Data owner : Définition & responsabilités

Dans un contexte où les volumes de données explosent, le data owner (ou propriétaire des données) occupe une fonction stratégique : il est responsable de la qualité, de la sécurité et de la conformité réglementaire des données d’entreprise.

Son rôle ne se limite pas à une supervision théorique : il s’appuie sur des outils de gouvernance des données comme les data catalogs et la gestion des métadonnées pour garantir un pilotage fiable et sécurisé.

Distinct du data steward, le data owner agit au niveau stratégique et décisionnel, contribuant à faire de la donnée un véritable actif organisationnel.

Qu’est-ce qu’un data owner ?

Un data owner est une personne ou un département désigné qui détient les droits décisionnels sur un ou plusieurs ensembles de données au sein d’une organisation.

Contrairement à l’idée reçue, il ne « possède » pas les données au sens juridique, mais agit comme un gardien et un garant de leur bon usage.

Son rôle couvre l’ensemble du cycle de vie de la donnée : création, gestion des usages multiples, archivage et suppression.

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Les principales responsabilités d’un data owner

1. Garantir la qualité des données

La première mission d’un data owner consiste à s’assurer que les données utilisées dans l’organisation sont fiables, cohérentes et exploitables.

Cela implique la définition de standards clairs, par exemple des règles de formatage pour les adresses, les numéros de client ou les identifiants produit, mais aussi la mise en place de contrôles réguliers.

Le data owner collabore souvent avec le data steward pour instaurer des processus de nettoyage, de déduplication et de validation des données.

Une donnée de mauvaise qualité peut avoir des conséquences lourdes : erreurs dans les rapports financiers, biais dans les modèles d’intelligence artificielle, ou encore perte de confiance des utilisateurs.

2. Assurer la sécurité des données

Dans un contexte de cybermenaces croissantes, la sécurité des données est devenue un enjeu majeur.

Le data owner définit et applique des politiques de contrôle d’accès, garantissant que seules les personnes autorisées peuvent consulter ou modifier les informations sensibles.

Il supervise également la mise en œuvre de mesures techniques comme le chiffrement des bases de données, l’utilisation de pare-feu et la surveillance continue des accès.

Cette responsabilité s’étend aussi à la sensibilisation des collaborateurs aux bonnes pratiques, afin de réduire les risques liés à l’ingénierie sociale ou aux fuites accidentelles.

3. Garantir la conformité réglementaire

Le data owner est également en première ligne pour assurer la conformité réglementaire.

Selon le secteur d’activité et la localisation de l’entreprise, il doit veiller au respect de réglementations telles que le RGPD en Europe, le CCPA/CPRA en Californie, ou encore la HIPAA dans le domaine de la santé.

Dans la finance, il devra intégrer des exigences comme BCBS 239 ou Solvency II. Concrètement, cela signifie documenter les traitements de données, gérer les droits d’accès, et répondre aux demandes des autorités ou des clients concernant l’usage de leurs informations personnelles. Une non-conformité expose l’entreprise à des sanctions financières, mais aussi à une atteinte sérieuse à sa réputation

Une mauvaise gestion des données peut entraîner des risques juridiques, financiers et réputationnels majeurs.

L’apport des data catalogs

Un data catalog est une bibliothèque numérique qui centralise et structure les jeux de données de l’organisation.
Pour un data owner, il est essentiel car il permet de :

• Identifier et retrouver rapidement les bons jeux de données
• Comprendre leur contexte et leurs relations
• Suivre les droits d’accès et les usages via des fonctions d’audit

L’importance des outils de gestion des métadonnées

Les métadonnées décrivent les données : origine, transformations, usage, qualité.
Les outils de gestion des métadonnées aident le data owner à :

• Tracer la data lineage (traçabilité des données)
• Comprendre les transformations et dépendances
• Identifier les incohérences ou anomalies

Avec l’intégration de l’IA et du machine learning, ces outils deviennent prédictifs :

• Suggestion de corrections automatiques
• Planification proactive des usages

Bonne pratiques pour développer et maintenir vos data products

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Data ownership vs. data stewardship

Il est essentiel de distinguer :

• Data ownership : rôle stratégique, orienté gouvernance, conformité et prise de décision
• Data stewardship : rôle opérationnel, orienté qualité et usage quotidien des données

Leur collaboration est indispensable pour une gouvernance robuste.

Pour aller plus loin : voir notre contenu sur les équipes data.

Le rôle du data owner dans la conformité et la réglementation

Face à l’accroissement des exigences réglementaires, le data owner devient un acteur clé de la conformité :

• Respect des réglementations locales (RGPD en Europe)
• Application des normes internationales
• Garantie de pratiques éthiques en gestion des données

Ce rôle dépasse l’aspect légal : il contribue à renforcer la confiance des clients, partenaires et autorités.

Les défis courants des data owners

Un data owner doit relever plusieurs défis :

• Multitude croissante de sources de données (cloud, IoT, SaaS)
• Assurer la disponibilité continue des données
• Intégrer de nouveaux outils et s’adapter aux innovations technologiques

Perspectives d’avenir pour les data owners

Avec l’essor de l’IA et du machine learning, les missions du data owner vont évoluer :

• Intégration de l’IA dans la gouvernance des données
• Automatisation de la qualité et de la sécurité
• Positionnement de la donnée comme actif stratégique central de la transformation numérique

Data owner, levier stratégique

Le rôle de data owner est devenu un levier stratégique pour les organisations.

Garant de la qualité, de la sécurité et de la conformité, il incarne la responsabilité ultime des données dans l’entreprise.

Dans un monde où la donnée est un atout concurrentiel majeur, le data owner n’est plus seulement un responsable opérationnel, mais un acteur clé de la transformation digitale et de la gouvernance des données.

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.