Gouverner, c’est structurer la confiance dans les données

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.