Data governance et data quality : le duo gagnant
19 août 2025 | Lecture : 8 mins | Data Gouvernance
par Jessica, Tech writer
La data quality est un enjeu business primordial pour les entreprises.
Il paraît donc logique d’en laisser la gestion aux équipes qui récoltent ou utilisent quotidiennement la data.
Pourtant, il existe une solution plus efficace pour assurer la qualité des données : la data governance. On fait le point !
Data governance : la solution pour une meilleure data quality
Les enjeux de la data quality
La data quality permet aux équipes métiers (produit, marketing, finance, RH…) de travailler avec des données régulièrement actualisées et simplifiées pour mener à bien leurs projets et les encourager à innover.
Pour qu’une donnée soit de qualité, elle doit impérativement être conforme aux réglementations de protection des données (RGPD, etc.) en vigueur. Les responsables de la data doivent ainsi être en mesure de retrouver les données d’un client, ainsi que les doublons, et être en mesure de les supprimer.
Mais si la data quality semble être une évidence… Elle ne l’est pas pour autant ! La réalité montre que :
- Les volumes de données massifs sont difficiles à maintenir à jour
- Une donnée peut devenir obsolète si elle n’est pas actualisée partout
- Sans responsable désigné, les bases se dégradent (erreurs, doublons, informations manquantes)
C’est ici que la Data Governance devient le levier stratégique.
La fonction de la data governance
La Data Governance aide à mettre en place un système de mesure de la qualité des données grâce à des indicateurs de qualité performants. Ces derniers répertorient et signalent toutes les données erronées présentes dans la base, et permettent la mise en place d’actions correctives.
La gouvernance des données demande que tous les métiers de l’entreprise se responsabilisent. Ils doivent édicter des règles de gestion des données et définir le responsable métier et les missions à réaliser pour maintenir la Data Quality.
Le petit + ? La Data Governance installe une véritable dynamique de qualité sur le long terme pour votre entreprise.
Limites de la data quality sans data governance
La data quality garantit que les données utilisées par les métiers (marketing, produit, finance, RH, etc.) sont exactes, complètes et à jour.
Pour être de qualité, une donnée doit :
Être conforme aux réglementations (RGPD, CCPA, HIPAA, ISO 8000)
Être facilement retrouvable et sans doublons
Pouvoir être modifiée ou supprimée sur demande
Constat
Maintenir ces critères est difficile avec des volumes massifs, des mises à jour incomplètes et l’absence de responsabilité claire.
Conclusion
Sans gouvernance, la qualité se dégrade.
Bonne pratiques pour développer et maintenir vos data products
Dans ce guide, nous vous proposons une présentation complète afin de vous aider à faire face aux complexités du développement et du maintien de data products.
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Data governance : le socle stratégique de la qualité
La Data Governance établit les règles, rôles et processus qui assurent la qualité, la sécurité et l’usage optimal des données.
Elle s’appuie sur :
Des indicateurs de qualité suivis en continu
Des règles métier partagées par toutes les équipes
Une responsabilisation collective
Des référentiels communs (DAMA-DMBOK, BCBS 239)
A retenir
La Data Governance transforme la Data Quality en avantage compétitif durable.
Les 6 indicateurs de data quality
Exactitude – Les informations sont correctes, vérifiées et vérifiables (ex. : numéro de facture, adresse email).
Complétude – Toutes les données nécessaires sont présentes (ex. : adresse avec code postal et pays).
Conformité – La donnée respecte les formats et règles métiers définis.
Intégrité – Cohérence assurée entre données liées (référentielles et transactionnelles).
Unicité – Pas de doublons dans les bases (ex. : un seul enregistrement par client).
Disponibilité – Données accessibles dans les délais attendus par les métiers.
Ces six critères constituent la base d’une évaluation fiable de la qualité des données. Pour aller plus loin, IBM propose une approche structurée autour des 6 piliers de la Data Quality, qui détaille les bonnes pratiques pour améliorer durablement la qualité et la gouvernance des données.
3 leviers pour améliorer la data quality grâce à la data governance
L’implication des équipes dans la définition des règles de qualité des données
La gestion de la Data Quality se fait via les règles de qualité des données. On y trouve, par exemple, les informations relatives au format d’une adresse mail.
Toutes ces règles doivent être établies par les responsables métiers eux-mêmes : ils savent reconnaître les informations indispensables, les bons formats…
L’implication immédiate des métiers dans la rédaction des règles de qualité des données permet une appropriation directe et un suivi plus efficace. Si ces règles sont édictées par les responsables de la gouvernance des données, elles ne représenteront probablement pas les réalités du terrain, et les métiers risquent de ne pas en tenir compte.
La prise en compte du facteur humain
Il est parfois difficile de déterminer objectivement si les données collectées sont qualitatives, surtout si vous n’utilisez que des facteurs traditionnels. Ne négligez pas l’humain !
Un collaborateur expérimenté, habitué à utiliser certaines entrées de données, sera plus habilité à vous dire s’il en est satisfait ou non.
Pour retranscrire ces facteurs de ressenti, vous pouvez utiliser des indicateurs de confiance. Ils vous garantissent une meilleure représentation des données utilisées au sein des équipes et expliquent pourquoi dans le cas contraire elles sont négligées.
La mise en place du machine learning
Après avoir défini les règles à respecter, vous pouvez les coupler avec du machine learning. Vous obtiendrez ainsi des recommandations sur les actions correctives à mettre en place pour résoudre les problèmes de qualité des données.
N’oubliez pas de récolter les avis de vos collaborateurs ! Les experts d’un département peuvent aussi attribuer un score de confiance aux données utilisées.
L’algorithme chargé d’évaluer la Data Quality considère les résultats et vérifie la qualité des données selon les règles mises en place. Mais pas seulement : l’outil prend en compte l’utilisation de la donnée par les différents métiers.
Le rôle clé de la Data Governance à l’ère de l’IA
Avec l’essor de l’IA générative et des analyses prédictives :
Décisions plus rapides et fiables
Réduction des risques réglementaires
Valorisation maximale des données pour de nouveaux cas d’usage (analytics avancée, automatisation, IA responsable)
La data quality et la data governance forment un duo indissociable pour toute organisation souhaitant exploiter pleinement la valeur de ses données.
Une qualité de données élevée permet de prendre des décisions fiables et d’alimenter des initiatives innovantes, mais elle ne peut être maintenue sans un cadre de gouvernance solide.
En structurant les règles, en définissant clairement les responsabilités et en intégrant des indicateurs de performance, la Data Governance assure la cohérence, la conformité et la pertinence des données dans le temps.
Dans un contexte où l’IA générative et l’analytique avancée transforment les usages, ces deux disciplines ne sont plus de simples leviers de conformité : elles deviennent des moteurs de compétitivité et de différenciation.
FAQ
- Data Governance et Data Management, est-ce la même chose ?
-
Non. La Data Governance définit les règles, rôles et responsabilités, tandis que le Data Management est l’exécution opérationnelle (stockage, intégration, transformation des données).
- Peut-on automatiser la Data Quality ?
-
En partie. Les outils et algorithmes peuvent détecter les incohérences, mais l’évaluation de la pertinence reste souvent humaine.
- Quels outils pour suivre la Data Quality ?
-
Un Data Catalog enrichi d’indicateurs de qualité, de workflows de validation, et de connecteurs aux systèmes sources.
Points clés à retenir
- La data quality seule est insuffisante : sans gouvernance, elle se dégrade rapidement.
- La data governance fournit le cadre nécessaire pour maintenir la qualité, garantir la conformité et créer de la valeur durable.
- 6 indicateurs clés permettent de suivre la qualité : exactitude, complétude, conformité, intégrité, unicité et disponibilité.
- Trois leviers renforcent la data quality : implication des métiers, prise en compte du facteur humain, automatisation via l’IA.
- À l’ère de l’IA, gouvernance et qualité des données sont des atouts stratégiques pour accélérer les décisions et limiter les risques.
- Les plateformes de data & AI product governance comme DataGalaxy permettent d’orchestrer ces pratiques à l’échelle.
À propos de l'auteur
Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.
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