Qu’est-ce qu’un data SLA ?

Un data service level agreement (SLA) définit des niveaux de performance garantis en matière de qualité, fiabilité et disponibilité des actifs de données partagés entre les parties prenantes. Il permet d’aligner les attentes entre toutes les parties sur la qualité des données, avec des moyens concrets pour mesurer et suivre le respect de ces engagements.

À l’image des SLAs pour les services informatiques (disponibilité logicielle, délais de réponse, etc.), les data SLAs formalisent publiquement ce que les utilisateurs peuvent attendre des données partagées — ainsi que les conséquences en cas de non-respect. Cela est d’autant plus important dans un contexte où les données sont produites de manière de plus en plus distribuée et partagées à grande échelle. Les data SLAs renforcent la communication, construisent la confiance et augmentent la valeur et l’usage des données.

Un data SLA peut être interne (entre producteurs et consommateurs de données) ou externe, par exemple entre une entreprise et ses clients lorsqu’elle fournit des services basés sur les données. Il doit être rédigé de manière formelle, avec un langage commun et clair, notamment sur les délais de mise à jour des données.

Pourquoi les data SLAs sont-ils importants ?

Les data SLAs apportent plusieurs avantages clés :

• Ils définissent des attentes claires concernant la qualité, la fiabilité et la fraîcheur des données

• Ils réduisent les conflits grâce à des termes et conditions explicites

• Ils instaurent une responsabilisation entre producteurs et consommateurs de données

• Ils renforcent la confiance dans les écosystèmes de données

• Ils facilitent la collaboration entre départements grâce à un langage commun autour des données

Que contient un data SLA ?

Un data SLA est généralement un document court (250 à 500 mots), accessible via l’intranet ou un outil comme Google Docs. Il doit contenir six éléments essentiels :

• Objectif : Pourquoi ce SLA existe-t-il ?

• Engagement : Qu’est-ce qui est garanti concrètement ?

• Mesure : Comment les performances seront-elles mesurées et par qui ?

• Sanctions : Que se passe-t-il en cas de non-respect du SLA ?

• Conditions : Quelles conditions doivent être remplies pour que le SLA s’applique ?

• Signatures : Qui s’engage formellement sur cet accord ?

Le SLA repose sur deux composants principaux :

• SLIs (Service Level Indicators) : indicateurs quantifiables liés à la qualité des données

• SLOs (Service Level Objectives) : objectifs cibles que ces indicateurs doivent respecter (ex. : fréquence de mise à jour)

Le SLA associe ensuite ces éléments et définit les conséquences si les SLOs ne sont pas atteints.

Que couvrent généralement les data SLAs ?

Les types de métriques incluses dans un data SLA peuvent comprendre :

• Fraîcheur des données : mesurée en minutes, heures, jours ou semaines

• Complétude des données : niveau attendu de complétude (champs obligatoires, etc.)

• Exactitude des données : taux d’erreur acceptable, y compris sur le format

• Disponibilité des données : accessibilité et temps de disponibilité garantis

Quelle est la différence entre un data SLA et un data contract ?

Bien qu’ils soient liés, le data SLA et le data contract remplissent des rôles différents dans la gestion des données :

• Le data contract est un accord plus large entre producteur et consommateur. Il décrit le contenu des données, leur format, leur schéma et les droits d’usage.

• Le data SLA, quant à lui, se concentre sur les performances mesurables de ces données : qualité, disponibilité, fréquence de mise à jour, etc.

Souvent, un data SLA est intégré dans un data contract.

Quelles sont les bonnes pratiques pour un data SLA ?

Pour garantir l’efficacité d’un data SLA, il est recommandé de :

• Impliquer toutes les parties prenantes, y compris les différents départements

• Rédiger et formaliser l’accord, avec signatures des deux parties

• Aligner les objectifs avec les exigences métiers et réglementaires

• Vérifier la faisabilité technique avec l’infrastructure existante

• Utiliser des termes clairs et partagés, pour définir les métriques et les cibles

• Désigner les responsabilités et mécanismes en cas de non-conformité

• Mettre en place des outils de suivi et des mesures correctives

• Réévaluer régulièrement les SLAs pour s’assurer de leur pertinence et actualité