Améliorer la gestion des données avec la data gouvernance

La gestion des données (data management) est devenue un défi complexe pour toutes les organisations. Entre explosion du Big Data, exigences réglementaires strictes (RGPD, HIPAA, CPRA…), et attentes croissantes des équipes métiers, il ne suffit plus de stocker et sécuriser la donnée : il faut la rendre exploitable, fiable et contextualisée.

C’est ici que la data gouvernance (data governance) joue un rôle clé : elle ne se limite pas à l’IT, mais structure l’ensemble des processus, rôles et outils pour transformer la donnée en un véritable actif stratégique.

Gestion des données (Data Management) : Fondations techniques et meilleures pratiques

Le Big Data a été une révolution pour les entreprises. Les bases de données sont maintenant capables d’accumuler un volume de données considérable, à l’aide de l’évolution des technologies de sourcing et de stockage. Bien entendu, la réglementation sur la sécurité des données doit aussi être au cœur des préoccupations…

La gestion des données encadre l’importation, le stockage, l’exploration et l’archivage de la data d’une entreprise. Elle est nécessaire pour rendre accessibles les données adéquates aux personnes concernées, tout en respectant des contraintes d’efficacité et de conformité. La valeur de la data ne change pas sur le plan business : la gestion des données se concentre uniquement sur la partie opérationnelle et technique.

L’administration des bases de données est souvent assurée par le département IT de l’entreprise (Data Engineers, les Data Architects ou encore les Responsables Data Lake).

Gouvernance des données (Data Governance) : Normes, rôles et impact métier

La Data Governance est l’ensemble des normes et des process qui valorisent et régulent toutes les ressources liées à la donnée de l’entreprise (sources de données, bases de données, fichiers Excel…).

La gouvernance de données sert notamment à déterminer et analyser :

Plus proche des métiers et de leurs besoins, la data gouvernance apporte un niveau de réflexion plus stratégique que la gestion des données.

L’objectif est de faciliter la prise de décision aux différents niveaux de l’entreprise à l’aide des données. Tous les acteurs de l’entreprise peuvent alors innover, trouver l’information qui fera avancer leurs projets, faire accélérer le go-to-market… et dépasser la concurrence.

La politique de data gouvernance est appliquée par les décideurs stratégiques de l’entreprise : les Chief Data Officers, les directeurs de Business Units…

Pourquoi la Data Governance est essentielle pour réussir la gestion des données

1. Garantir la qualité et la fiabilité des données

Une bonne gouvernance permet d’identifier rapidement les données fiables et pertinentes, d’éliminer les doublons ou incohérences, et d’assurer une traçabilité complète (data lineage).

2. Renforcer la sécurité et le contrôle d’accès

En appliquant le principe du moindre privilège (least privilege), seules les personnes habilitées peuvent accéder à certaines données sensibles, réduisant ainsi les risques de fuite ou de violation.

3. Simplifier la conformité réglementaire

Avec des réglementations de plus en plus strictes, la gouvernance facilite la mise en place de contrôles et de rapports conformes aux exigences légales.

4. Accélérer les opérations et la collaboration

En reliant les données aux besoins métiers, la gouvernance fluidifie les processus et réduit le temps perdu à chercher, valider ou réconcilier des informations.

Les bonnes pratiques pour déployer une politique de gouvernance efficace

1. Commencer petit, penser grand
   Débutez avec un périmètre restreint (par exemple, une seule Business Unit ou un domaine de données spécifique), puis étendez progressivement.
2. Impliquer les métiers dès le départ
   La gouvernance ne doit pas être un projet purement IT : impliquer les utilisateurs finaux garantit que les règles et outils sont adaptés à leurs usages.
3. Mettre en place des rôles et responsabilités clairs
   Exemples :
   • Data Owner : responsable de la donnée et de sa conformité
   • Data Steward : garant de la qualité et du respect des règles
   • Data Custodian : responsable technique de l’infrastructure
4. S’appuyer sur des outils adaptés
   Une plateforme comme DataGalaxy permet de cartographier, documenter et gouverner l’ensemble des actifs de données et d’IA dans un espace collaboratif unique.

Étude de cas : Gouvernance des données dans le secteur bancaire

Une entreprise du secteur bancaire collectait des millions de données clients et transactions, mais souffrait de :

• Données dupliquées et contradictoires
• Difficulté à prouver la conformité face aux audits
• Manque de confiance des équipes métiers

En mettant en place une gouvernance structurée (rôles, règles d’accès, outil de catalogage et de gouvernance), elle a réduit de 40 % le temps de préparation des rapports réglementaires et amélioré la satisfaction des équipes grâce à des données fiables et contextualisées.

FAQ

Qu’est-ce que la gouvernance des données ? –

La gouvernance des données garantit que les données sont exactes, sécurisées et utilisées de manière responsable en définissant des règles, des rôles et des processus. Elle comprend l’établissement de politiques, l’attribution de responsabilités et la mise en place de standards pour gérer les données tout au long de leur cycle de vie.

Quelle est la différence entre gouvernance des données et gestion des données ? +

La gestion des données (data management) concerne les opérations quotidiennes (collecte, stockage, traitement), tandis que la gouvernance des données définit les règles et responsabilités qui encadrent ces opérations.

La gouvernance des données est-elle obligatoire ? +

Elle n’est pas imposée en tant que telle par la loi, mais certaines réglementations (RGPD, HIPAA, BCBS 239…) exigent des mesures qui en font une nécessité de fait.

Comment on met en place une gouvernance des données ? +

Pour mettre en place une gouvernance des données, il faut commencer par définir des objectifs clairs et ce qu’on veut couvrir. Ensuite, on attribue des rôles comme des responsables ou des référents data, et on crée des règles pour l’accès, la confidentialité et la qualité. Des outils comme les catalogues de données ou les plateformes de métadonnées aident à automatiser tout ça, à suivre l’origine des données, et à garder une bonne visibilité et un bon contrôle sur l’ensemble des actifs data.