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.

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.

Smartpoint vous recommande

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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Épisode 2, 15 mai 2025

Après avoir dressé l’état de l’art des raisons qui motivent la mise en place de la gouvernance des données, il est temps de poser les fondations : quelles sont les dimensions essentielles à prendre en compte pour mettre en place une gouvernance des données efficace ?

La gouvernance des données désigne l’ensemble des pratiques, processus et politiques qui visent à garantir la qualité, la sécurité, la conformité et la valorisation des données au sein d’une organisation. 

Chez Smartpoint, nous structurons nos démarches autour de 6 piliers fondamentaux de la gouvernance des données.

1. La qualité des données : fondation de toute exploitation fiable

La gouvernance des données commence par la qualité. Pour qu’une donnée soit utile, elle doit être exacte, complète, cohérente, à jour et disponible au bon moment. Ces critères sont essentiels pour permettre une prise de décision éclairée, fiable et reproductible. En entreprise, cela se traduit par la mise en place de contrôles automatisés, de règles métiers claires, de mécanismes de validation et de process de correction. La qualité des données ne concerne pas uniquement l’IT : elle impacte directement les métiers, l’analytique, la performance des algorithmes d’IA et la confiance globale dans les outils de pilotage.

2. Conformité RGPD / AI Act / Data Act et sécurité : respecter et protéger

La donnée est aujourd’hui un actif réglementé. La gouvernance vise à garantir le respect des normes (RGPD, Data Act, AI Act…), à protéger la confidentialité et à prévenir tout accès ou usage non autorisé. Cela implique la mise en œuvre de politiques de sécurité robustes : gestion fine des habilitations, classification des données, traçabilité des accès, chiffrement, et procédures en cas d’incident. Une gouvernance efficace transforme la contrainte réglementaire en levier de confiance, en apportant des réponses précises aux exigences internes et externes en matière de conformité.

3. Gestion et responsabilité : savoir qui fait quoi

Une bonne gouvernance repose sur des rôles clairs. Il est essentiel de définir les responsabilités autour des données : qui en est propriétaire (Data Owner), qui les administre (Data Steward), qui les utilise, qui peut les modifier ? Cette clarté organisationnelle permet d’éviter les zones grises, de fluidifier les processus de validation et de responsabiliser les acteurs. Elle s’appuie sur des politiques, des référentiels et des matrices de responsabilité (type RACI), tout en instaurant une culture de la redevabilité, indispensable à la maîtrise du patrimoine data.

4. Cycle de vie et gouvernance opérationnelle : encadrer chaque étape

Gouverner les données, c’est en maîtriser le cycle de vie dans sa totalité : de la création à la suppression, en passant par la collecte, le stockage, la transformation, l’archivage ou encore l’exposition. Chaque phase comporte des risques et des obligations spécifiques. La gouvernance opérationnelle consiste à encadrer ces étapes par des processus robustes et documentés : politiques de rétention, supervision des pipelines, suivi des accès, gestion des métadonnées, etc. C’est grâce à cette maîtrise du cycle de vite que les entreprises peuvent garantir la cohérence, la conformité et la pérennité de leurs actifs data dans le temps.

5. Connaissance des données et catalogue de données : voir, comprendre, partager

On ne peut pas gouverner ce que l’on ne connaît pas. La gouvernance implique donc un effort structuré pour documenter les données, leurs origines, leurs transformations, leurs usages et leurs flux. Cela passe par des outils comme les catalogues de données, les glossaires métiers, les solutions de data lineage ou encore les cartographies de flux. Cette connaissance partagée favorise la transparence, facilite la collaboration entre les équipes, et renforce la réutilisation responsable et maîtrisée des données au sein de l’organisation.

6. Processus et contrôles : piloter et faire évoluer

Enfin, pour que la gouvernance soit réellement efficace, elle doit être incarnée par des processus de pilotage et de contrôle continus. Il s’agit de vérifier que les politiques sont bien appliquées, que les règles sont respectées, et que les écarts sont identifiés et corrigés. Cela nécessite des mécanismes d’audit, des indicateurs de suivi, des comités de gouvernance, et des plans d’amélioration continue. En intégrant ces boucles de contrôle, la gouvernance devient un outil dynamique de gestion des risques, de mesure de maturité et de progrès collectif.

La gouvernance à chaque étape du cycle de vie des données

La gouvernance des données est trop souvent appréhendée comme une problématique qui se pose uniquement en aval, lors de la restitution des données, de leur analyse ou dans le cadre de projets IA. En réalité, elle doit être intégrée dès la création de la donnée, et pensée comme un fil conducteur qui accompagne celle-ci tout au long de son existence. Cette approche s’appelle la gouvernance by design : proactive, structurée et inscrite dans l’opérationnel.

Le cycle de vie d’une donnée peut être représenté en étapes majeures :
Cycle de vie des données : Création → Stockage → Transformation → Partage → Analyse → Archivage / Suppression
À chaque stade, les principes de gouvernance doivent être mis en oeuvre, en lien avec les piliers que nous avons détaillés précédemment (qualité, conformité, responsabilité, connaissance, etc.).

• Lors de la création, qu’il s’agisse de saisie par un utilisateur, de collecte automatisée ou de génération de flux machine, la gouvernance intervient pour garantir le respect du cadre légal dès la collecte, le respect des formats, l’attribution d’un responsable de la donnée et la première documentation. Une donnée bien conçue est une donnée qui ne nécessitera pas d’être « réparée » plus tard.
• Dans la phase de stockage, la priorité est mise sur la structuration, la sécurisation et la maîtrise de l’accessibilité. La gouvernance veille à ce que les données soient hébergées dans des environnements adaptés à leur criticité, avec des droits d’accès clairs et une organisation logique permettant leur exploitation efficace.
• La transformation (traitements, nettoyages, enrichissements, agrégations) doit elle aussi être encadrée : les règles métiers appliquées doivent être transparentes, les processus reproductibles et les actions traçables. Cela permet non seulement de renforcer la qualité, mais aussi de documenter les choix effectués, élément indispensable dans un contexte réglementaire amené à renforcer encore ses exigences (AI Act pour ne citer que lui).
• Le partage des données, en interne ou en externe, est une étape critique. La gouvernance intervient ici encore pour définir les conditions d’accès, tracker les consultations, vérifier la conformité des usages et s’assurer que seules les personnes autorisées ont accès aux bonnes données et dans le bon format. Un bon partage, c’est un partage utile, contrôlé et sécurisé.
• L’analyse et la valorisation (BI, IA, dashboards) nécessitent des données fiables, explicables et bien documentées. La gouvernance a notamment pour finalité de renforcer la confiance dans les indicateurs produits, d’assurer la transparence des traitements algorithmiques et de faciliter l’audit des résultats fournis. C’est un levier essentiel pour les directions métiers, la gouvernance de l’IA, et la prise de décision éclairée.
• L’archivage ou la suppression des données doit respecter des règles précises de durée de conservation, de confidentialité et de conformité. Une gouvernance bien structurée permet d’éviter l’accumulation de données inutiles ou risquées, en automatisant les processus de purge ou de mise en conformité.

La mise en œuvre de cette gouvernance tout au long du cycle de vie permet non seulement de réduire les risques opérationnels, réglementaires et techniques mais aussi d’accélérer les usages et la valorisation des données en toute confiance.

C’est cette vision intégrée que nous déployons chez Smartpoint : une gouvernance pensée dès l’amont, connectée à l’action, au service de la performance des entreprises.

Benchmark éditeurs en outils de gouvernance des données

Le marché des solutions de gouvernance des données a beaucoup changé ces dernières années, porté par l’explosion des volumes de données, les exigences réglementaires croissantes (RGPD, AI Act, Data Act), l’émergence de nouveaux usages analytiques et le déploiement de l’IA. L’offre éditeurs s’est structurée autour de briques complémentaires, allant du catalogage intelligent à la gestion automatisée de la qualité, en passant par la traçabilité assistée par IA ou la classification sémantique des données sensibles.

Chaque éditeur a une approche spécifique : certains outillent avant tout les data stewards et les CDO avec des interfaces centrées sur les glossaires métiers ; d’autres s’adressent aux équipes Data IT en priorité avec des fonctions avancées de lineage, de contrôle et de sécurité. Et bien entendu l’intelligence artificielle intégrée dans ces outils permet de découvrir automatiquement les métadonnées, de suggérer des classifications ou encore de détecter des usages anormaux, accélérant ainsi la mise en œuvre de la gouvernance à l’échelle.

Le choix de la solution dépend de plusieurs facteurs :

• la maturité de votre organisation en matière de gouvernance
• la typologie de votre architecture SI (cloud, data lake, systèmes legacy…)
• vos priorités métiers (conformité, self-service BI, IA fiable…)

Chez Smartpoint, nous accompagnons nos clients dans la sélection, l’intégration et l’orchestration de ces briques technologiques dans une logique d’architecture ouverte et évolutive. Notre approche gouvernance by design repose sur des retours terrain concrets, une grille d’évaluation indépendante et une capacité à adapter les outils aux usages réels.

Tableau comparatif des outils de gouvernance des données

En bref

Mettre en œuvre une gouvernance des données ne consiste pas à déployer un outil ou à rédiger une politique de gouvernance. Il s’agit de piloter un dispositif vivant, ancré dans les usages et activé à chaque étape du cycle de vie de la donnée. Grâce aux six piliers fondamentaux présentés (qualité, conformité, responsabilité, cycle de vie, connaissance et contrôle), les organisations peuvent transformer leur patrimoine data en un vivier de confiance, d’agilité et de valeur.

Cette gouvernance doit désormais s’incarner dans les équipes : qui fait quoi ? Qui est responsable ? Comment organiser la coopération entre IT, métiers et conformité ? Et ce sera l’objet de notre prochain épisode « Construire une organisation data ».

Vous souhaitez structurer ou faire évoluer votre gouvernance des données ?
Chez Smartpoint, nous accompagnons les DSI et CDO dans le cadrage et l’intégration des outils du marché, l’évaluation de leur maturité gouvernance et la modélisation des rôles et responsabilités. Contactez-nous.

Épisode 1 – 7 mai 2025

La gouvernance des données est devenue un véritable enjeu pour les entreprises. Elle apporte une réponse directe à un constat de plus en plus partagé dans les grandes organisations : les données sont partout mais très rarement maîtrisées. Et cette absence de maîtrise coûte cher en temps, en ressources, en argent … et en opportunités manquées.

Alors, pourquoi ce sujet revient-il sans cesse dans les réunions DSI, les audits, les projets data et les échanges avec les directions métiers ? Pourquoi mettre en place une gouvernance des données ? Voici quelques éléments de réponse concrets issus de la réalité opérationnelle sur les projets que nous menons chez Smartpoint, ESN spécialisée en Data et IA.

1. Une réalité quotidienne de plus en plus complexe

Les systèmes d’information sont devenus des écosystèmes interconnectés, hétérogènes et évolutifs. On y retrouve des données issues :

• des logiciels métiers (ERP, CRM, RH…),
• d’outils SaaS (collaboratifs, analytiques, marketing…),
• de bases de données historiques ou entrepôts décisionnels,
• d’objets connectés (IoT industriels, capteurs, véhicules…),
• de fichiers partagés en réseau (Excel, CSV, PDF, etc.),
• de flux temps réel (API, streaming Kafka, télémétrie…),
• de formulaires web ou mobiles (collecte directe utilisateur),

Résultat : des doublons, des données obsolètes, contradictoires ou tout simplement introuvables.

Nous ne comptons plus les DSI qui nous disent :

On passe plus de temps à chercher la bonne donnée qu’à l’utiliser.

Cette accumulation désordonnée rend l’exploitation des données chronophage, frustrante mais aussi risquée. Les équipes BI passent un temps considérable à “nettoyer” avant d’analyser. Les projets IA sont mis en pause faute de jeux de données fiables. Les directions métiers perdent confiance dans leurs tableaux de bord.

2. Ce que recouvre vraiment la gouvernance des données

Ce terme de gouvernance des données revient souvent dans les discussions, mais il est aussi largement galvaudé, utilisé à tort comme un synonyme de conformité réglementaire, de projet technique, ou même de simple référentiel.

En réalité, il recouvre une démarche beaucoup plus large et concrète :

La gouvernance des données, c’est l’ensemble des règles, des rôles et des outils qui permettent de s’assurer que les données sont correctement gérées dans toute l’entreprise.

Ce n’est ni un simple plan qualité, ni uniquement un dispositif RGPD. C’est une démarche continue, ancrée dans la réalité des projets, qui vise à répondre à une question simple :
Pouvons-nous faire confiance à nos données pour prendre les bonnes décisions ?

3. Des questions précises, posées tous les jours

La gouvernance des données n’est pas un sujet « stratégique » au sens théorique. C’est un sujet très concret, qui se manifeste sous forme de petites (ou grandes) questions irritantes. En voici quelques-unes, fréquemment remontées par les équipes :

• Qui est responsable de cette donnée ?
• Est-ce que je peux me fier à ce chiffre ?
• À quoi servent toutes ces colonnes dans ce fichier Excel ?
• Où sont stockées les données utilisées par cette IA ?
• Est-ce qu’on a le droit d’utiliser ces données pour cet usage ?
• Pourquoi les ventes du CRM ne correspondent-elles pas aux chiffres de la BI ?
• Combien de temps doit-on garder ces données ?

Chacune de ces questions peut révéler une faiblesse de gouvernance. Elles sont le point de départ d’une prise de conscience.

4. Ce que la gouvernance des données change concrètement dans l’entreprise

Une gouvernance bien pensée, ce n’est pas un projet à part. C’est un levier transversal, qui bénéficie à tous les étages de l’organisation :

• Moins de temps perdu à chercher ou recouper les données
• Moins d’erreurs dans les reportings et les décisions
• Une meilleure base pour développer des outils analytics ou IA
• Une conformité by design avec les réglementations (RGPD, Data Act…)
• Une meilleure collaboration entre IT et métiers, grâce à un langage commun autour des données

Conclusion : Commencer par les vrais irritants

Plutôt que de démarrer par un grand plan théorique ou un référentiel international, commencez par écouter les irritants remontés par les métiers, les équipes data ou les projets IT. C’est là que la gouvernance des données prend tout son sens.

👉 Dans le prochain épisode, nous explorerons les piliers fondamentaux de la gouvernance des données, et comment les articuler pour créer un cadre robuste, sans complexifier l’existant.