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Qu’est-ce qu’un DataHub ?
Un DataHub est une plateforme centrale qui facilite la gestion et le partage des données dans une organisation.
Il permet de collecter, organiser, documenter et rendre les données accessibles à différents utilisateurs, services ou applications.
Le DataHub agit comme un point d’entrée unique pour rechercher et découvrir des données internes, souvent issues de sources multiples.
Il sert aussi à assurer la bonne gouvernance des données : qualité, sécurité, traçabilité.
À quoi sert un DataHub ?
Un DataHub permet de centraliser les informations dispersées dans différents systèmes d’une entreprise.
Il simplifie la recherche de jeux de données fiables par les équipes métiers, techniques, RH ou dirigeantes.
Il soutient la prise de décision en améliorant l’accès à des données claires et bien structurées.
Dans les grandes entreprises, il aide à éviter la duplication d’informations et les silos de données.
Comment fonctionne un DataHub ?
Le DataHub se connecte à diverses sources de données internes : bases, fichiers, API, outils métiers.
Il indexe les données utiles, sans toujours les stocker localement. Il construit une carte des données disponibles.
Chaque jeu de données est documenté : origine, format, mises à jour, responsables, conditions d’usage.
Les utilisateurs accèdent à une interface où ils peuvent chercher, consulter ou demander l’accès aux données documentées.
Certains DataHubs intègrent des outils de contrôle qualité, gestion des accès ou catalogage automatique.
Différences avec des notions proches
Le DataHub peut être confondu avec un Data Lake ou un Data Warehouse, mais son rôle est différent.
Un Data Lake est un réservoir central qui stocke des volumes massifs de données brutes, souvent non structurées.
Un Data Warehouse est une base structurée conçue pour les requêtes et rapports.
Le DataHub, lui, sert de catalogue ou de portail des données : il ne remplace pas la source mais la rend visible.
Il s’utilise souvent en complément d’un Data Lake ou Warehouse, en tant qu’outil de gouvernance et de découverte.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une direction RH utilise un DataHub pour retrouver facilement les données sur les effectifs, salaires ou mobilités.
Un recruteur peut consulter les sources de données sur les compétences internes, sans demander à l’IT à chaque fois.
Une équipe data centralise les définitions et formats de données marketing pour éviter les incohérences.
Un DSI suit les règles de qualité, de sécurité et de conformité des données via des métadonnées partagées.
Un comité de direction valide une stratégie basée sur un indicateur accessible et traçable dans le DataHub.
Des étudiants en data peuvent explorer les jeux de données disponibles pour mener des analyses ou projets internes.