Catalogues de métadonnées que les data teams utilisent vraiment

Un catalogue de toutes les tables sans owners ni lineage devient du shelfware. Un catalogue utile répond en secondes : « puis-je faire confiance à ce champ pour le revenue ? »

Commencer par les data products critiques

Documentez d’abord les datasets derrière les top KPI : owners, grain, fraîcheur, limites connues. Étendez la couverture quand ces pages restent justes.

Connecter le catalogue aux pipelines

Ingérez schéma et fraîcheur depuis warehouse et ETL. Les wikis manuels pourrissent la semaine après le lancement.

Faire de la discovery une partie de la delivery

Exigez une fiche catalogue avant qu’un dashboard parte en production. La discovery est une gate de release, pas un side project.

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