Episode 8

Entre la montée en puissance de l’architecture Data Mesh, la pression croissante de la conformité réglementaire (RGPD, Data Act, IA Act, etc.) et la multiplication des data products, les DSI et CDO doivent dépasser une gouvernance des données théorique pour adopter une gouvernance active, mesurable et scalable. Chez Smartpoint, nous vous conseillons de choisir un modèle de maturité adapté (DAMA-DMBOK, DCAM, CMMI…), de définir des KPI de gouvernance actionnables (qualité, traçabilité, métadonnées, rôles, adoption des outils) et de construire une feuille de route progressive sur deux à trois ans. Dans cet épisode 8, Smartpoint partage ses recommandations pour piloter une gouvernance des données alignée sur les enjeux métiers et technologiques. alignée avec les enjeux réels de l’entreprise et des métiers.

Comment mesurer l’efficacité de votre gouvernance des données ?

Alors que les architectures sont de plus en plus distribuée comme le Data Mesh, que la conformité réglementaire se durcit (RGPD, Data Act, IA Act) et que les les data products se multiplient dans votre SI, vous devez mesurer l’efficacité et la maturité de votre gouvernance des données.

Mais que mesure t-on exactement ? La performance de la gouvernance ne se résume pas en un reporting ou à un audit technique ponctuel. Elle s’analyse avec des indicateurs clés de pilotage (KPI et KRIs actionables), une lecture croisée des rôles opérationnels (CDO, Data Steward, Data Owner) et le suivi d’une feuille de route évolutive alignée sur des cas d’usages métiers réels.

Choisir un modèle de maturité comme le DAMA-DMBOK, DCAM ou encore CMMI, vous permet de positionner votre organisation, domaine par domaine : qualité des données, documentation, métadonnées, traçabilité (lineage), outillage. C’est pour Smartpoint, un prérequis dépasser une gouvernance déclarative bien souvent inefficace à une gouvernance active, mesurable, scalable.

Quels modèles de maturité choisir pour structurer votre gouvernance des données ?

Pour évaluer la maturité de votre gouvernance des données, nous vous conseillons de vous appuyer sur un modèle structurant, reconnu et adaptableà votre contexte métier et à votre écosystème technologique. Ces maturity models permettent d’objectiver les progrès, de cibler les axes d’amélioration et de comparer les niveaux de maturité entre domaines : qualité des données, traçabilité, métadonnées, cycle de vie, rôles ou encore outils/

Parmi les référentiels les plus utilisés, on retrouve :

• le DCAM (Data Management Capability Assessment Model), très implanté dans la banque/assurance
• le DMM / CMMI, modèle de maturité très répandu au sein des grandes DSI
• le COBIT, orienté gouvernance IT
• le DAMA-DMBOK, référence mondiale en gestion des données

Citons également la norme ISO/IEC 38505 qui pose un cadre de gouvernance des données au sein des systèmes d’information. Elle se révèle pertinente dans les environnements soumis à la certification ou à la conformité réglementaire (RGPD, DORA, souveraineté numérique, sécurité).

L’objectif n’est pas de “coller” à un modèle pour le principe mais d’aligner cette évaluation sur votre stratégie data, votre réalité opérationnelle (Data Mesh, gouvernance distribuée, data products) et vos obligations métiers / règlementaires. Ce cadre vous permettra de prioriser les chantiers et de construire une feuille de route de gouvernance scalable sur 2–3 ans.

Les modèles les plus utilisés

Nos recommandations ?  

Choisissez un ou deux modèles au maximum parmi ceux les plus adaptés à votre secteur d’activité, votre niveau de maturité, votre mode de pilotage (agilité, centralisé, distribué) et vous contraintes règlementaires.

Quels KPI suivre pour mesurer l’efficacité de votre gouvernance des données ?

Mettre en œuvre une gouvernance des données efficace, ce n’était pas une simple définition de rôles ni l’affichage de chartes. Il faut être en capacités de la piloter dans la durée avec des indicateurs précis et activables.

Ces Governance KPI permettent d’objectiver les avancées, de prioriser les efforts et d’aligner les actions avec les enjeux métiers. Ils fluidifient aussi le dialogue entre le CDO, la DSI, les fonctions métiers et les parties prenantes réglementaires.

1. Mesurer la qualité des données

Des indicateurs comme le taux d’erreurs, la complétude des jeux de données, le nombre de valeurs corrigées ou un Data Quality Index (DQI) permettent de suivre la fiabilité des données exposées aux métiers.
Ces mesures sont souvent contextualisées par domaine fonctionnel (ex : données clients en CRM, données financières pour la conformité).

2. Suivre la documentation et les métadonnées

La documentation des données, des traitements et des règles métiers est clé dans une gouvernance « by design ».
Vous pouvez suivre le taux de tables documentées, la présence de glossaires ou encore la couverture des métadonnées dans les outils data catalog comme DataGalaxy, Zeenea our encore Alation).

3. Piloter la traçabilité et le cycle de vie des données

Le data lineage devient indispensable dans les architectures de données modernes. Il permet de comprendre d’où viennent les données, comment elles sont transformées et qui les utilise.
Des indicateurs comme le taux de datasets avec lineage documenté, le nombre de versions tracées, ou le respect des règles d’archivage / suppression contribuent à renforcer la gouvernabilité.

4. Évaluer la conformité et la maîtrise des risques

Dans un contexte réglementaire qui ne cesse de renforcer (RGPD, DORA, souveraineté numérique), il est essentiel de suivre les taux de couverture RGPD, le nombre de traitements mappés, les incidents liés à la sécurité des données ou encore les résultats d’audits internes.
Ces indicateurs permettent de démontrer la conformité mais aussi d’anticiper les zones à risque.

5. Suivre l’activation des rôles de gouvernance

La performance d’un modèle distribué se mesure aussi par l’implication des acteurs :

• Combien de data products ont un Data Owner désigné ?
• Quel est le niveau d’engagement des métiers dans les comités Data ?
• Les data stewards de domaine sont-ils réellement actifs ?

Ces indicateurs permettent d’éviter que la gouvernance reste uniquement sur le papier.

6. Vérifier l’adoption des outils de gouvernance

Une gouvernance efficace repose sur des outils, certes, mais surtout des outils utilisés ! Nous ne comptons plus chez Smartpoint des projets de gouvernance des données outillés mais abandonnés car jamais adoptées dans la durée.
Vous pouvez monitorer le nombre d’utilisateurs actifs du data catalog, le temps moyen d’accès à une donnée ou encore le nombre de demandes liées à la gouvernance (accès, corrections, tickets…).
C’est souvent grace à ces données que l’on détecte les freins d’adoption ou les besoins d’accompagnement.

Ce que nous recommandons chez Smartpoint

Commencez simplement en identifiant quelques indicateurs clés en lien direct avec vos enjeux actuels, il sera toujours temps d’en rajouter par la suite.
Appuyez-vous sur les outils déjà en place au sein de votre stack Data (catalog, observabilité, lineage) pour automatiser la collecte.
Et surtout, intégrez ces KPI dans tous vos rituels (revues, comités, sprints, etc.) pour qu’ils deviennent réellement pilotables et adoptés par tous.

Comment concevoir une roadmap gouvernance des données sur 2 à 3 ans ?

Déployer une gouvernance des données efficace à l’échelle de l’entreprise ne s’improvise. Cela nécessite une trajectoire claire, réaliste et alignée avec la stratégie data globale, les priorités métier et les évolutions prévues du système d’information.

Une feuille de route de gouvernance sur deux à trois ans permet de structurer cette transformation sans tomber dans l’excès de planification ou l’illusion du “big bang”.

Une démarche progressive, alignée et gouvernable

Le premier prérequi d’une roadmap gouvernance des données efficace, c’est sa capacité à conjuguer vision stratégique et capacité opérationnelle. Elle doit donner du sens (alignement avec la stratégie data, les exigences réglementaires et les transformations technologiques telles que le Data Mesh) et offrir une séquence d’actions concrètes, pilotables et mesurables.

Chez Smartpoint, nous recommandons une trajectoire progressive, en trois phases structurantes : initier, étendre, ancrer.

1. Initier : commencer petit mais structuré

Plutôt que de viser une gouvernance globale dès le départ, nous vous recommandons de commencer par un périmètre pilote : un domaine métier prioritaire, des données critiques, des sponsors engagés. Ce premier terrain d’expérimentation va vous permettre de poser les bases : désigner les rôles clés (Data Owner, Data Steward, Référent Métier), tester un premier modèle de gouvernance distribué, qualifier les premiers KPIs et surtout outiller la démarche avec un data catalog ou une solution de metadata management adaptée. Cette première boucle permet d’éprouver concrètement les pratiques et de démontrer rapidement la valeur de la gouvernance data auprès des parties prenantes.

2. Étendre : industrialiser ce qui fonctionne

À partir des retours d’expérience terrain, la gouvernance peut ensuite s’élargir à d’autres domaines en prenant en compte le niveau de maturité, les enjeux métier et la capacité d’absorption des équipes. C’est le moment d’harmoniser les rôles, de mettre en place des rituels transverses (revues de gouvernance, comités de pilotage, sprints data), d’intégrer des outils de traçabilité (data lineage) ou d’observabilité et de consolider les premiers KPI de gouvernance : qualité des données, complétude des métadonnées, indicateurs d’usage ou de conformité.

La finalité n’est pas d’imposer un modèle figé mais de faire émerger une gouvernance vivante, adaptée à la culture et à l’organisation avec des garde-fous clairs et partagés.

3. Ancrer : aligner la gouvernance sur les transformations SI

Une feuille de route scalable doit s’intégrer dans la transformation planifiée du système d’information comme la migration dans le cloud, le déploiement de plateformes data modernes, l’adoption du modèle Data Mesh ou encore la montée en puissance des Data Products.

La gouvernance des données devient alors une capacité d’alignement entre les domaines, les technologies, la conformité réglementaire et les usages réels.
Elle se pilote avec des indicateurs structurants, mais évolutifs, et repose sur une infrastructure outillée, observable, et adoptée.

La performance de la gouvernance des données se mesure alors par sa capacité à soutenir l’innovation, à limiter les risques et à valoriser les actifs data dans la durée.

Bonnes pratiques observées chez nos clients

1. Mesurer peu … mais bien : choisissez 5 à 10 KPI clés maximum mais les maintenir dans la durée
2. inclure métiers & IT dans la revue des indicateurs
3. Valoriser les résultats pour renforcer l’engagement
4. Outiller le suivi : dashboards, rapports automatisés, documentation intégrée
5. Ne pas figer les modèles : ajuster la grille de maturité aux priorités stratégiques

Chez Smartpoint, nous accompagnons nos clients dans la définition et l’exécution de leurs trajectoires de gouvernance, à leur rythme, selon leur maturité, et toujours en lien avec les réalités terrain. Gouverner, c’est créer les conditions pour que la donnée soit utile, utilisable et utilisée.

Besoins d’évaluer votre maturité en data governance ? Smartpoint vous accompagne dans de choix de votre modèle de gouvernance (CMMI, DCAM, ISO/IEC 38505…), la définition d’indicateurs sur-mesure, le choix des outils et l’élaboration d’une feuille de route efficace. Contactez-nous.

Questions fréquentes

Pour aller plus loin

Pour aller plus loin

• LeMagIT (2024) – Gouvernance de données : comment utiliser une matrice de maturité
  https://www.lemagit.fr/conseil/Gouvernance-de-donnees-comment-utiliser-une-matrice-de-maturite
• Atlan (2024) – Data Governance Performance Metrics
  https://atlan.com/know/data-governance/performance-metrics
• Expertise Smartpoint en Data Governance : https://www.smartpoint.fr/expertises-data-ia/gouvernance-data-qualite/

Episode 7 – Gouvernance des données

Le modèle Data Mesh remet à plat les pratiques de gouvernance des données. Fini les approches centralisées figées, difficiles à faire vivre dans la durée… et d’ailleurs souvent peu adoptées dans la réalité.

Place à une gouvernance fédérée, agile, et surtout intégrée au plus près des composants des architectures distribuées.

Alors que les CDO adoptent la logique de data products, comment cadrer cette nouvelle autonomie sans renoncer à la qualité, à la conformité et à la transparence des données ?

Lumières sur une gouvernance activable, pensée dès la conception.

Réinventer la gouvernance des données pour les architectures modernes

Démocratisation des architectures distribuées, recours massif au cloud, montée en puissance des modèles de SI composables … les modèles de gouvernance des données que nous connaissons depuis des années sont désormais obsolètes ! Trop centralisés, trop descendants, trop rigides, trop brimés par des comités ou des référentiels qui se révèlent complètement hors sol par rapports aux usages réels par nature évolutifs.

Chez Smartpoint, ESN spécialisée en data engineering et gouvernance (→ voir notre expertise), nous avons accompagné de nombreux projets de data governance… parfois avortés, écourtés, ou jamais réellement mis à l’échelle. Un constat revient souvent : ces dispositifs ont du mal à suivre des organisations qui bougent, qui scalent, qui accélèrent. Et pourtant, jamais la gouvernance des données n’a été aussi critique (→ Relire l’épisode 1 sur les enjeux pour les DSI).

Le modèle Data Mesh rebat les cartes (→ notre décryptage complet). En plaçant les domaines métiers au coeur de la production et de la gestion des données, c’est une nouvelle façon de penser la gouvernance qui s’impose : moins verticale, plus distribuée, plus intégrée et surtout orientée produit. On imagine aisément les gains en termes d’agilité mais cette logique de responsabilisation ne fonctionne que sur une base solide : une gouvernance-by-design structurée par les rôles, embarquée dans les outils et partagée entre tous les acteurs de la chaine de valeur.

Domaine Ownership et gouvernance distribuée ?

Distribuer la responsabilité des données ne se résume pas à « éclater » les flux ou redécouper les dashboards.

Dans une architecture Data Mesh, les domaines métiers ne sont plus de simples consommateurs de données. Ils sont responsables de leur production, de leur qualité, de leur documentation. Bref, c’est sur eux que repose la valeur des données.

Bien entendu, déléguer cette responsabilité comprend des risques. On ne peut pas « décentraliser » sans orchestrer. On ne peut pas promouvoir l’autonomie sans poser un cadre clair, des engagements clairs et des garde-fous bien définis. Une gouvernance distribuée est illusoire sans une conception gouvernée dès le départ.

C’est ici qu’intervient le Domain Ownership. Chaque domaine devient responsable de ses données comme il l’est de ses applications avec des prérequis : des rôles définis, un engagement fort des métiers et des pratiques partagées concernant le cycle de vie des données.

Chez Smartpoint, on constate chaque jour sur les projets surlequels nous intervenons : le domaine finance prend en charge ses propres indicateurs de rentabilité, le domaine RH assure la qualité des données collaborateurs, le marketing documente les segmentations clients, etc. Mais tout cela ne fonctionne que si ces responsabilités sont assumées, outillées et intégrées dans des processus de gouvernance vivants.

La gouvernance ne disparaît pas avec le Data Mesh. Elle change de forme.
Moins normative. Plus distribuée. Centrée sur les data products. Portée collectivement, au plus près des usages.

C’est toute la différence entre un modèle de contrôle centralisé souvent perçu comme un frein et un modèle de responsabilité active incarné par les métiers et rendu possible par les bons outils.

Dans ce nouveau modèle, les rôles évoluent autant que les architectures. On ne pilote pas un domaine Data comme on anime un centre de compétences transverse. La gouvernance distribuée fait émerger de nouveaux acteurs plus ancrés dans le quotidien des équipes mais connectés à un cadre global.

• Le Domain Data Product Owner, c’est celui ou celle qui porte la valeur du data product : qualité, exposition, documentation, évolutivité. Il arbitre, priorise, orchestre la roadmap data du domaine avec un vrai rôle de pilotage métier. Il est à la donnée ce que le PO est au produit logiciel.
• Le Domain Data Steward, lui, est au cœur des opérations. Il veille à la qualité, à la cohérence et au au respect des règles de gestion. C’est l’interface active entre IT, métiers et gouvernance. Il ne fait pas « à la place de », il structure, forme, alerte.
• Et pour consolider l’ensemble, le Platform/Data Governance Lead assure la cohérence globale. Il ne dicte pas, il fédère. Il aligne les domaines autour de pratiques partagées, il pilote les indicateurs de gouvernance et anime la communauté de la donnée dans sa diversité.

Une gouvernance distribuée, ce n’est pas l’anarchie 😉 C’est un RACI repensé, où chaque rôle est clair, assumé, outillé. Le métier est responsable, le SI supporte, la gouvernance centrale cadre et anime. Une gouvernance qui ne contrôle pas tout, mais qui permet à chacun de jouer son rôle, au bon niveau, avec les bons outils.

Les Data Products, là où la gouvernance devient activable

Un Data Product, ce n’est pas un nouvel emballage marketé d’un jeu de données ! C’est un actif à part entière. Avec ses spécifications, ses engagements, ses responsabilités.
Et plus important encore, c’est un actif vivant : produit, exposé, utilisé… donc à gouverner.

Dans une architecture distribuée, les Data Products sont le point de rencontre entre autonomie locale et cadre global. Ils concentrent les exigences de qualité, de sécurité, de documentation, de traçabilité. C’est ici la gouvernance prend « corps ».

Un Data Product doit être documenté (métadonnées, glossaire, lineage), qualifié (qualité mesurée, conformité validée), interopérable (APIs, formats standards), traçable (accès, version, conditions d’usage). Il doit embarquer ces dimensions nativement dès sa conception. On parle ici de gouvernance by design, et plus de gouvernance rétrofitée en fin de chaîne quand le mal est déjà fait.

Un bon Data Product, c’est comme R2-D2 : il se balade avec toute l’info critique, connaît sa mission, parle aux bons systèmes et il n’oublie jamais qui l’a construit.

Yazid Nechi, Président de Smartpoint

Gouvernance agile : juste assez, juste au bon moment

À trop vouloir tout cadrer, on finit souvent par étouffer les usages dans l’oeuf.
Et à trop relâcher, on perd vite en qualité, traçabilité, conformité.
Entre les deux, il faut trouver la voie de la gouvernance du “juste assez” pour accompagner le changement sans ralentir l’innovation ni la créativité des équipes. C’est ce qu’on appele la lean governance alignée sur les usages réels, pilotée par la valeur et conçue pour accompagner les produits sans freiner les équipes.

Dans un environnement Data Mesh, on ne gouverne plus à l’échelle d’une plateforme mais à la maille des Data Products. Chaque produit devient un mini-écosystème avec ses contrats de qualité, ses modalités d’accès, ses engagements de service. On ne déploie pas une charte en PDF, on met en œuvre une gouvernance « by design », intégrée dès la conception, activée dans les outils et observable dans les usages.

Cela suppose des contrôles progressifs plutôt que des audits massifs.
Un Data Product peut commencer petit, validé par des tests de qualité simples, monitoré dans le temps, enrichi de métadonnées puis intégré dans les circuits de certification.

Cela suppose de remettre la confiance au centre. Pas besoin de suivre à la trace chaque mouvement des utilisateurs. L’essentiel est de leur fournir les bons outils : un data catalog à jour, un lineage explicite, des indicateurs d’observabilité… C’est en outillant qu’on responsabilise. Pas en surcadrant.

Notre sélection d’outils dans une architecture distribuée

Dans un SI distribué, l’outillage n’est pas un “module complémentaire”. C’est ce qui rend la gouvernance exécutable au quotidien, sans sacrifier l’agilité des équipes. Voici les solutions que nous recommandons chez Smartpoint, celles qu’on implémente, qu’on suit de près, et… qu’on challenge aussi sur les stacks data de nos clients.

Data Catalogs : explorer, documenter, gouverner

• DataGalaxy : clair, intuitif et pensé pour les métiers. Un must-have pour nous !
• Zeenea : recommandé dans les SI multi-cloud. Parfait pour les architectures hybrides.
• Alation : À suivre de très prêt dans les DSI orientés Data Mesh.
• Microsoft Purview : pour les environnements Microsoft-first (Azure / Power BI), c’est souvent le choix naturel.

Lineage & traçabilité : gouverner les flux

• Collibra : solide, déjà bien implanté chez nos clients.
• DataHub (LinkedIn) : open source à suivre de près… très adapté aux plateformes data modernes.
• Purview Lineage : couplé à Purview, utile dans les architectures Azure-native.

Observabilité : qualité et fiabilité embarquées

• Soda : super intégration avec les stacks modernes (Airflow, dbt, Spark…).
• Great Expectations : la référence open source pour nos data engineers… et pas juste pour les POCs 😉

Nos recommandations terrain pour réussir

Chez Smartpoint, on accompagne des organisations très différentes dans la mise en œuvre de leur gouvernance Data Mesh. Mais une chose revient toujours : pas besoin de tout refaire. Il faut surtout bien démarrer.

1. Commencer petit : Un ou deux domaines pilotes bien choisis valent mieux qu’un grand schéma directeur. Choisissez un périmètre avec des sponsors motivés, des cas d’usage bien visibles et de la donnée à gouverner dès maintenant.
2. Co-construire avec les métiers le modèle RACI avec les équipes terrain (On parle de responsabilité, pas de reporting…)
3. Outiller sans figer : les outils doivent aider les équipes, pas les contraindre. Si on commence à entendre “encore une règle de plus”… c’est que la gouvernance commence à dériver.
4. Intégrer la gouvernance dans le run : Rituels Agile, sprint reviews, rétros, monitoring… La gouvernance data ne doit pas être “à côté” mais dans les pratiques d’ingénierie et de delivery. Sinon, elle reste théorique.

Gouverner, ce n’est plus contrôler. C’est créer les conditions pour que les bons usages des données puissent émerger, s’ancrer… et tenir dans la durée. Et c’est exactement ce que nous faisons chez Smartpoint.

En savoir plus ?

• Définition claire de la gouvernance Data Mesh par Informatica
• Data Governance in a Data Mesh par Secoda sur LinkedIN
• 3 crucial steps to implement data governance roles in a data mesh environment par Data Galaxy

Besoin de cadrer votre gouvernance Data Mesh ? Parlons-en.

Épisode 6

La gouvernance des données ne peut plus se résumer à des déclaration d’intention ou des post-its collés sur les murs de comités data ponctuels. Alors que les systèmes d’informations sont de plus en plus distribués, hybrides et multi-sources, les entreprises doivent dresser une cartographie rigoureuse de leurs actifs data, tracer leurs flux et fiabiliser leurs données critiques. Outiller la gouvernance des données est indispensable pour piloter la qualité.

Trois outils sont devenus incontournables pour les entreprises qui veulent structurer, sécuriser et valoriser leur patrimoine data : le Data Catalog, le Data Lineage et le Master Data Management (MDM).

Ces outils donnent les moyens d’une gouvernance « activable », c’est-à-dire exécutable, mesurable et adaptée aux enjeux de responsabilité, de conformité et de performance data. Ce chapitre explore leur rôle, leur complémentarité, les différentes solutions du marché et la manière dont ils s’intègrent dans une architecture data moderne gouvernée.

Les trois briques technologiques d’une gouvernance activable

Le Data Catalog, le Data Lineage et le Master Data Management (MDM) sont devenus le bras armé des entreprises qui doivent assurer la gouvernance des données alors que leurs SI sont de plus en plus éclatés, hybrides et interconnectés. Ces solutions complémentaires permettent de reprendre le contrôle sur un patrimoine informationnel devenu à la fois stratégique, sensible et parfois insaisissable.

Le Data Catalog agit comme une boussole dans cet environnement de plus en plus complexe. Il référence l’ensemble des actifs de données disponibles (bases de données, fichiers, APIs, rapports BI, objets analytiques) en y associant des métadonnées structurées : description, propriétaire, niveau de qualité, sensibilité, conditions d’usage, etc. Véritable Google interne de la donnée, le catalogue est le point d’entrée pour tout utilisateur en quête d’information fiable, documentée et conforme. Il facilite la diffusion des règles de gestion, clarifie les responsabilités (Data Owner, Data Steward) et alimente les dispositifs de conformité, notamment RGPD en documentant les finalités, durées de conservation et niveaux de sensibilité.

Le Data Lineage donne une vision dynamique et horizontale du système d’information. Il permet de cartographier le parcours des données depuis leur point de collecte jusqu’à leur exposition finale (tableaux de bord, algorithmes d’IA, exports…). Chaque transformation et chaque jonction entre systèmes sont mises en visibilité. Cette traçabilité est essentielle pour répondre aux exigences réglementaires (Data Act, AI Act), analyser les impacts lors de changements techniques ou encore d’assurer de la confiance dans les KPI. En cas d’incident ou de doute, le Datra Lineage permet d’identifier l’origine d’une anomalie ou d’un biais de traitement.

Le MDM (Master Data Management) se concentre sur la fiabilité des données de référence. Dans toute organisation, certaines données comme les référentiels client, produit, fournisseur ou encore collaborateur, doivent être uniques, cohérentes et partagées par l’ensemble du SI. Le MDM a pour objet de construire cette source de vérité en consolidant les référentiels, en supprimant les doublons, en normalisant les formats et en orchestrant la distribution vers les applications consommatrices. Le socle MDM permet de fiabiliser les processus transverses (CRM, ERP, BI, IA), de responsabiliser les acteurs métiers sur la qualité de leurs données, et de sécuriser les usages réglementaires ou analytiques. Autrement dit, un MDM solide n’est pas qu’un sujet d’architecture : c’est un levier de gouvernance, au croisement de la conformité, de la performance opérationnelle et de la confiance dans les données.

Qu’est-ce qu’un Data Catalog ?
Un Data Catalog est un outil de gouvernance qui centralise la documentation de l’ensemble des données disponibles dans une organisation, en y associant des métadonnées. Il permet de chercher, comprendre, tracer et valoriser les données en facilitant leur partage et leur usage conforme.

Qu’est-ce que le Data Lineage ?
Le Data Lineage représente le fil d’Ariane de la donnée. Il trace l’origine, les transformations et les destinations d’un jeu de données à travers les systèmes. C’est un outil de transparence, de conformité et de diagnostic essentiel dans une gouvernance data moderne.

À quoi sert un MDM ?
Le Master Data Management vise à créer un référentiel de données de référence (clients, produits, fournisseurs…) cohérent, partagé et fiable. Il garantit que tous les services d’une entreprise travaillent sur les mêmes données critiques, avec les mêmes règles, dans une logique de qualité et d’intégrité.

2Quels sont les meilleurs outils au service de la data governance ?

Depuis que les problématiques de gouvernance des données se sont imposées aux seins des DSI, les solutions se sont beaucoup consolidées autour de quelques plateformes Data incontournables. Certains outils sortent du lot notamment par leur capacité à s’intégrer aux architectures hybrides, à adresser des cas d’usage métier particuliers et à répondre aux exigences réglementaires croissantes. Voici notre sélection chez Smartpoint.

Les solutions spécialisées en gouvernance des données

• Collibra s’est imposé comme la référence en matière de plateforme unifiée de Data Governance. Avec une couverture fonctionnelle large (data catalog, stewardship, conformité, lineage) et une forte compatibilité avec les environnements Snowflake, Databricks ou Azure, elle est de plus en plus adoptée par les grandes entreprises multi-sites.
• Alation est reconnu pour la qualité de l’expérience utilisateur côté data catalog. Son positionnement collaboratif métiers, associé à ses capacités de recherche intelligente et à des fonctionnalités de gouvernance orientées self-service, le place en tête des organisations engagées dans le déploiement de logiques data mesh ou fédérées.
• Informatica conserve sa position de leader historique grâce à sa suite très complète (Axon + EDC + MDM). Pour Smartpoint, cela reste la solution pour les SI complexes qui ont besoin d’une gouvernance de la qualité, de la gestion des référentiels, de la conformité et du cycle de vie des données.

Les outils intégrés dans les data cloud platforms pour une gouvernance embarquées

Ces outils intégrés nativement facilitent la gestion des métadonnées, la traçabilité des flux, la classification des données sensibles et la mise en conformité.

• Microsoft Purview s’impose pour la gouvernance de données si vous êtes très engagé dans l’écosystème Azure. Son intégration native avec Microsoft 365, Azure Synapse Analytics, Power BI ou encore Fabric permet d’unifier le suivi des données, du stockage à l’analyse. Grâce à ses fonctionnalités de classification automatique, de data lineage et de documentation réglementaire RGPD/AI Act, c’est un outil à privilégier pour toutes les entreprises qui ont adopté une stratégie cloud-first avec Microsoft.
• Google Dataplex offre une plateforme de gouvernance unifiée conçue pour piloter l’ensemble des actifs data stockés dans GCP : data lakes, entrepôts, catalogues, modèles IA. Il permet de centraliser les métadonnées, d’automatiser la qualité des données, de tracer les flux et de classifier les objets. Bien que légèrement moins mature que ses homologues Microsoft ou AWS, Dataplex est de plus en plus présents dans les architectures big data cloud-native, notamment dans les organisations exploitant Vertex AI ou BigQuery à grande échelle.

• AWS Glue Data Catalog dans l’environnement Amazon est une solution de catalogage intégrée à S3, Athena, EMR, Redshift ou encore Lake Formation. Il permet de documenter automatiquement les schémas, de gérer des règles d’accès via des politiques élaborées et de construire une gouvernance embarquée dans des architectures serverless. Couplé à Lake Formation et à Redshift Spectrum, Glue s’impose comme un standard dans les SI orientés analytics sur AWS, avec des capacités d’intégration fortes dans les environnements DevOps/DataOps.

Que de mieux que des Français pour outiller la gouvernance des données ?

• DataGalaxy est LA référence française dans le domaine du data catalog collaboratif. Son approche métier-first, son interface intuitive et sa capacité à favoriser l’acculturation Data (via une cartographie active des données) en font un outil de choix pour initier ou accélérer une démarche de gouvernance pragmatique.
• Zeenea, acteur tricolore également, est une solution intéressante par son approche agnostique cloud et ses capacités d’intégration étendue via API et connecteurs. C’est une solution à privilégier dans les SI distribués tout en s’assurant de la conformité et la sécurité des données.
• Semarchy est reconnu comme un MDM modulaire rapide à déployer. C’est une solution idéale pour les organisations qui veulent gérer de manière incrémentale plusieurs domaines de données de référence tout en maîtrisant les coûts et les délais de mise en place. Son approche low-code est autant appréciée par les équipes IT que les métiers impliqués dans le projet.

Et quelles sont les alternatives open-source ?

Pour les DSI qui peuvent s’appuyer sur des équipes de data engineering expérimentées et avec les capacités d’industrialiser en interne, nous recommandons chez Smartpoint de regarder de plus près Apache Atlas et DataHub (LinkedIN). Déjà, elles sont gratuites 😉 Du moins au niveau du coût d’acquisition car il faut avoir les moyens d’investir dans leur déploiement, leur maintien en conditions opérationnelles et leur évolutivité. Des alternatives intéressantes pour les DSI qui souhaite maîtriser leur infrastructure de gouvernance sans dépendance avec des éditeurs.

• Apache Atlas : solution open source issue de l’écosystème Hadoop, Apache Atlas est aujourd’hui utilisée dans de nombreuses entreprises. Elle permet de gérer le catalogage des métadonnées, la traçabilité des flux (data lineage) et la classification des données sensibles. Elle s’intègre nativement à des environnements distribués (Hive, Kafka, Spark) et répond à des exigences fortes en matière de conformité.
• DataHub : nous retrouvons de plus en plus cette solution chez nos clients notamment dans des environnements data mesh ou data platform modernes, DataHub est une solution intéressante par sa structure orientée graphe, ses APIs et sa capacité à se connecter à une large gamme de sources (bases, SaaS, pipelines).

Quelle Architecture cible et intégration dans le SI pour  une gouvernance exécutable ?

Une gouvernance des données est efficace que si elle est intégrée au système d’information. Des outils déconnectés du reste de l’architecture ne créent pas la valeur attendue, aussi performants soient-ils. Il s’agit donc d’orchestrer de manière cohérente les briques Data Catalog, Data lineage et MDM en les articulant étroitement avec les flux de données, les cas d’usage métier et les responsabilités organisationnelles.

Vue logique, une gouvernance centrée sur les actifs et leurs relations

• Le Data Catalog a une place centrale dans le dispositif. Il fédère la documentation, les glossaires métiers, les règles de gestion et devient le point d’entrée des utilisateurs pour explorer les actifs de données, comprendre leur finalité et s’y référer en toute confiance.
• Le Data Lineage vient enrichir le catalogue en apportant la visibilité sur les parcours de la donnée : transformations, mouvements, dépendances entre systèmes. Il relie les objets de données entre eux par les flux et traitements, assurant une traçabilité complète.
• Le MDM, quant à lui, constitue la source de vérité unique des données de référence (clients, produits, fournisseurs…). Il s’interface avec les systèmes producteurs et consommateurs, et expose ses métadonnées dans le catalogue pour une gouvernance pleinement intégrée.

Vue fonctionnelle, l’intégration avec les outils et les processus existants

• Connecteurs et API : les outils doivent se brancher aux bases de données, outils BI, entrepôts cloud, CRM/ERP via des connecteurs natifs ou API REST/GraphQL. Cela permet d’automatiser la collecte de métadonnées, l’analyse des flux et l’enrichissement du data catalog.
• Scanners de métadonnées pour détecter automatiquement les schémas, les champs sensibles ou les transformations non documentées dans les pipelines (ETL/ELT).
• Workflows de gouvernance : gestion des demandes d’accès, validation de définitions, processus de revue qualité ou audits doivent s’appuyer sur des workflows intégrés, pilotés par les data stewards et les responsables métiers.

Quelles bonnes pratiques pour une gouvernance des données durable ?

Pour réussir votre politique de gouvernance des données et l’inscrire dans la durée, vous devez adopter une stratégie progressive, pragmatique et pilotée. Il est tout d’abord recommandé de commencer petit, mais de viser juste ! En isolant un domaine prioritaire, comme les données clients ou liées aux risques, vous pouvez concentrer vos efforts en mobilisant les parties prenantes les plus concernées. Vous serez en capacité de démontrer rapidement la valeur ajoutée. Ce premier périmètre agit comme un levier de crédibilité et un socle pour les futures extensions vers d’autres référentiels.

La réussite d’un dispositif de gouvernance repose bien entendu sur l’implication des métiers via la désignation de data stewards. Ces derniers jouent un rôle central dans la documentation des données, la définition des règles de gestion, le suivi de la qualité et l’animation du référentiel. Au plus proches des usages, ils font le lien entre les enjeux techniques et les objectifs opérationnels tout en incarnant la gouvernance sur le terrain.

Enfin, une gouvernance n’est pérenne que si elle est pilotée par les usages et la qualité. Cela implique de définir des indicateurs de suivi pertinents tels que le DQI (Data Quality Index), le taux de complétion du glossaire ou le pourcentage de lineage documenté. Ces métriques permettent de mesurer l’adoption des outils, d’identifier les zones d’ombre et d’ajuster des actions au fur et à mesure pour renforcer le dispositif.

Success Story

Fiabiliser les KPIs stratégiques grâce au Data Catalog

Contexte : Un grand groupe français dans le secteur de la bancassurance souhaitait renforcer la fiabilité de ses indicateurs utilisés en comité de direction tout en améliorant la transparence et la gouvernance des données critiques.

Démarche : La DSI a initié un projet de mise en place de Data Catalog. En moins de six mois, plus de 300 KPIs ont été identifiés, documentés et reliés à leurs sources via des mécanismes de lineage. Ce travail a été mené en étroite collaboration avec les métiers, autour d’un rôle structurant : le data steward.

Résultats :

• Un taux d’adoption supérieur à 70 % côté utilisateurs métiers, grâce à une interface ergonomique et des actions de sensibilisation ciblées.
• Une visibilité inédite sur les données utilisées pour le pilotage stratégique.
• Un premier socle de confiance qui a permis d’étendre la gouvernance au MDM client puis aux référentiels produits.

Impact : Au-delà de la conformité RGPD renforcée, l’entreprise a vu une nette accélération de ses projets analytiques et IA, portée par une gouvernance activable, documentée et opérationnelle.

La gouvernance des données, c’est des processus, des rôles… et des outils bien choisis.

Le Data Catalog, le Data Lineage et le MDM ne sont pas de simples solutions techniques, ce sont les points d’ancrage opérationnels qui donnent corps à une gouvernance activable, au service de la transparence, de la conformité et de la performance des organisations.

En offrant une vue sur l’ensemble des actifs data, en assurant la traçabilité des flux et en fiabilisant les référentiels clés, ces outils permettent aux DSI et CDO d’instaurer un véritable climat de confiance autour de la donnée. Encore faut-il les intégrer dans une architecture cohérente, les aligner sur les usages métiers … et que cela s’inscrive dans la durée.

Outiller la gouvernance des données est un choix qui doit s’appuyer sur une analyse fine de la maturité data de l’organisation, des spécificités du SI, des priorités métiers et des impératifs réglementaires.

C’est précisément dans cette démarche que les équipes de Smartpoint s’inscrivent. Avec notre expertise conseil Data et savoir-faire d’intégration, nous aidons les organisations à structurer une trajectoire réaliste et progressive, en sécurisant les choix d’outillage, les architectures cibles et les plans de déploiement.

Besoin d’évaluer la maturité de votre gouvernance actuelle ? Vous souhaitez outiller la gouvernance des données ? Nos experts peuvent vous accompagner dans un diagnostic flash ou un cadrage outillage adapté à votre contexte SI.

Episode 5, Paris 24 juin

Les données sont un des actifs les plus précieux des entreprises. Préserver et garantir la qualité des données est indispensable pour s’assurer de la fiabilité des analyses, de l’efficacité des processus métiers et de la conformité réglementaire. En tant qu’ESN spécialisée en data engineering et data governance, Smartpoint intervient auprès des entreprises françaises dans la structuration de leur data management. Ce cinquième épisode de notre série se concentre sur la mise en œuvre concrète d’une politique de qualité des données, au cœur des enjeux de data governance, de business intelligence et de conformité réglementaire.

La data quality, fondement technique et opérationnel de toute stratégie de gouvernance des données

La qualité des données est une condition sine qua non de la confiance des utilisateurs, de l’efficacité des algorithmes d’intelligence artificielle et la pertinence des tableaux de bord. Sans données exactes, complètes et fraîches, aucun projet de Master Data Management (MDM), de Data Catalog, ou de BI n’est possible ; du moins dans la durée.

La Data Quality doit aujourd’hui s’intégrer dans une gouvernance des données cohérente avec les architectures data cloud modernes, les logiques de data mesh et les modèles de data fabric.

Les 6 dimensions standards de la qualité des données

1. Exactitude (Accuracy) : les données reflètent-elles fidèlement la réalité ?
2. Complétude (Completeness) : toutes les informations requises sont-elles bien présentes ?
3. Cohérence (Consistency) : les données sont-elles harmonisées entre les systèmes et référentiels ?
4. Fraîcheur (Timeliness) : les données sont-elles suffisamment récentes pour être fiables ?
5. Unicité (Uniqueness) : chaque entité est-elle représentée une seule fois dans le système ?
6. Accessibilité (Availability) : les données sont-elles disponibles pour les bons utilisateurs au bon moment ?

Ces six dimensions font référence dans les standards internationaux de la gouvernance des données (ex. ISO 8000, DAMA-DMBOK) et constituent la base de toute politique de data quality management.

Méthodologie pour construire une politique DQM robuste

Mettre en place une politique de Data Quality Management (DQM) ne s’improvise pas. Il s’agit d’un chantier extrêmement structurant qui demande d’impliquer les équipes data, les métiers et les architectes Data SI. Voici les cinq étapes pour mettre en œuvre une démarche cohérente, durable et surtout intégrée dans une stratégie de data governance.

1. Évaluer l’existant pour un état des lieux précis des données

Tout projet de DQM commence par une phase d’audit qualité des principales sources de données : bases transactionnelles, référentiels, entrepôts, flux d’intégration. Grâce au data profiling, on identifie doublons, valeurs incohérentes, champs vides, etc.

Des outils comme Informatica Data Quality, Talend Data Inventory ou encore SAS Data Management permettent aujourd’hui d’automatiser ce diagnostic. L’analyse des flux (ETL, API, pipelines) est également nécessaire pour comprendre comment les anomalies se répandent dans l’écosystème Data.

2. Définir les règles de qualité métier et technique

Les règles de qualité doivent être définies en collaboration avec les métiers car chaque domaine data (client, produit, contrat, finance, RH…) a ses spécificités. On distingue généralement les règles de validation (formats, contraintes), les règles de cohérence (logique métier) et les règles d’unicité (clés primaires, matching).

Ces règles doivent être centralisées dans un référentiel de données intégré à un Data Catalog comme Collibra ou DataGalaxy qui facilitent cette documentation en lien avec les équipes de Data Stewards.

3. Automatiser les contrôles et les corrections

Autre phase incontournable dans un projet DQM, c’est l’industrialisation des contrôles qualité. Concrètement, on intègre des points de contrôle dans les pipelines de données : lors de l’ingestion, les différentes transformations ou avant restitution dans un dashboard.

Les solutions de Data Quality Management comme Informatica, Ataccama ONE ou Talend Data Quality ont des fonctionnalités d’automatisation de la détection, du suivi et de la correction des anomalies. Ces outils permettent d’intégrer des règles de contrôle qualité directement dans les pipelines de traitement, aussi bien en batch qu’en streaming.

Ils offrent aussi des fonctions de profiling temps réel capables d’identifier les écarts (valeurs manquantes, doublons, formats incohérents) dès l’ingestion ou au moment de la transformation. En cas d’anomalie, un système d’alerting configurable peut notifier automatiquement les équipes concernées via email, tickets ITSM (ex. Jira, ServiceNow) ou messages instantanés (Slack, Teams). Mais surtout ces plateformes permettent de lancer des processus de correction ou de redressement automatique : normalisation des formats, suppression de doublons, enrichissement depuis des référentiels internes (MDM, CRM) ou externes (API) ou encore suppression conditionnelle des données de mauvaise qualité ou corrompues.

Aujourd’hui certaines solutions comme Informatica ou Ataccama ont des fonctionnalités d’auto-apprentissage. Elles peuvent recommander ou adapter dynamiquement les règles de correction en fonction des patterns observés sur les données historiques. C’est clairement la voie vers une gouvernance de la qualité industrialisée adaptative et contextualisée, ce qui est essentiel dans des environnements data distribués et multi-cloud qui se généralisent dans Systèmes d’information.

4. Intégrer les outils DQM dans l’architecture data existante

Mettre en place une gouvernance de la qualité nécessite une intégration fine avec toutes les briques de votre architecture Data : ETL, Data Warehouse, Lakehouse, outils BI ou moteurs d’IA. Avoir des connecteurs natifs (APIs REST) et des intégrations cloud-native sont désormais des critères de choix incontournables à notre sens.

5. Suivre les résultats avec des indicateurs métiers et techniques

Une politique de DQM se doit d’être pilotée avec des KPI clairs. Le DQI (Data Quality Index) est généralement utilisé comme agrégateur mais il doit être complété par des métriques plus opérationnelles comme :

• Le taux de rejet en entrée de pipeline
• Le volume de données corrigées automatiquement
• Le taux de complétude par domaine
• L’impact business : réduction des erreurs métiers, qualité des rapports, gains d’efficacité, etc.

Ces indicateurs doivent être consolidées dans des tableaux de bord partagés entre les équipes data, IT et métiers ; et bien entendu intégrés au reporting global de la gouvernance des données.

Quelles bonnes pratiques pour réussir la mise en production d’un projet de Data Quality Management (DQM) ?

La réussite de tout projet informatique, et c’est encore plus le cas pour un projet de mise en qualité des données, dépend d’un alignement fort entre IT, métiers et gouvernance.

• Impliquer les métiers dès la définition des règles de qualité
  La qualité des données doit répondre aux usages métiers. Leur implication dès les premières phases permet d’identifier les bons indicateurs de qualité et de garantir l’adhésion aux règles. Ce sont les utilisateurs métiers qui sont les plus à même de définir les critères pertinents selon les cas d’usage.
• Nommer des Data Stewards par domaine fonctionnel
  Véritables relais entre les équipes IT et les métiers, les Data Stewards jouent un rôle clé dans l’animation de la gouvernance. Ils assurent une coordination continue et permettent de pérenniser les responsabilités dans le temps.
• Documenter les règles de qualité dans un data catalog
  Le data catalog centralise et rend accessible l’ensemble des règles de qualité. Il facilite leur compréhension, assure leur traçabilité et supporte une gouvernance structurée. Il constitue le référent structurant qui garantit la transparence et la traçabilité du dispositif de qualité.
• Aligner les KPIs de qualité de données et KPIs métiers
  Le suivi de la qualité doit être rattaché aux objectifs opérationnels de l’entreprise. L’alignement des indicateurs permet de démontrer l’impact du DQM sur la performance et d’en justifier le retour sur investissement (ROI) auprès des directions.
• Mettre en place une gouvernance continue de la qualité
  La réussite d’un projet DQM se mesure dans la durée. Cela implique la mise en place de comités Qualité, la mise à jour régulière des règles ainsi que la réalisation d’audits réguliers. La gouvernance ne doit jamais être perçue comme un livrable, mais comme un processus vivant.

Une politique de qualité des données efficace

Une politique de Data Quality efficace permet de gagner en performance, en alignement règlementaire (conformité) et en force d’innovation. Elle s’inscrit dans une stratégie de gouvernance holistique, alignée sur les objectifs métiers et les architectures SI modernes.

Chez Smartpoint, nous accompagnons les entreprises dans le design, le déploiement et l’industrialisation de leur stratégie Data Governance, avec une approche outillée, pragmatique et axée résultats. Challengez-nous !

Épisode 4, 12 juin 2025

Chez Smartpoint, experts en architecture data pour la modernisation des plateformes BI et IA, nous constatons chaque jour à quel point la data governance est une problématique centrale, à la croisée de la conformité, de la sécurité, de la performance opérationnelle et de la souveraineté numérique. Nous vous proposons dans ce nouvel épisode de traiter de data governance et souveraineté numérique.

RGPD, quelles contraintes pour votre stratégie de Data Governance ?

Depuis son entrée en vigueur, le RGPD a imposé aux entreprises une transformation profonde de leur data management. Les exigences réglementaires rejoignent largement les fondamentaux d’une gouvernance des données solide :

• Qualité et exactitude des données traitées
• Minimisation des données et limitation de la conservation
• Traçabilité des traitements et droits des personnes
• Sécurité et confidentialité by design

La mise en conformité avec le RGPD oblige les entreprises à revoir complètement leur gouvernance des données. Premier chantier incontournable : disposer d’un registre des traitements exhaustif et actualisé. Ce n’est pas un simple document de conformité, ce registre est un outil structurant qui permet de cartographier les flux de données, d’identifier les zones à risques et de responsabiliser les métiers.

Autre exigence majeure : intégrer les analyses d’impact (PIA) en amont de tous les projets exploitant des données sensibles. Cela demande non seulement de l’expertise juridique et de la compréhension métier mais aussi une connaissance fine des architectures IT afin d’évaluer les risques et de définir des dispositifs de protection dès la conception.

La mise en œuvre opérationnelle du RGPD demande également la mise en place d’actions concrètes : effacement, portabilité, limitation des traitements. Ces fonctions, souvent sous-estimées dans les cahiers des charges, doivent aujourd’hui être industrialisées pour répondre à des demandes de plus en plus fréquentes et encadrées par des délais réglementaires stricts.

Cette conformité demande aux entreprises de disposer d’une cartographie précise des données personnelles au sein du système d’information. Il s’agit d’identifier où sont les données (bases relationnelles, plateformes cloud comme Snowflake, CRM type Salesforce, etc.), comment elles circulent et qui y accède. Une vision absolument nécessaire pour être en capacités de mettre en place les contrôles techniques et piloter la conformité de manière continue.

Enfin, la conformité ne repose pas sur un seul acteur qui serait le DPO. Elle ne peut être efficiente sans une gouvernance transversale, où chaque fonction (RSSI, Data Stewards, DPO) a un rôle clairement défini et intégré dans un process collaboratif. Le CDO pilote la stratégie et les usages, le DPO veille à la conformité juridique, le RSSI sécurise les traitements et les Data Stewards assurent la mise en opération des politiques.

Chacun a la responsabilité d’une brique essentielle du dispositif mais c’est la coordination structurée entre ces acteurs qui garantit l’efficacité, la cohérence et la réactivité du modèle de data gouvernance.

Alors que les cadres juridiques se durcissent avec le Data Governance Act et l’émergence d’une stratégie européenne de souveraineté numérique, cette orchestration est en passe de devenir un enjeu stratégique pour les directions IT.

Data Governance Act et Data Act : quelles nouvelles responsabilités pour les entreprises ?

L’Union européenne accélère la construction d’un espace européen des données avec deux textes essentiels qui redéfinissent en profondeur les exigences de data governance à l’échelle des entreprises. Le Data Governance Act (DGA) et le Data Act imposent de nouvelles responsabilités aux entreprises, en particulier aux directions data et IT (CDO, CTO, DSI), qui doivent adapter à la fois leur architecture des données, leur cadre de conformité et leurs outils de data management.

Le Data Governance Act pour une gouvernance des échanges de données plus encadrée

Le Data Governance Act a pour objectif de renforcer la confiance dans les échanges de données entre entités publiques, privées et à des fins altruistes. Il introduit la notion d’intermédiaires de confiance, chargés de garantir la transparence, la sécurité et la gouvernance éthique des flux de données partagées.

Concrètement ? Les entreprises doivent mettre en place une gestion des accords de partage de données avec des dispositifs de suivi contractuel, de traçabilité et de réversibilité. La transparence sur les finalités, les accès et les responsabilités est devenue une exigence réglementaire explicite.

Ce texte renforce aussi la pression sur l’interopérabilité technique notamment avec les plateformes cloud souveraines. Il impose une meilleure compatibilité avec des solutions capables de supporter des schémas de gouvernance avancés : catalogues de données, moteurs de lineage, outils de traçabilité comme proposent Informatica, Collibra ou les catalogues natifs proposés par Snowflake dans les environnements cloud hybrides.

Le Data Act pour une gouvernance étendue avec des impacts sur les coûts et l’architecture Data

Le Data Act élargit les droits d’accès aux données générées par les objets connectés (IoT) à la fois pour les utilisateurs finaux, les entreprises clientes et les tiers habilités.

En clair, les entreprises deviennent redevables de la mise à disposition des données, même lorsqu’elles sont hébergées sur des infrastructures techniques externes ou issues de produits. En pratique, la gouvernance des données non personnelles devient aussi stratégique que celle des données personnelles (RGPD) avec des obligations nouvelles en matière de partage, de sécurisation et de documentation.

Et cela implique de forts impacts en niveau techniques. Les architectures IT doivent être capables d’exposer, tracer et restituer les données de manière standardisée. Cela implique de repenser l’intégration des modules d’accès, de renforcer les capacités de business intelligence gouvernance, et de prévoir une hausse des coûts liés à la gouvernance des données (pilotage contractuel, mise en conformité, supervision technique, etc.).

Le Data Governance Act et le Data Act renforcent le rôle stratégique des fonctions data dans l’entreprise. Ils imposent une gouvernance élargie, interopérable et traçable qui impacte juridique, les architectures cloud, les outils de data catalog et les flux analytiques. Pour les CDO, CTO et responsables Data, cela implique de piloter la conformité non seulement comme une obligation mais comme un levier de souveraineté numérique et de compétitivité opérationnelle.

Comment aligner opérationnel et IT pour une Data Governance réellement intégrée ?

Chez Smartpoint, experts en architecture data pour la modernisation des plateformes BI et IA, nous sommes convaincus que la réussite d’un projet de data governance ne résume pas à la mise en conformité. Elle repose au contraire de la capacité à orchestrer les processus métiers et à s’appuyer sur les bons outils technologiques dans une logique d’alignement concret entre l’opérationnel et l’IT.

Du côté opérationnel, la gouvernance s’appuie avant toute chose sur une structuration claire des rôles.

Le Chief Data Officer (CDO) pilote les priorités.

Les Data Owners portent la responsabilité métier des données dans leur domaine en cohérence avec les exigences de qualité, d’usage et de traçabilité.

Les Data Stewards assurent l’exécution quotidienne des politiques data : gestion du glossaire, suivi du data lineage, traitement des anomalies, accompagnement des utilisateurs.

Il faut également mettre en place les comités de gouvernance, les référentiels RACI et des processus de validation transverses pour garantir une cohérence globale.

Ces fondations organisationnelles doivent pourvoir s’appuyer sur une infrastructure outillée et dimensionnée. Une gouvernance industrialisée passe par le déploiement de catalogues de données, tels qu’Informatica, Collibra, ou encore des modules natifs dans Snowflake, qui permettent de centraliser la documentation, d’attribuer les droits et de rendre visibles les flux de données.

Mais au-delà de l’inventaire, l’efficacité repose sur l’automatisation : classification dynamique des données, traçabilité (data lineage), règles de qualité en temps réel, alertes. Les directions IT/Data doivent également intégrer des solutions de Data Loss Prevention, de gestion des identités (IAM), de pseudonymisation, ainsi qu’une journalisation détaillée des accès pour répondre aux exigences de traçabilité et de résilience.

Par ailleurs, la gouvernance doit s’intégrer à l’ensemble de l’écosystème BI et IA. Les plateformes comme Microsoft Fabric, SAP Datasphere ou Snowflake permettent aujourd’hui d’embarquer nativement les logiques de gouvernance, de sécurisation et de documentation au cœur même des flux analytiques et des cas d’usage métier.

Comment se préparer à la souveraineté numérique ?

L’enjeu de la gouvernance des données dépasse largement le seul périmètre de la conformité règlementaire. Il s’agit d’avoir la maîtrise complète du patrimoine data de l’entreprise. Objectif malmené par les fortes dépendances technologiques, les tensions géopolitiques sur les flux de données et une pression réglementaire croissante. La souveraineté numérique est stratégique et la mise en oeuvre d’une data governance solide est la solution.

Cela demande de mettre en place un pilotage stratégique de la gouvernance au plus haut niveau de la DSI ou de la direction data. Il ne s’agit plus seulement de déployer des outils ou des process, mais de structurer une gouvernance capable de sécuriser, valoriser et tracer les données sur l’ensemble de leur cycle de vie, en lien étroit avec les métiers et les priorités technologiques.

Il est également indispensable de faire des choix structurants en matière d’infrastructure. Faire appel à des architectures cloud de confiance, compatibles avec les référentiels SecNumCloud, GAIA-X ou Trusted Cloud Europe, va de plus en plus faire la différence. Ces environnements permettent d’assurer un hébergement souverain, une interopérabilité maîtrisée et une conformité renforcée face aux réglementations européennes telles que le RGPD, le Data Governance Act ou encore le Data Act.

Combien coûte un projet de gouvernance des données ?

Il est difficile de donner un budget car le coût dépend du périmètre, de la maturité data, des outils choisis et de l’accompagnement externe dont vous avez besoin. Vous devez prendre en compte le coût logiciel qui va dépendre du volume de données et des fonctionnalités retenues, le coût d’accompagnement par un ESN spécialisée comme Smartpoint : AMOA et cas d’usage, cadrage, cartographie des données, choix de la solution et intégration. Vous devez aussi prévoir le coût des ressources en interne ou en prestations externes (chef de projet, data owners, etc.). Puis les années suivantes, les coûts de maintenance et d’évolution.

Pour donner un tarif indicatif pour une PME par exemple, il faut compter entre 50 et 70K€ de licences et souvent autant en ressources pour l’année 1.

La data governance est souvent perçue comme un centre de coûts alors que, lorsqu’elle est pilotée de manière structurée, c’est au contraire un levier de valeur et de maîtrise budgétaire.

Nos experts en data governance aident les entreprises à objectiver le ROI de leur gouvernance des données, en prenant en compte différents facteurs

• le coût des outils (data catalog, DLP, automatisation),
• les ressources consommées (CDO, Data Stewards, équipes IT),
• mais aussi les coûts évités ! Non-conformité, redondance, erreurs de reporting, perte de temps sur la BI ou dépendances excessives à des prestataires (vendor lock-in)

Pour Smartpoint, il faut définir des indicateurs clairs dès la phase de cadrage du projet : niveau de maturité des processus, taux d’automatisation, temps moyen de réponse aux demandes réglementaires, ou encore coût unitaire d’un accès aux données certifiées. Cela demande également un pilotage de toutes les dépendances techniques souvent sous-estimées dans les bilans de gouvernance : solutions SaaS, cloud providers, infogérance.

La souveraineté numérique s’ancre dans la réalité quand l’entreprise a les capacités d’industrialiser la gouvernance de la business intelligence. Encore trop souvent traitée comme une couche séparée, la BI doit être réintégrée dans une logique de gouvernance unifiée, interopérable et traçable. Les plateformes comme Snowflake, SAP Datasphere ou Microsoft Fabric offrent aujourd’hui des capacités natives de gestion des droits, de traçabilité et de sécurisation, qui permettent d’aligner enfin data governance, performance analytique et exigences réglementaires.

La conformité et souveraineté, les clés d’une data governance durable

Chez Smartpoint, nous pensons que la souveraineté ne se décrète pas : elle se construit, projet par projet, brique par brique, à travers une Data Governance activable, mesurable et résiliente.

L’intégration de la conformité (RGPD, DGA, Data Act…) dans la data governance est indispensable pour limiter les risques juridiques, renforcer la confiance des parties prenantes, et garantir l’agilité des plateformes BI et IA dans la durée.

Smartpoint, en tant qu’experts en architecture data pour la modernisation des plateformes BI et IA, accompagne les entreprises pour construire une gouvernance durable, souveraine, et réellement orientée valeur.

Data Governance et souveraineté numérique : quels enjeux concrets pour les DSI ?

La data governance ne se limite pas à la conformité réglementaire. Elle est moyen pour concilier performance opérationnelle, conformité et souveraineté numérique. Dans un contexte marqué par le RGPD, le Data Governance Act et le Data Act, les entreprises doivent bâtir une gouvernance robuste qui repose sur trois piliers :

• Conformité et protection : garantir que les données sont stockées, traitées et partagées dans le respect des réglementations européennes et nationales.
• Traçabilité et transparence : assurer un suivi complet du data lineage, depuis la source jusqu’à l’usage final, afin de renforcer la confiance et d’anticiper les audits.
• Souveraineté numérique : limiter les dépendances vis-à-vis de fournisseurs extra-européens, sécuriser l’hébergement et maîtriser l’accès aux données critiques.

Vers une gouvernance des données exécutable

Les nouvelles réglementations imposent une gouvernance plus opérationnelle et « exécutable ». Concrètement, cela signifie :

• Automatiser la classification des données pour identifier celles qui sont sensibles, critiques ou réglementées,
• Mettre en place des catalogues et registres de données intégrés aux plateformes cloud et on-premise,
• Déployer des politiques IAM (Identity & Access Management) strictes pour contrôler et tracer les accès,
• Mesurer en continu la qualité des données pour sécuriser leur réutilisation dans les projets IA et analytiques.

Gouvernance des données et innovation responsable

Au-delà de la conformité, la gouvernance des données bien structurée agit comme un catalyseur d’innovation :

• Elle permet de valoriser les données dans de nouveaux cas d’usage (IA, analytics avancé, open data).
• Elle favorise la mise en œuvre d’architectures data modernes (data mesh, data fabric) capables d’intégrer souveraineté et scalabilité.
• Elle soutient une innovation responsable, conciliant exploitation de la donnée et respect de la vie privée.

Pour les DSI et Chief Data Officers, la gouvernance des données et la souveraineté numérique ne sont plus des contraintes, mais des leviers pour construire des systèmes d’information fiables, auditables et innovants. Elles renforcent la confiance des clients, la résilience de l’entreprise et son autonomie stratégique face aux enjeux géopolitiques et réglementaires.

Épisode 3, le 22 mai 2025

La gouvernance des données ne se résume pas aux contraintes de conformité règlementaires et de choix d’outils. Elle repose avant tout sur une organisation claire, structurée où les responsabilités sont établies, partagées, comprises et respectées. Pour les grandes entreprises, la mise en place d’une organisation Data efficace est un pré requis indispensable pour industrialiser et sécuriser les usages de la donnée.

Dans ce troisième épisode, nous vous proposons d’entrer dans le détail des différents rôles essentiels à une bonne gouvernance des données, les interactions entre métiers, IT et conformité, ainsi que les modèles organisationnels les plus adaptés.

Les rôles clés pour une gouvernance des données efficace

Une organisation de la gouvernance des données repose sur une répartition précise des rôles et des responsabilités. Chaque acteur joue un rôle clé dans le cycle de vie et la qualité des données.

Chief Data Officer (CDO)

Le Chief Data Officer définit et pilote la stratégie data de l’entreprise. Il fixe les priorités, les standards de gouvernance et arbitre les décisions structurantes. Rattaché à la direction générale ou au COMEX, il assure l’alignement entre objectifs métier, contraintes réglementaires et capacités IT.

Data Owner

Le Data Owner est le responsable métier d’un domaine de données. Il définit les règles d’usage, les indicateurs de qualité et veille à la conformité des données sous sa responsabilité. Il est souvent issu d’une direction fonctionnelle (finance, marketing, RH…).

Data Steward

Le Data Steward est en charge de la mise en œuvre opérationnelle des règles de gouvernance. Il contrôle la qualité des données, documente les jeux de données dans les catalogues, identifie les anomalies et coordonne les actions correctives.

Data Architect / Data Engineer

Ces profils techniques conçoivent l’architecture de circulation et de stockage des données. Ils garantissent la cohérence, l’accessibilité et la scalabilité des systèmes de données dans un environnement devenu essentiellement hybride chez la plupart de nos clients (on-premise / cloud).

DPO, RSSI, Compliance Officer…

La gouvernance des données implique également des fonctions support : juridiques (DPO), sécurité (RSSI), conformité réglementaire. Ces parties prenantes contribuent à encadrer les risques associés aux données (RGPD, Data Act, IA Act…).

Une collaboration transverse : IT, métiers, conformité et direction générale

La gouvernance des données ne peut pas réussir sans une collaboration étroite entre les différentes fonctions de l’entreprise. Il est nécessaire de briser les silos traditionnels pour instaurer une gouvernance partagée :

• Les métiers expriment les besoins, définissent les usages, apportent leur expertise fonctionnelle.
• La DSI fournit les outils, les plateformes et veille à la performance technique de la gouvernance.
• Les équipes conformité encadrent les exigences légales et réglementaires.
• La direction générale sponsorise la démarche, en assure la légitimité et l’intégration dans les objectifs stratégiques.

Cette gouvernance partagée nécessite un alignement fort et une communication continue entre les acteurs. La mise en place de comités (Data Governance Council) permet cette coordination.

Modèles centralisé, décentralisé ou fédéré : quel modèle pour organiser la gouvernance des données ?

Le choix du modèle organisationnel dépend de la maturité data de l’entreprise, de sa taille, et de son mode de fonctionnement (centralisé, multi-BU, international…).

Modèle centralisé

La gouvernance est pilotée par une équipe dédiée au siège, qui définit les politiques, les rôles et supervise l’ensemble des opérations. Ce modèle convient aux organisations intégrées, avec un système d’information unifié.

Avantages :

• Cohérence des règles et des pratiques
• Vision globale des enjeux data

Limites :

• Éloignement des réalités métier
• Moins de flexibilité locale

Modèle décentralisé

Chaque entité métier ou géographique gère ses propres données selon ses spécificités. Les rôles sont dupliqués localement, avec des pratiques potentiellement hétérogènes.

Avantages :

• Autonomie des équipes
• Réactivité face aux besoins spécifiques

Limites :

• Risque de fragmentation
• Difficulté de pilotage transverse

Modèle fédéré (hybride)

C’est souvent le modèle privilégié par la plupart de nos clients : la gouvernance est définie globalement, mais déployée localement. Le CDO pilote la stratégie, tandis que des relais (Data Champions) la déclinent dans les entités opérationnelles.

Avantages :

• Équilibre entre homogénéité et agilité
• Meilleure appropriation locale des pratiques

Limites :

• Nécessite une coordination forte
• Exige des ressources compétentes à tous les niveaux

Les bénéfices d’une organisation Data structurée

Une structuration claire, dotée de rôles définis et d’interactions fluides, permet à l’entreprise de sécuriser ses données, de gagner en efficacité et de mieux exploiter son capital informationnel.

Sécurisation et conformité

Une organisation Data bien définie réduit significativement les risques de non-conformité et les expositions aux sanctions réglementaires. En clarifiant les responsabilités (notamment celles du DPO, des Data Owners et des responsables sécurité), l’entreprise est mieux préparée pour répondre aux exigences du RGPD, du Data Act ou encore de l’IA Act.
Elle est également plus résiliente face aux risques de fuites, de malveillance ou d’usages non maîtrisés des données.

Qualité et fiabilité

La structuration des rôles permet une meilleure gouvernance de la qualité des données. Les Data Stewards, en lien avec les métiers, assurent un suivi continu de la fiabilité, de la complétude et de la cohérence des données.
Cette amélioration directe de la qualité permet une prise de décision plus éclairée, une performance accrue des processus opérationnels et une meilleure expérience client.

Efficacité opérationnelle

Une gouvernance des données bien orchestrée élimine les redondances, les incohérences de traitement et les conflits d’usage entre les départements. Elle favorise la mise en place de référentiels partagés, de processus harmonisés, et d’outils interopérables.
Résultat : une réduction des coûts liés à la gestion de la donnée, une meilleure collaboration entre les équipes IT et métiers, et un gain global de productivité.

Bonnes pratiques pour une bonne organisation et une gouvernance des données efficace

• Clarifiez les rôles dès le départ : chaque acteur doit comprendre son périmètre et ses responsabilités pour éviter les conflits, les incohérences et les failles de conformité.
• Documentez les processus dans un référentiel commun (charte de gouvernance, politique de qualité des données…).
• Installez un Data Governance Council ou Comité de gouvernance incluant toutes les parties prenantes pour piloter les arbitrages stratégiques.
• Formez les collaborateurs aux enjeux de la gouvernance des données : acculturation, responsabilité de chacun, maîtrise des outils.
• Adaptez votre modèle organisationnel au contexte de votre entreprise (structure, culture, maturité data…).
• Suivez les indicateurs de performance (KPIs) pour évaluer l’efficacité de la gouvernance et ajuster la stratégie.

Outils de gouvernance des données : comment intégrer votre organisation dans la solution ?

Les outils ne se contentent plus d’être de simples référentiels, ils sont désormais de véritables plateformes de gouvernance opérationnelle, capables de refléter et d’accompagner l’organisation Data de l’entreprise. Leur bonne utilisation suppose néanmoins d’avoir, en amont, défini les rôles et l’organisaton. Les plateformes actuelles de Data Governance, Data Catalog ou Master Data Management (MDM) permettent de :

1. Définir et affecter les rôles

• Attribution des rôles clés comme Data Owner, Data Steward, CDO, DPO, etc.
• Paramétrage des droits d’accès et des responsabilités dans l’outil.
• Gestion fine des périmètres de responsabilité (par domaine de données, BU, région…).

2. Suivre les responsabilités et les actions

• Suivi des actions correctives menées par les Data Stewards.
• Notifications automatiques en cas d’écarts de qualité, d’anomalies ou de non-conformité.
• Workflows intégrés pour validation, correction ou escalade selon les responsabilités définies.

3. Représenter l’organisation et sa gouvernance

• Possibilité de modéliser des structures hiérarchiques (gouvernance centralisée, fédérée, etc.).
• Définition de groupes de gouvernance, comités, ou data domains avec leur pilotage associé.
• Vision transverse des rôles dans le data lineage, les glossaires, les règles de gestion.

En bref

Mettre en place une organisation orientée data est structurant pour inscrire durablement la gouvernance des données dans l’entreprise. Cela implique de définir clairement les rôles et responsabilités, de favoriser une collaboration étroite entre les différentes fonctions (métier, IT, conformité), et d’adopter un modèle organisationnel adapté à la complexité et à la maturité de l’organisation.

Une gouvernance efficace repose avant tout sur une structure lisible, des acteurs identifiés (CDO, Data Owner, Data Steward, DPO, etc.) et des processus partagés. En structurant ainsi l’organisation autour de la donnée, l’entreprise sécurise son patrimoine informationnel, gagne en agilité, et crée les conditions d’un usage industrialisé, fiable et responsable de la donnée.

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Avant de choisir un outil, assurez-vous que :

• La solution retenue est interopérable avec vos outils SI et référentiels existants.
• Vos rôles sont clairement définis dans une charte de gouvernance.
• Vos processus sont documentés et cartographiés.
• Le modèle organisationnel cible est aligné avec votre structure (BU, filiales, multi-cloud).

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