Aide de Tableau Blueprint

La feuille de calcul des modèles de gouvernance des données et du contenu du Planificateur Tableau Blueprint vous présente les considérations clés pour définir des modèles de gouvernance centralisée, déléguée et autonome. Vous pourrez y indiquer le responsable de chaque domaine, ainsi que les attributions de la personne ou de l'équipe désignée. Pour en savoir plus sur chaque domaine, consultez les rubriques Modèles de gouvernance Tableau et La gouvernance avec Tableau.

Gouvernance des données

Gestion des sources de données : elle inclut les processus liés à la sélection et à la distribution des données dans votre entreprise.

• Quelles sont les sources de données clés pour les services et les équipes ?
• Qui est le gestionnaire ou le propriétaire des données ?
• Utiliserez-vous des connexions en direct ou des extraits ?
• Les sources de données doivent-elles être intégrées ou publiées ?
• Un ensemble de données a-t-il des variantes ? Si oui, est-il possible de les consolider pour créer une source de référence ?
• Si plusieurs sources de données sont consolidées, les performances et l'utilité de cette source unique sont-elles impactées si elle est utilisée dans de nombreux cas d'utilisation en même temps ?
• Quelles sont les questions métier auxquelles la source de données doit permettre de répondre ?
• Quelles sont les conventions d'attribution des noms des sources de données publiées ?
• Y a-t-il besoin de connecteurs pour plusieurs organisations (CRM Analytics uniquement) ?
• Aurez-vous besoin d'utiliser des connecteurs de sortie (CRM Analytics) ?
• Prévoyez-vous d'utiliser des outils ETL ou des appels d'API pour envoyer des données à partir de sources sur site (CRM Analytics) ?
• Aurez-bous besoin de créer plusieurs connexions en local à votre organisation Salesforce (CRM Analytics) ?

Qualité des données : évaluation de la capacité des données à atteindre leur objectif dans un contexte particulier.

• Quels sont les processus en place pour garantir la précision, l'exhaustivité, la fiabilité et la pertinence des données ?
• Quels sont les processus en place pour déterminer les implications en amont/aval de l'ajout ou de la suppression de champs dans les sources de données ?
• Avez-vous mis en place une liste de contrôle pour rendre le processus opérationnel ?
• Qui a besoin de passer les données en revue avant qu'elles ne soient partagées et considérées comme dignes de confiance ?
• Votre processus peut-il être adapté à des utilisateurs métier, et ceux-ci sont-ils en mesure de collaborer avec les propriétaires des données pour signaler les problèmes ?

Enrichissement et préparation : processus employés pour améliorer, affiner ou préparer des données brutes afin de les analyser.

• L'enrichissement et la préparation des données seront-ils centralisés ou en libre-service ?
• Quels sont les rôles habilités à effectuer l'enrichissement et la préparation des données ?
• Quels processus et outils ETL doivent être utilisés pour automatiser l'enrichissement et/ou la préparation des données ?
• Quelles sources de données fournissent un contexte pertinent lorsqu'elles sont combinées ?
• Quel est le degré de complexité des sources de données à combiner ?
• Les utilisateurs seront-ils en mesure d'utiliser Tableau Prep Builder et/ou Tableau Desktop pour combiner des ensembles de données (ou des recettes pour CRM Analytics) ?
• Des champs standardisés pour les jointures ou les fusions ont-ils été définis par l'administrateur de la base de données pour permettre aux utilisateurs d'enrichir et de préparer des ensembles de données ?
• Comment faciliterez-vous la préparation des données en libre-service ?
• À quelle fréquence se déroulent les processus d'enrichissement et de préparation (chaque heure, quotidiennement, mensuellement), et comment êtes-vous averti en cas d'échec ?
• Quelle approche allez-vous utiliser pour combiner les ensembles de données et/ou préserver le niveau de granularité de l'ensemble de données (CRM Analytics) ?
• Comment allez-vous mettre en œuvre le développement de fonctionnalités ou les données hybrides nécessaires pour les histoires/modèles dans les prédictions (CRM Analytics – Einstein Discovery) ?

Sécurité des données : mesures de protection visant à empêcher tout accès non autorisé aux données.

• Comment classez-vous les différents types de données en fonction de leur niveau de sensibilité ?
• Comment un utilisateur demande-t-il à avoir accès aux données ?
• Appliquerez-vous un système de sécurité avec un compte de service ou au niveau de la base de données pour vous connecter aux données ?
• Quelle est l'approche adéquate pour sécuriser les données en fonction du classement des niveaux de sensibilité ?
• La sécurité de vos données est-elle conforme à la législation, aux normes de conformité et à la réglementation applicables ?
• Prévoyez-vous d'utiliser l'héritage de partage de Salesforce ou les prédicats de sécurité pour la sécurité au niveau des lignes (CRM Analytics) ?
• Utilisez-vous Salesforce Shield et avez-vous besoin d'un reporting avec des champs masqués ou des ensembles de données chiffrés (CRM Analytics) ?
• Avez-vous défini un accès au niveau des ressources pour différents utilisateurs, groupes ou rôles Salesforce (CRM Analytics) ?
• Y a-t-il des besoins en matière d'utilisation d'ensembles de données résumés/agrégés pour masquer l'analyse à un niveau détaillé ?

Gestion des métadonnées : processus complet de création, de contrôle, d'amélioration, d'attribution, de définition et de gestion d'une couche de données sémantiques conviviale.

• Quel est le processus de curation des sources de données ?
• La source de données a-t-elle été dimensionnée en fonction de l'analyse souhaitée ?
• Quelles sont les normes en vigueur dans l'entreprise pour les conventions d'attribution de noms et la mise en forme des champs ?
• Le modèle de données Tableau (métadonnées étendues pour les champs ou ensembles de données pour CRM Analytics) répond-il à tous les critères pour la curation, notamment l'utilisation de conventions conviviales d'attribution de noms ?
• La liste de contrôle des métadonnées a-t-elle été mise en place, publiée et intégrée dans les processus de validation, de promotion et de certification ?
• Avez-vous identifié et mis en œuvre des champs Actionable à chaque niveau d'ensemble de données (CRM Analytics) ?

Surveillance et gestion : processus permettant de mesurer l’accomplissement des tâches.

• Avez-vous défini des plages horaires pour l'exécution des actualisations d'extraits ?
• Comment surveillez-vous l'ingestion de données brutes depuis les systèmes sources ? Les tâches se sont-elles correctement exécutées ?
• Certaines sources de données apparaissent-elles en double ?
• Quand les actualisations d'extraits sont-elles programmées pour s'exécuter ? Combien de temps les extraits sont-ils exécutés ? L'actualisation a-t-elle réussi ou échoué ?
• Qui doit recevoir les alertes et notifications concernant l'exécution des tâches ?
• Des programmations d'abonnements sont-elles prévues une fois l'actualisation des extraits effectuée ?
• Des sources de données sont-elles utilisées ? Par qui ? Où se situe l'utilisation des sources de données par rapport à la taille du public attendue ?
• Quel processus avez-vous mis en place pour supprimer les sources de données publiées obsolètes ?
• Quel processus avez-vous mis en place pour nettoyer les ensembles de données qui ne sont plus utilisés, y compris ceux dans les applications privées (CRM Analytics) ?
• Avez-vous besoin de programmer les synchronisations, flux de données et recettes (CRM Analytics) ?
• Qui est chargé de surveiller les alertes concernant les prédictions déployées (CRM Analytics) ?
• Qui doit actualiser les modèles, y compris les ensembles de données (CRM Analytics – Einstein Discovery) ?

Gouvernance du contenu

Gestion de contenu : processus permettant de maintenir à jour les sources de données et les classeurs et d'en garantir la pertinence.

• Les classeurs et les sources de données seront-ils partagés dans l'ensemble de l'entreprise ?
• Les sites seront-ils utilisés pour isoler le contenu ou les services sensibles ?
• Les projets utiliseront-ils une approche organisationnelle (services/équipes), fonctionnelle (rubriques) ou hybride ?
• Des projets de sandbox et de production ont-ils été mis en place pour prendre en charge le contenu ad hoc et le contenu validé ?
• Utilisez-vous des conventions d'attribution de noms pour le contenu ?
• Les auteurs publient-ils plusieurs exemplaires du même classeur, avec différents filtres sélectionnés ?
• Le contenu comporte-t-il une description et des balises, et est-il conforme aux styles visuels ?
• Avez-vous défini des attentes en matière de durée de chargement, et avez-vous mis en place une procédure pour les exceptions ?
• Avez-vous mis en place un processus pour réattribuer la propriété du contenu ?
• Comment allez-vous gérer les applications et publier les ressources analytiques (CRM Analytics) ?
• Allez-vous limiter l'enregistrement des ressources analytiques à leur application privée uniquement (CRM Analytics) ?
• Y a-t-il des applications analytiques déployées à partir de modèles ou de prestataires de services intégrés que vous devez gérer (CRM Analytics) ?

Autorisation : processus consistant à définir des autorisations pour accéder aux données et au contenu.

• Quel est le rôle sur le site minimal pour la synchronisation de groupe Active Directory/LDAP ?
• Avez-vous défini toutes les autorisations du groupe Tous les utilisateurs dans le projet Par défaut sur Aucun ?
• Des restrictions explicites (refus d'autorisations) nécessaires sur le groupe Tous les utilisateurs doivent-elles être propagées à chaque compte utilisateur ?
• Avez-vous créé des groupes qui correspondent à un ensemble de fonctionnalités de création et de consultation pour chaque projet ?
• Avez-vous passé en revue les autorisations efficaces sur certains utilisateurs pour tester votre modèle d'autorisations ?
• Avez-vous verrouillé les autorisations dans le projet parent pour garantir la sécurité dans l'ensemble de la hiérarchie de projets ?
• Avez-vous mis en place des noms d'utilisateurs/mots de passe de service pour les sources de données publiées ?
• Mettez-vous en service les utilisateurs dans l'organisation Salesforce avec CRM Analytics activé (CRM Analytics) ?
• Comment gérez-vous et attribuez-vous les ensembles d'autorisations liées aux PSL et autorisations de CRM Analytics (CRM Analytics) ?
• Avez-vous programmé des autorisations pour les applications et les avez-vous mappées à des utilisateurs, rôles ou groupes de l'organisation Salesforce (CRM Analytics) ?
• Comment sécurisez-vous l'accès aux connecteurs avec des informations de compte pour les sources de données (CRM Analytics) ?
• Avez-vous activé l'accès en lecture pour le profil Analytics Integration User pour les objets et champs personnalisés requis (CRM Analytics) ?

Validation de contenu : processus de vérification de l'exactitude des contenus.

• Qui est impliqué dans le processus de validation ?
• Le contenu est-il précis, exhaustif, approuvé, pertinent et récent ?
• Le nouveau contenu remplace-t-il le contenu existant ?
• Les données et les calculs sous-jacents sont-ils corrects ?
• Le contenu reflète-t-il le branding de l'entreprise ?
• La disposition du contenu est-elle logique ?
• Pour les visualisations de données, les axes et nombres sont-ils correctement mis en forme ?
• Les tableaux de bord se chargent-ils dans un délai acceptable ?
• Les filtres et les actions de tableau de bord se comportent-ils de la manière attendue sur les vues cibles ?
• Le tableau de bord garde-t-il son utilité dans les cas particuliers (filtrage sur toutes les valeurs, aucune valeur, une seule valeur, etc.) ?
• Qui modifie les modèles et vérifie leurs métriques (CRM Analytics - Einstein Discovery) ?

Promotion des contenus : processus permettant de faire évoluer le contenu d'un projet sandbox vers un projet de production.

• Qui est impliqué dans le processus de promotion ?
• Les rôles habilités à la promotion de contenu disposent-ils d'une liste de critères à évaluer ?
• Avez-vous établi une distinction claire entre contenu certifié et contenu ad hoc pour vos projets ?
• Le processus est-il suffisamment agile pour prendre en charge les itérations et les innovations ?
• Avez-vous mis en place des workflows pour gérer les sources directes et les sources restreintes pour les données et les classeurs ?
• Quelles méthodes de migration allez-vous utiliser pour déployer les ressources analytiques de l'environnement sandbox à l'environnement de production ?
• Allez-vous effectuer des lancements dark pour les prédictions ? Allez-vous déployer les prédictions à des utilisateurs spécifiques par étapes (CRM Analytics) ?

Certification de contenu : processus permettant de vérifier que le contenu a été validé et est fiable dans un contexte opérationnel.

• Qui est en charge de la désignation du contenu certifié ?
• Tous les critères nécessaires pour obtenir le statut de certification sont-ils respectés ?
• Tous les champs (à propos, remarques sur la certification, balises) sont-ils renseignés ?
• Dans le cas des histoires et des modèles, qui certifie les métriques de modèle pour les déployer en tant que prédictions (CRM Analytics) ?

Utilisation du contenu : processus permettant de mesurer l'engagement utilisateur.

• Quel est le volume de trafic de chaque vue ?
• Qu'est-ce qu'un contenu obsolète ? À quelle fréquence le contenu obsolète est-il éliminé ?
• Quelle est la part d'utilisation indirecte (alertes et abonnements) ?
• Les abonnements sont-ils mis à disposition en temps et en heure ?
• La taille réelle de l’audience correspond-elle aux attentes ?
• Le contenu suit-il une tendance hebdomadaire, mensuelle, trimestrielle ?
• Quelle est la fréquence de connexion ou combien de jours se sont écoulés depuis la dernière connexion par cohorte d'utilisateurs ?
• Quelle est la distribution de la taille des classeurs et des sources de données ?
• Prévoyez-vous d'utiliser l'Adoption Analytics App pour analyser l'utilisation (CRM Analytics) ?