La cartographie des données : quoi, pourquoi, et comment ?
5 septembre 2025 | Lecture : 6 mins | Qualité des données
par Jessica, Tech writer
Toutes les données collectées par l’entreprise doivent être exploitées – c’est-à-dire analysées, triées, segmentées, puis qualifiées.
Et pour être utiles, ces données doivent nécessairement être rendues accessibles à tous les métiers d’une entreprise.
Mais comment faire ?
La cartographie des données répond à ce problème, dans le but d’établir une topographie commune à tous les collaborateurs.
Définition & rôle de la cartographie des données
La cartographie des données est une démarche qui vise à établir une représentation claire et partagée des sources, des transformations et des usages des données dans l’entreprise.
Elle consiste à recenser les données disponibles, à visualiser leur circulation dans les différents systèmes d’information et à documenter leur signification à travers des référentiels communs.
Contrairement à une simple liste de bases de données, la cartographie donne une vue topographique de l’écosystème data.
Tous les collaborateurs, qu’ils soient data scientists, responsables informatiques ou experts métiers, peuvent ainsi parler le même langage et comprendre comment les données sont produites, stockées, transformées et exploitées.
Bénéfices et avantages de la cartographie des données
La valeur de la cartographie réside dans sa capacité à offrir une vision à 360° de la donnée.
Ses bénéfices principaux sont :
- Accessibilité universelle : Rendre la donnée compréhensible et utilisable par tous.
- Qualité et fiabilité : Détecter les redondances et incohérences.
- Alignement métier-technique : Décloisonner les silos historiques et fluidifier la collaboration.
- Traçabilité & transparence : Identifier la provenance et le cycle de vie d’une donnée.
- Gouvernance renforcée : Fournir un socle pour les initiatives de data governance et d’AI governance.
En d’autres termes, cartographier la data, c’est mettre fin au chaos informationnel et bâtir un langage commun pour l’entreprise.
Des travaux de McKinsey montrent qu’une gouvernance efficace crée de la valeur mesurable lorsqu’elle s’appuie sur des règles claires, la qualité et la responsabilisation des équipes.
Outils clés pour réussir une cartographie des données
Pour construire une cartographie efficace, trois briques fondamentales sont utilisées :
- Le glossaire métier
- Il regroupe et définit les métadonnées et les objets métiers clés de l’entreprise.
- Objectif : assurer une compréhension commune et limiter les ambiguïtés (ex. : qu’est-ce qu’un “client actif” ou une “adresse de facturation” ?).
- Les modèles et dictionnaires de données
- Les modèles de données précisent comment les informations sont structurées (données structurées, semi-structurées ou non structurées).
- Le dictionnaire technique complète cette vue en décrivant les champs, attributs et règles de stockage.
- La cartographie des flux de données
- Elle décrit les traitements, transformations et mouvements des données dans les systèmes d’information (ETL, API, pipelines).
- Objectif : comprendre comment la donnée évolue de sa collecte à son utilisation.
À ces outils s’ajoute la définition des formats d’accès et des règles d’utilisation (sécurité, confidentialité, conformité avec des réglementations comme le RGPD ou le HIPAA).
Cartographie des données : un pont entre technique et métier
Prenons un exemple concret : la notion d’adresse de facturation client.
- Côté technique: Elle peut être stockée dans plusieurs bases de données ou systèmes ERP/CRM
- Côté métier: Sa définition peut varier selon les services (finance, logistique, support client)
Sans cartographie, cette multiplicité crée des incohérences. Avec une cartographie bien structurée, l’entreprise établit un référentiel partagé et supprime les silos.
Ce processus devient un pilier de la gouvernance opérationnelle des données, car il permet à chaque service de travailler avec une donnée fiable, documentée et contextualisée.
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Méthodologie pour mettre en place une cartographie des données efficace
La réussite repose sur une approche itérative et collaborative :
- Commencer petit : cartographier un périmètre restreint (par exemple, les données clients).
- Impliquer tous les collaborateurs : chacun contribue avec ses connaissances, dans une logique bottom-up.
- Relier les initiatives locales : agréger les cartographies métiers pour élargir progressivement la vision globale.
- Intégrer la cartographie dans les processus quotidiens : ce n’est pas un projet ponctuel mais un outil vivant, à mettre à jour en continu.
À terme, l’objectif est une cartographie globale, couvrant l’ensemble des services et systèmes, évolutive au rythme des transformations de l’entreprise.
Data mapping et data & AI governance : un pilier stratégique
Avec l’essor de l’intelligence artificielle générative et des projets de Machine Learning, la cartographie des données devient encore plus stratégique. Elle permet de :
- Identifier les jeux de données exploitables pour entraîner les modèles.
- S’assurer que les données utilisées sont conformes (RGPD, CPRA).
- Mettre en place une gouvernance de l’IA transparente et responsable.
En ce sens, la cartographie est une brique essentielle de la Data & AI Product Governance.
La cartographie des données n’est pas seulement un outil technique : c’est une pratique stratégique qui relie les données, les métiers et les objectifs business.
Elle apporte clarté, transparence et gouvernance dans un environnement de plus en plus complexe.
FAQ
- Quelle est la différence entre cartographie des données et gouvernance des données ?
-
La gouvernance définit les règles et responsabilités liées aux données, tandis que la cartographie fournit une vision claire et partagée des flux et des usages.
- Quels outils utiliser pour créer une cartographie ?
-
Glossaire métier, modèles et dictionnaires de données, cartographie des flux (ETL, pipelines, API), et solutions de Data Governance comme Collibra, Alation ou DataGalaxy.
- Qui doit participer à la cartographie des données ?
-
Tous les métiers : IT, data, mais aussi les équipes opérationnelles (marketing, finance, RH). La contribution collaborative est clé.
- Pourquoi est-ce que la cartographie est-elle importante pour l’IA et l’analytique ?
-
Parce qu’elle garantit des données fiables, traçables et conformes, indispensables à des modèles d’IA robustes et responsables.
- Comment maintenir une cartographie à jour ?
-
En l’intégrant aux processus quotidiens et en utilisant des solutions collaboratives qui automatisent la mise à jour des métadonnées.
Points clés à retenir
- La cartographie des données offre une vision commune et accessible à tous les métiers, garantissant qualité, traçabilité et alignement entre technique et business.
- Elle repose sur des outils comme le glossaire métier, les dictionnaires de données et la cartographie des flux pour documenter, structurer et contextualiser l’information.
- Véritable pilier de la data & AI governance, elle soutient la conformité, l’entraînement des modèles IA et la collaboration en éliminant silos et incohérences.
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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