{openAudit}, le data lineage et les usages de l'information pour transformer les SI

  Modern Data Stack : Centraliser l’intelligence, pas les données... Chaque éditeur d’outil BI a inventé son propre « langage »,  sa propre grammaire, sa propre logique interne. On pense au DAX, au MDX, au LookML, aux Semantic Models, etc. Et chaque outil ajoute ses propres mécanismes internes,  qui changent complètement d’un outil à l’autre. Ensuite, les utilisateurs créent des règles métier spécifiques, qui ne sont pas toujours les mêmes d’un dashboard à l’autre, d’une techno à l’autre, parfois répliquées, parfois adaptées… avec de subtiles variations qui créent de l’incertitude.   Alors on « patch », on « bricole », et on finit par consolider une logique métier propre à chaque outil… ce qui revient, doucement mais sûrement, à créer une dépendance… fatale.   Il y a plusieurs options pour changer cet état de fait.   Option 1 :   de la data prep dans la base de données Une (fausse) bonne idée… Centraliser la préparation des données dans des bases moder...

  Getting out of the “technical servitude” in the Data Systems For thirty years, data has been built on a succession of transformation tools  : ETL, ELT, with increasingly complex jobs, therefore increasingly long pipelines and obviously a multitude of data visualization tools.    However, the “technical servitude” does not so much come from the multiplicity of solutions as from their opacity: when no one really knows how a pipeline works from end to end, when the business rules differ from one tool to another in the data visualization layer without anyone clearly identifying it, then the data loses much of its value.    A near-unanimous desire is emerging today: to break free from this "servitude" through genuine interoperability. And paradoxically,  it is SQL - the language of the past and the horizon of the future - that seems to be becoming the key to building truly interoperable systems. SQL is becoming increasingly important in new architectures....