Malakoff Humanis est l’un des principaux acteurs français de l’assurance mutualiste et de la protection sociale. Face à l’intensification des exigences réglementaires et à l’essor des usages data au sein de l’organisation, l’entreprise a constaté que son catalogue de données et ses pratiques de gouvernance existantes n’étaient plus suffisants.
Confronté à une adoption limitée, à un faible engagement des métiers et à une stratégie de gouvernance en perte de vitesse, Malakoff Humanis a lancé une initiative de transformation pour moderniser son approche, renforcer sa conformité et générer une valeur métier mesurable à partir des données.
Un principe clé a guidé cette démarche : une gouvernance des données efficace doit être collaborative, alignée avec les enjeux métiers et pleinement intégrée aux processus opérationnels.
Défis
Malakoff Humanis a rencontré plusieurs défis structurels et organisationnels :
- Stratégie de gouvernance des données stagnante et peu adoptée
- Absence de langage data commun entre les équipes IT, data et métiers
- Manque de visibilité sur les flux de données de bout en bout
- Exigences réglementaires et d’audit croissantes
- Analyses d’impact manuelles et chronophages
- Rapports, outils et développements d’algorithmes redondants
L’organisation avait besoin d’une solution capable d’aller au-delà d’une documentation statique, en apportant visibilité, collaboration, conformité et efficacité opérationnelle à l’échelle.t could go beyond static documentation — enabling visibility, collaboration, compliance, and operational efficiency at scale.
Pourquoi DataGalaxy
Malakoff Humanis a choisi DataGalaxy selon trois critères clés :
- Capacités de data lineage de bout en bout, garantissant une transparence complète
- Interface intuitive favorisant l’adoption transverse
- Plateforme centralisée connectant IT, data et métiers autour de définitions partagées
Cette combinaison a permis de transformer la gouvernance, d’une contrainte réglementaire, en un véritable levier de performance.nto a performance accelerator.
« « L’utilisation de DataGalaxy nous a apporté de nombreux résultats concrets. Aujourd’hui, plus de 1 000 données sont référencées, disponibles et accessibles. Nous avons également réussi à référencer et connecter une quinzaine d’applications à l’outil DataGalaxy. » »
Mise en œuvre de DataGalaxy
Malakoff Humanis a déployé DataGalaxy pour structurer un cadre de gouvernance collaboratif et scalable.
Les équipes ont :
- Centralisé les métadonnées et les définitions métiers dans un référentiel commun
- Cartographié le lineage de bout en bout à travers les systèmes et processus
- Accéléré et fiabilisé les analyses d’impact
- Renforcé les workflows de gouvernance pour répondre aux exigences d’audit
- Structuré les actifs data afin de préparer les initiatives IA
Cette approche a offert une visibilité complète sur la circulation des données dans l’organisation, renforçant à la fois la transparence et la confiance.y and trust.
Résultats
Avec DataGalaxy, Malakoff Humanis peut désormais :
- Augmenter de 40 % l’efficacité de l’équipe gouvernance
- Réduire le temps et les coûts de préparation aux audits
- Renforcer la conformité réglementaire et limiter l’exposition aux risques
- Éviter la duplication de rapports, d’outils et d’algorithmes
- Améliorer la qualité des données et la confiance organisationnelle
- Accélérer la résolution des incidents opérationnels
- Préparer les équipes à des cas d’usage avancés et pilotés par l’IA
En conséquence, Malakoff Humanis a réduit les pénalités réglementaires, raccourci le time-to-value des projets data et transformé la gouvernance en un levier mesurable de performance opérationnelle.ry fines, shortened time-to-value for data projects, and transformed governance into a measurable driver of operational performance.
À retenir
La gouvernance des données moderne doit concilier conformité et performance.
En combinant visibilité de bout en bout, collaboration et alignement métier, DataGalaxy permet à Malakoff Humanis de faire de la gouvernance un actif stratégique, réduisant les risques, améliorant l’efficacité et accélérant l’innovation pilotée par la data.
