Comment ne pas se noyer dans un Data Lake de nos jours ?

Les Data Lakes (ou lacs de données) sont devenus des infrastructures essentielles pour centraliser et stocker la masse croissante de données produites par les entreprises. Pourtant, sans gouvernance solide, ces espaces risquent rapidement de se transformer en véritables « marécages de données » (data swamps) : données incohérentes, qualité insuffisante, doublons et silos métiers.
Cet article explique les principaux enjeux liés aux lacs de données et montre comment la gouvernance des données et des rôles dédiés comme le Data Steward permettent de garder la maîtrise de son patrimoine informationnel.

Qu’est-ce qu’un Data Lake ?

Un Data Lake est un espace de stockage centralisé où sont déposées toutes les données d’une organisation, qu’elles soient structurées (bases de données, ERP, CRM), semi-structurées (logs, JSON, XML) ou non structurées (documents, images, vidéos).
Contrairement à un data warehouse (entrepôt de données) qui impose une structure en amont, le data lake conserve les données dans leur format brut afin de favoriser l’agilité et l’innovation.

Sans gouvernance, ce lac peut rapidement devenir incontrôlable, rendant les données inutilisables pour l’analyse et la prise de décision.

Les risques d’un Data Lake sans gouvernance

Beaucoup d’organisations pensent pouvoir « repousser » la cartographie et la gouvernance des données. Mais cette procrastination mène généralement à plusieurs problèmes :

• Rapports incohérents : chaque département obtient des résultats différents à partir des mêmes données.
• Qualité insuffisante : erreurs, valeurs manquantes, données obsolètes.
• Doublons massifs : accumulation de copies et versions divergentes.
• Perte de confiance : les équipes finissent par douter de leurs propres indicateurs.

Comme pour une blessure négligée, l’absence de gouvernance en amont peut transformer un problème mineur en crise majeure.

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Les 4 phases de dérive d’un Data Lake

Phase 1 : les signaux faibles

• Les problèmes apparaissent seulement dans certains silos métiers.
• Les Data Stewards d’équipe peuvent encore corriger manuellement les erreurs.
• Les impacts restent limités à court terme.

Action recommandée : instaurer rapidement des règles de qualité des données et documenter les sources dans un glossaire métier pour prévenir la propagation.

Phase 2 : l’alerte départementale

• Les erreurs et doublons commencent à toucher un département entier.
• La qualité des données devient une contrainte opérationnelle.
• Les décisions commencent à être biaisées.

Action recommandée : mettre en place une stratégie de gouvernance plus formalisée, avec un suivi qualité, des workflows de correction et des indicateurs (Data Quality KPIs).

Phase 3 : la contamination organisationnelle

• Les problèmes de données dépassent un département et touchent plusieurs équipes.
• Les flux non contrôlés entraînent des incohérences globales.
• Les usages analytiques et IA deviennent risqués.

Action recommandée : créer un réseau de Data Stewards transverses, chargés de contrôler la qualité, tracer les origines (data lineage) et organiser les flux.

Phase 4 : le marécage de données

• Le Data Lake est devenu inutilisable pour la prise de décision.
• La gouvernance des données est quasi inexistante.
• L’organisation subit des impacts financiers, opérationnels et réglementaires (risque RGPD, HIPAA, etc.).

Action recommandée : constituer une équipe Data dédiée (Chief Data Officer, Data Stewards, Data Governance Manager) et lancer un programme de gouvernance structuré (politiques, catalogage, outils spécialisés).

Gouvernance proactive : la clé pour éviter le chaos

L’adage « mieux vaut prévenir que guérir » s’applique parfaitement à la gestion des données.
Aujourd’hui, le volume et la vitesse des flux (Big Data) touchent toutes les entreprises, grandes ou petites. Avoir une gouvernance proactive permet de :

• Préserver la qualité et l’intégrité des données.
• Réduire les coûts liés au nettoyage et à la duplication.
• Faciliter la conformité réglementaire (RGPD, CCPA, FISMA).
• Favoriser la confiance et l’adoption des données par les métiers.

Bonnes pratiques pour ne pas se noyer dans un Data Lake

1. Cartographier les sources avec un glossaire métier et technique.
2. Mettre en place un Data Catalog pour centraliser les métadonnées et documenter les jeux de données.
3. Attribuer des rôles clairs : Data Stewards, Data Owners, Chief Data Officer.
4. Définir des règles de qualité (unicité, complétude, exactitude, fraîcheur).
5. Automatiser les contrôles via des outils de data observability.
6. Former les équipes à la gouvernance et à la culture data.

Source utile : Data Lake

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

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.