Gestion de base de données : réussir son projet data catalog

Le data catalog est bien plus qu’un simple outil de documentation : c’est un levier stratégique pour organiser, gouverner et valoriser vos données.

Bien conçu, il permet de centraliser les connaissances, de faciliter la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27701) et d’accélérer les usages métiers et IA.

Mais comment réussir son projet de data catalog et en tirer une valeur durable ?

Pourquoi un data catalog en 2025 : gouvernance, conformité, et AI readiness

Un data catalog doit toujours répondre à des besoins métier précis.

Ce n’est pas une solution magique, mais une brique centrale de la stratégie Data & AI Governance de l’entreprise.

Exemples de problématiques :

• Manque de clarté sur les définitions et propriétaires des données
• Difficultés à tracer la lignée des données dans les dashboards (Power BI, Tableau, Looker)
• Contraintes réglementaires (RGPD, ISO 27001/27701)
• Migration (CRM, ERP, cloud – ex., Salesforce, Snowflake, BigQuery)
• Absence de classification claire pour organiser les actifs data

En formulant des OKR concrets (ex. réduire de 30 % le temps de recherche des données), vous dimensionnez le projet et priorisez les fonctionnalités du catalog.

Définir des objectifs métiers mesurables (OKR & KPI)

Un data catalog doit servir les besoins des métiers. Il ne s’agit pas d’une solution miracle : pour en tirer profit, vous devez prévoir l’utilisation de votre catalogue de données et le dimensionner à vos besoins.

Commencez par noter les problématiques que vous rencontrez. Quels sont les obstacles qui vous empêchent d’avancer ?

• Vous n’êtes pas sûr d’avoir toutes les clés pour comprendre les données que vous manipulez : Avoir des tableaux de bord, c’est une chose, mais vous remarquez des erreurs, vous ne retrouvez pas la source de la data ou son propriétaire
• Vous devez vous conformer aux contraintes réglementaires du marché : Vous utilisez des données personnelles, mais vous ne savez pas où vous en êtes avec le RGPD
• Vous devez migrer les données vers une nouvelle plateforme : un changement de CRM, par exemple, est une occasion de documenter les données concernées. Cependant, vous n’avez pas de catégories clairement définies pour ranger la data

Un projet de data catalog doit commencer par des objectifs tangibles :

• Améliorer la fiabilité des rapports financiers
• Réduire le risque de non-conformité RGPD (DSAR, consentement)
• Développer une culture data partagée grâce à un business glossary

Choisir un premier cas d’usage à fort impact (≤ 90 jours)

Les futurs usagers du data catalog doivent apprendre à utiliser l’outil.

Pour une conduite du changement réussie, démarrez avec un projet modeste mais concret. Le but est de montrer aux équipes les avantages du data catalog la manière de l’utiliser et, surtout, l’intérêt qu’il représente pour votre entreprise.

Les 3 KPI pour générer une réelle valeur

Découvrez rapidement les trois meilleures façons de mesurer le succès et de faire une réelle différence dans votre organisation.

Téléchargez le livre blanc

Comment choisir le premier cas d’usage ?

Pour embarquer les équipes, démarrez par un pilote simple mais stratégique :

• Documenter les données du rapport d’activité financier mensuel
• Cataloguer les jeux critiques d’un projet de conformité
• Créer un glossaire métier partagé pour réduire les ambiguïtés

Une fois le pilote réussi, montrez les gains : temps gagné, fiabilité accrue, meilleure collaboration.

Constituer l’équipe projet (CDO, DPO, Data Stewards, Data Owners)

Pas besoin d’impliquer tous vos collaborateurs dans ce premier projet pilote. Ce dernier doit être plus qu’une présentation de l’outil, mais la démonstration d’une solution simple et efficace aux problématiques rencontrées par l’équipe.

Les utilisateurs liés à votre cas d’usage sont :

• Ceux qui ont l’expertise des processus métier
• Ceux qui ont l’autorité de pouvoir définir ces termes métiers et de challenger les décisions pour permettre une implémentation plus fluide
• Les responsables techniques de la source de données qui ont pour rôle de faciliter l’extraction de l’information et son implémentation dans le data catalog

Les collaborateurs de l’entreprise ne sont pas les seuls que vous devez convaincre.

Pour obtenir le soutien du management, démontrez que la mise en place d’un data catalog est loin d’être optionnelle, et prévoyez des livrables pour rendre compte de l’avancée du projet.

Un projet de catalog est collectif. Incluez :

• CDO / sponsor : vision et légitimité
• Experts métier (Data Owners) : validation des définitions
• Responsables techniques : intégration, qualité, sécurité
• DPO : conformité RGPD, audits
• Data Stewards : cohérence, enrichissement continu

Un pilote dure en moyenne 3 mois. Ne précipitez pas les étapes et valorisez chaque rôle.

Motivez les troupes ! Les équipes doivent se sentir investies.

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.

Téléchargez le livre blanc

Documenter et gouverner vos données (glossaire, lignée, qualité)

L’implémentation d’un data catalog se prépare : récupérez les données existantes, inventoriez toutes les sources techniques, valorisez les connaissances des équipes… Vous partez de zéro ?

Travaillez sur l’extraction des données. Il vous suffit de modéliser la data récoltée par les collaborateurs de votre entreprise et de la charger dans le catalogue.

La mise en place suit une démarche itérative :

1. Inventorier les sources de données (ERP, CRM, DWH Snowflake/BigQuery/Databricks)
2. Modéliser et documenter les jeux critiques
3. Centraliser dans le catalog
4. Ajouter du contexte (usages, propriétaires, règles de qualité, data lineage)

Réfléchissez ensuite à la prochaine itération. Souhaitez-vous apporter plus de contextualisation aux données ?

Faire une liaison avec le catalogue d’usages ? À vous de voir les tâches à prioriser. Le plus important, c’est d’avancer petit à petit : adoptez une approche agile et itérative. L’objectif final est d’avoir un outil suffisamment riche pour répondre aux questions des utilisateurs sur le cas d’usage choisi.

Pérenniser : gouvernance, adoption & formation

Débriefez le projet pilote. Une fois que le premier cas d’usage est terminé, vous pouvez faire un bilan de la situation.

• Qu’est-ce qui a bien fonctionné ?
• Quels obstacles avez-vous rencontrés ?

Comprendre les difficultés de chacun vous permettra d’améliorer l’utilisation du data catalog, mais aussi de choisir le prochain cas d’usage.

Si les choses se sont bien passées, vous pouvez entamer une tâche un peu plus compliquée. Au contraire, si vous sentez qu’il faut travailler encore les bases, reprenez une mission facile à mettre en place et à exécuter.

Pensez à la formation et à la maintenance

Lorsque vous ouvrirez l’accès au data catalog à l’ensemble de l’entreprise, il est essentiel que les futurs utilisateurs connaissent les fondamentaux. La formation se fait sur la durée. Les managers doivent continuer l’évangélisation du projet pour que ce dernier ne s’arrête pas soudainement après le premier cas d’usage.

Appuyez-vous sur la culture data de l’entreprise pour positionner le catalogue au centre de l’initiative et faire adopter les bons réflexes aux utilisateurs.

Confiez la maintenance du data catalog aux Data Stewards, les référents qui maintiennent le contenu de l’outil. Le data catalog prendra de la valeur et, au fur et à mesure, l’ensemble des collaborateurs intégrera son usage dans leurs tâches quotidiennes.

Le data catalog est un outil. Son implémentation n’est donc pas une finalité en soi : vous devez installer le projet dans la durée. Motivez les équipes pour assurer un développement continu de l’outil ! Les premiers mois d’utilisation déterminent la réussite du projet. Nos experts vous aident pour bien commencer (et vous donnent les clés du succès).

Checklist & KPI de réussite

Checklist

✔ Objectifs métiers définis (OKR/KPI)
✔ Cas d’usage pilote cadré (≤ 90 jours)
✔ Rôles nommés (CDO, DPO, Data Stewards)
✔ Glossaire minimal publié
✔ Lignée tracée pour 10 jeux critiques
✔ Règles de qualité appliquées
✔ Formation utilisateurs réalisée
✔ Comité de gouvernance en place

KPI

• % d’utilisateurs actifs mensuels
• % de termes validés dans le glossaire
• Couverture de lignée sur jeux critiques
• Taux de jeux avec règles de qualité appliquées
• Temps moyen “data-to-insight”

Conclusion

Réussir un projet de data catalog n’est pas qu’une question d’outil, mais de stratégie, de gouvernance et d’adoption continue.

En définissant des objectifs clairs, en lançant un pilote ciblé et en pérennisant grâce à une gouvernance solide, le data catalog devient la colonne vertébrale de la data & AI product governance.

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.