi la charge de modélisation initiale pour les domaines.
Observabilité intégrée: Chaque domaine doit pouvoir suivre facilement la fraîcheur, la qualité et les coûts de ses produits de données.
Catalogue de données utile: Un catalogue qui n’est pas juste un inventaire, mais une source vivante avec documentation, exemples de requêtes et contacts.

pas à pas

étape 1: poser les rails avec des templates

Le plus gros accélérateur pour l’autonomie est de fournir un template de projet. Il inclut toute la structure, les outils et la CI/CD préconfigurés.

# Exemple avec Cookiecutter pour un nouveau projet de données
cookiecutter https://gitlab.local/d/data-product-template.git

# Ce template devrait inclure:
# - Structure de répertoires standard (models/, tests/, docs/)
# - Fichiers de configuration (dbt_project.yml)
# - Pipelines de CI/CD pré-intégrés (tests, déploiement)
# - Exemples de modèles et de tests de qualité

étape 2: exposer des vues stables et simples

Les domaines doivent pouvoir publier leurs données de manière consommable pour les autres. Les vues SQL sont un excellent point de départ : elles encapsulent la logique et fournissent une interface stable.

-- Exemple de vue simple et stable pour les commandes
CREATE OR REPLACE VIEW ventes.orders_v AS
SELECT
    order_id,
    order_date::date AS date_commande, -- Renommage pour clarté
    amount_eur::numeric(12,2) AS montant_euros,
    country
FROM
    raw.ventes_transactions -- Source brute
WHERE
    order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '12 month'; -- Filtre pour garder la vue légère

étape 3: mesurer l’usage et les coûts

Pour que les domaines soient autonomes et responsables, ils doivent avoir la visibilité sur l’impact de leurs actions. Cela inclut le coût et l’usage de leurs données.

-- Requête pour suivre les requêtes par utilisateur sur les 30 derniers jours
SELECT
    actor_email AS utilisateur,
    COUNT(*) AS nombre_requetes_30j,
    ROUND(SUM(total_bytes_billed) / POW(1024, 3), 2) AS total_gb_scannes_30j
FROM
    `votre_projet.region-us.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT`
WHERE
    creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY 1
ORDER BY nombre_requetes_30j DESC;

erreurs courantes et solutions

Symptôme: Les équipes sont paralysées par le nombre d’options et d’outils disponibles.
- Cause: La plateforme offre trop de liberté sans guide.
- Correctif: Imposer des templates et des conventions. Une seule bonne façon de faire pour les tâches courantes (ingestion, transformation) au lieu de dix.
Symptôme: Le catalogue de données existe, mais personne ne l’utilise car il est vide ou mal documenté.
- Cause: Manque d’exemples et de contextes d’usage.
- Correctif: Intégrer des exemples de requêtes directement dans le catalogue. Ajouter des fiches de “success stories” montrant comment d’autres équipes utilisent les données.
Symptôme: Les coûts explosent sans que personne ne sache d’où cela vient.
- Cause: Manque de visibilité et de responsabilisation sur les dépenses.
- Correctif: Imposer le tagging de toutes les ressources. Fournir des tableaux de bord FinOps simples par domaine pour suivre leurs dépenses.
Symptôme: Des incidents de sécurité ou des fuites de données se produisent.
- Cause: Accès mal gérés ou laxistes.
- Correctif: Mettre en place une gestion des rôles (RBAC) fine. Appliquer des règles de sécurité au niveau des lignes (RLS) et des colonnes (CLS) par défaut.

faq

Est-ce que le self-service veut dire que l’équipe plateforme n’a plus rien à faire ? Absolument pas. L’équipe plateforme passe d’un rôle d’exécution (faire les choses pour les autres) à un rôle d’habilitation (construire les outils pour que les autres puissent le faire eux-mêmes). C’est un travail continu de R&D, de support et de maintenance.
Comment garantir la qualité et la gouvernance si tout le monde peut publier ? C’est là que les “rails” interviennent. Les templates incluent les tests de qualité par défaut. Les pipelines de CI/CD bloquent les déploiements si les tests échouent. Le contrat de données est un engagement. La gouvernance est intégrée au processus, pas une étape additionnelle.

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