Les Data Citizens, notamment les utilisateurs professionnels et techniques, s’appuient sur la traçabilité des données pour l’analyse de la cause racine, l’analyse de l’impact, le suivi de la qualité des données et d’autres applications de gouvernance des données. Dans le paysage de données actuel, où les données sont déplacées de façon fluide entre des emplacements (localement et dans les différents cloud) et des plateformes de données et des applications, il est de plus en plus important de mapper la traçabilité des données. C’est la raison pour laquelle nous introduisons l’extraction de traçabilité dynamique actuellement en préversion.

Les systèmes conventionnels mappent la traçabilité en analysant les scripts de transformation de données, autrement appelés analyse de code statique. Cela fonctionne bien dans les scénarios simples. Par exemple, lorsqu’un script SQL est utilisé pour générer une table cible Customer_Sales en joignant deux tables appelées Client et Ventes, l’analyse de code statique peut mapper la traçabilité des données. Toutefois, dans de nombreux cas d’usage réels, les charges de travail de traitement des données sont relativement complexes. Les scripts peuvent être encapsulés dans une procédure stockée qui est paramétrée et qui utilise le SQL dynamique. Il peut y avoir un arbre de décision avec une instruction si, sinon qui exécute des scripts différents au moment de l’exécution. Ou simplement, les transactions de données n’ont peut-être pas pu être validées au moment de l’exécution.

Dans tous ces exemples, l’analyse dynamique est nécessaire pour effectuer efficacement la traçabilité des données. Plus important encore, l’analyse de traçabilité statique n’associe pas les données et les processus aux métadonnées d’exécution, ce qui limite considérablement les applications clientes. Par exemple, la traçabilité dynamique encodant par qui et à quel moment une procédure stockée a été exécutée, et à partir de quelle application et quel serveur, permettra aux clients de régir la confidentialité, de respecter les réglementations, d’accroître le délai d’obtention d’insights et de mieux comprendre leurs données et leurs processus globaux.

Traçabilité des données dynamique — Bases de données Azure SQL Database

Aujourd’hui, nous annonçons la préversion de l’extraction de traçabilité dynamique à partir des bases de données Azure SQL Database dans Azure Purview. Azure SQL Database est l’un des systèmes de bases de données relationnelles les plus couramment utilisés dans les entreprises. Les procédures stockées sont couramment utilisées pour effectuer des transformations de données et des agrégations sur des tables SQL pour les applications en aval. Avec cette version, le mappage de données Azure Purview peut être enrichi avec les métadonnées de traçabilité dynamique telles que l’état d’exécution, le nombre de lignes affectées, le client à partir duquel la procédure stockée est exécutée, les informations utilisateur et d’autres détails opérationnels à partir des exécutions réelles des procédures stockées SQL dans les bases de données SQL Azure.

Métadonnées de traçabilité limitées à partir de l’analyse de code statique*

L’implémentation réelle implique le mappage de données Azure Purview en exploitant l’infrastructure d’instrumentation du moteur SQL et l’extraction des journaux d’exécution pour agréger la traçabilité dynamique. Les journaux d’exécution fournissent également des requêtes réelles exécutées dans le moteur SQL pour la manipulation des données et l’utilisation d’Azure Purview peut mapper la traçabilité des données et recueillir des informations détaillées sur la provenance. Les scanneurs Azure Purview s’exécutent plusieurs fois par jour pour maintenir l’actualisation de la traçabilité dynamique et de la provenance des bases de données Azure SQL Database.

Pour en savoir plus sur la traçabilité des données dynamique Azure Purview à partir des bases de données Azure SQL Database, consultez la vidéo suivante :

Bien démarrer avec Azure Purview dès aujourd’hui

L’intégration native avec les bases de données Azure SQL Database pour la traçabilité dynamique et l’extraction de provenance est la première de son genre et Azure Purview en est à la pointe. Suivez les étapes ci-dessous pour commencer.

• Créez rapidement et facilement un compte Azure Purview pour essayer les fonctionnalités généralement disponibles.
• Lisez le guide de démarrage rapide sur la façon de connecter une base de données Azure SQL Database à un compte Azure Purview pour la traçabilité des données dynamique.