Étiquette : Stratégie Data

Data Governance

Pourquoi parle-t-on autant de gouvernance des données aujourd’hui ?

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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
FAQ – C’est quoi le Data Act ?


Le Data Act est un règlement européen adopté en 2023.
Il vise à faciliter l’accès, le partage et l’usage des données non personnelles dans toute l’Union européenne, notamment celles générées par les objets connectés (IoT), les services cloud ou les plateformes industrielles.

Pourquoi c’est important pour la gouvernance des données ?
Le Data Act impose :
une traçabilité claire des accès aux données,
des règles de partage équitables entre entreprises,
une interopérabilité des services cloud,
et un cadre contractuel plus juste, notamment pour les PME.
En clair : c’est une brique complémentaire au RGPD, axée sur les données industrielles et leur valorisation responsable.


FAQ – C’est quoi l’AI Act ?


L’AI Act est le règlement européen sur l’intelligence artificielle, adopté en 2024.
C’est le premier cadre légal mondial dédié aux systèmes d’IA, classés selon leur niveau de risque (faible à inacceptable).
Pourquoi c’est important pour la gouvernance des données ?

L’AI Act impose :
des obligations fortes sur les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA (qualité, absence de biais, documentation),
des procédures de contrôle pour les IA à haut risque (RH, santé, justice…),
et une transparence sur les modèles génératifs (type ChatGPT).
En clair : ce règlement oblige les entreprises à articuler gouvernance de l’IA et gouvernance des données, dès la conception des projets.

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.

Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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    IA, Cloud et IoT – Les piliers technologiques des DSI

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    Les prévisions (ABI Research) pour les cinq prochaines années mettent en exergue des transformations profondes qui impacteront considérablement les stratégies des DSI et des Responsables Data. l’intelligence Artificielle et une gestion toujours plus poussées des données s’imposent comme des leviers majeurs en terme de compétitivité, nécessitant une approche proactive et structurée pour répondre aux défis d’un écosystème en mutation rapide.

    L’évolution à un rythme effréné des technologies redéfinit en profondeur les stratégies des DSI et des Responsables Data. À l’horizon 2025, trois piliers technologiques se distinguent comme étant les principaux leviers de transformation : l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning, le Cloud et l’IoT. Ces innovations, bien que distinctes, convergent pour façonner un nouvel écosystème.

    1. Intelligence Artificielle et Machine Learning : De l’expérimentation à l’industrialisation

    L’IA générative et le Machine Learning sont en passe de devenir des composants essentiels des infrastructures IT. Selon ABI Research, les dépenses en modèles de langage à grande échelle (LLM) connaîtront une croissance annuelle de 35 %, révélant une adoption de plus en plus généralisée au sein des entreprises. Toutefois, la vision par ordinateur (Computer Vision) reste dominée par des modèles traditionnels, les modèles de vision à large échelle (LVM) peinant encore à démontrer un ROI convaincant.

    Pour les DSI, l’industrialisation de l’IA nécessitera une intégration hybride entre les modèles traditionnels et les approches basées sur l’IA générative. La maîtrise des coûts, la protection des données et la scalabilité des infrastructures seront des priorités absolues pour une adoption réussie.

    2. Le Cloud et la montée en puissance du modèle hybride

    Le Cloud va poursuivre son évolution vers des architectures hybrides et souveraines, permettant aux entreprises de concilier agilité, performance et conformité réglementaire. ABI Research prévoit que d’ici 2029, le volume de données industrielles dépassera 4 zettaoctets, accentuant encore davantage la nécessité d’un traitement efficace et sécurisé des données.

    Pour les DSI, l’adoption d’un cloud hybride est. un impératif pour assurer la flexibilité des ressources et une gouvernance des données renforcée. La mise en place de data fabrics permettra de standardiser et d’intégrer les données issues de multiples sources, favorisant des analyses avancées et une meilleure prise de décision.

    3. IoT et connectivité intelligente : Une explosion des cas d’usage

    L’Internet des Objets (IoT) s’impose comme un accélérateur d’innovation dans les environnements industriels et urbains. ABI Research prévoit que le marché des réseaux privés 5G pour l’IoT atteindra 75,9 milliards de dollars d’ici 2030, bien que sa croissance soit légèrement revue à la baisse par rapport aux prévisions initiales. Les dispositifs IoT de suivi des chaînes d’approvisionnement continuent également leur développement, répondant aux exigences accrues de traçabilité et d’optimisation logistique.

    Pour les DSI, l’essor de l’IoT impose de sécuriser les flux de données, d’intégrer des plateformes de gestion IoT robustes et d’optimiser la connectivité pour exploiter pleinement le potentiel des réseaux intelligents.

    IA, Cloud et IoT – Une convergence stratégique inéluctable

    L’IA, le Cloud et l’IoT ne sont plus des choix technologiques optionnels, mais des leviers stratégiques incontournables. Leur intégration dans l’écosystème IT permettra aux entreprises de gagner en résilience, en compétitivité et en efficacité opérationnelle.

    Pour les DSI, la capacité à orchestrer ces technologies de manière cohérente et à anticiper les défis liés à leur déploiement sera un facteur clé de différenciation. L’avenir appartient aux organisations qui sauront exploiter la puissance des données et des infrastructures intelligentes pour innover et se transformer durablement. Vous avez besoin de vous faire accompagner sur ces chantiers ? Contactez Smartpoint.

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    Architecture

    Architecture Data,  micro-services ou monolithique ? Un choix déterminant pour votre infrastructure d’entreprise.

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    Alors qu’il existe une multitude d’outils et de solutions data qui s’offrent à vous ; vous devez vous interroger sur votre architecture Data – et sa roadmap – car c’est elle qui doit influencer votre stack technologique. Il ne s’agit pas tant de choisir entre architecture monolithique et architecture micro-services que de s’interroger sur la pertinence de votre stratégie data dont l’objectif est de soutenir votre business et vos capacités d’innovations dans la durée. Votre « vision data » va se traduire par une décision architecturale qui définit la manière dont votre entreprise gère et valorise ses données. Explications.

    Du on-premise au cloud, c’est aussi une évolution architecturale !

    Le paysage technologique des deux dernières décennies a connu une transformation radicale. Hier, les architectures de données étaient intrinsèquement en silos, chaque système fonctionnant en vase clos avec des degrés de compatibilité très limités. Les applications et les données étaient prisonnières d’infrastructures « on-premise » où l’intégration et l’interopérabilité étaient des défis majeurs (et des vrais centres de coûts) qui freinaient la collaboration et la pleine exploitation des données.

    Aujourd’hui, le paradigme a basculé vers le « cloud », où se mêlent des configurations hybrides et des solutions on premise toujours très présentes. L’adoption d’architectures en micro-services a radicalement changé l’approche de la conception et de la gestion des données. Cependant, avec cette nouvelle liberté vient la responsabilité de choisir judicieusement parmi un large éventail d’outils éditeurs et de services offerts par divers cloud service providers (CSP). Les micro-services offrent un catalogue de services indépendants, chacun excellant dans sa spécialité et communiquant avec les autres via des interfaces bien définies.

    Architectures Data, monolithique vs. micro-services

    L’Architecture monolithique

    C’est la configuration traditionnelle que l’on rencontre encore dans la plupart des entreprises. Toutes les fonctions sont regroupée en un seul et unique bloc logiciel. Imaginons par exemple, un énorme référentiel Airflow qui gère à la fois l’ingestion, la transformation des données et l’automatisation des processus métier, comme un guichet unique pour toutes les opérations data.

    L’Architecture Microservices

    Avec le cloud, les architectures data ont évolué vers un modèle de micro-services, où chaque service est autonome et spécialisé dans une fonction précise : gestion des données batch, transformation des données ou data warehousing. Citons pour exemples AWS Lambda, Apache Kafka, ou encore Snowflake choisis pour leur efficacité dans leurs domaines respectifs. Chaque service opère indépendamment, permettant une spécialisation et une adaptabilité qui étaient inimaginables dans les architectures en silos du passé.

    Quel choix d’outil pour quelle architecture ?

    Pour une architecture monolithique : Vous pouvez choisir des outils intégrés capables de gérer l’ensemble du cycle de vie des données au sein d’une même plateforme, tels que Talend ou Informatica. Les solutions comme Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) pour Azure peuvent convenir à ce type d’architecture en offrant un ensemble d’outils unifié.

    Pour une architecture microservices : Vous optez pour la spécialisation avec des outils dédiés pour chaque service. AWS Lambda pour l’exécution de code sans serveur, Apache Kafka pour le traitement des flux de données en temps réel, et Snowflake pour le data warehousing sont des exemples de cette diversification des outils. Ou encore Azure Functions pour des scénarios d’intégration événementielle, et Google BigQuery pour l’analyse en volume des données.

    Quels critères essentiels à prendre en compte dans votre choix d’architecture data ?

    1. Spécialisation vs. Intégration : L’architecture micro-services comprend la spécialisation (une fonction = un service), mais exige une intégration rigoureuse pour éviter la création de nouveaux silos.
    2. Infrastructure distribuée : Les micro-services optimisent l’efficacité et la scalabilité. AWS Lambda, par exemple, offre une solution de calcul sans serveur, tandis qu’un cluster Kubernetes est préférable pour des charges de travail plus lourdes et constantes. Azure et AWS offrent une variété de services qui s’alignent avec cette approche, comme Azure Event Hubs pour l’ingestion d’événements à grande échelle ou AWS Kinesis pour le streaming de données.
    3. Interopérabilité et gouvernance des données : L’interconnexion entre services est un enjeu majeur ! Les outils d’orchestration comme Apache Airflow peuvent aider … mais cela induit souvent des coûts supplémentaires et de la complexité. L’interopérabilité doit être intégrée dès la conception pour éviter des solutions de gouvernance onéreuses comme les catalogues de données ou des outils d’observabilité. Les services comme Azure Data Factory et AWS Glue facilitent l’orchestration de workflows data et l’intégration de services.
    4. Gestion des coûts : Les architectures microservices peuvent entraîner des coûts de transfert de données inattendus. Des outils comme Apache Kafka réduisent ces coûts en optimisant le traitement des données avant de les déplacer vers des solutions comme Snowflake. Les coûts de transfert et de stockage des données restent un point de vigilance. Les solutions comme Apache Kafka et les services de streaming de données peuvent minimiser ces coûts et optimiser le flux de données.

    Architecture Data en micro-services ou monolithique ?

    L’architecture choisie est essentielle car elle va déterminer l’efficacité de votre stratégie data. Dans un monde où les fournisseurs de cloud continuent d’innover et d’intégrer des services plus efficaces, les architectures modulaires en micro-services sont appelées à devenir encore plus interconnectées, performantes et économiques. L’avenir des données se dessine dans le cloud, où la complexité cède la place à la connectivité, à toujours plus d’agilité et à l’optimisation des coûts.

    Chez Smartpoint, nous vous accompagnons dans la conception et la mise en oeuvre d‘une architecture data, sur mesure, en parfait alignement avec votre stratégie et vos objectifs métiers. Notre expertise et notre approche agnostique vous assurent une stratégie data qui n’est pas seulement performante aujourd’hui, mais qui est aussi prête pour les innovations de demain. Challengez-nous !

    Pour aller plus loin :

    Back-to-the-Future-From-Microservice-to-MonolithTélécharger

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