Outiller la gouvernance des données ? Data Catalog, data lineage et MDM

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.