DataGalaxy inclus dans le rapport Gartner® Magic Quadrant™ 2025 pour les solutions de gestion des métadonnées
DataGalaxy inclus dans le rapport Gartner® Magic Quadrant™ 2025 pour les solutions de gestion des métadonnées
Découvrez les fonctions qui pilotent la stratégie data et alignent les initiatives sur les objectifs business.
Le Chief AI Officer est un cadre dirigeant responsable de la définition et du pilotage de la stratégie IA d’une organisation. Le CAIO veille à ce que les initiatives liées à l’intelligence artificielle soient alignées avec les objectifs business, les standards éthiques et les exigences réglementaires — en collaborant souvent avec les équipes data, IT et produit pour déployer l’IA de manière responsable et à l’échelle.
Le Chief Data Officer (CDO) garantit une gestion efficace, fiable et stratégique des données. Il pilote la stratégie data, la gouvernance et la qualité, permettant aux équipes de transformer les données en insights actionnables.
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Le Head of Data Governance supervise la mise en œuvre des politiques, cadres et standards garantissant la qualité, la sécurité, la confidentialité et la bonne utilisation des données dans l’ensemble de l’organisation. Ce rôle fait le lien entre les besoins business stratégiques et les opérations de gestion des données.
Découvrez les fonctions chargées des politiques, de la conformité réglementaire et de la fiabilité des données.
Le Business Data Steward est responsable de la définition, de la gestion et de la bonne utilisation des données au sein d’un domaine métier spécifique. Il joue un rôle d’interface entre les équipes métiers et techniques, en veillant à la qualité, à la cohérence et à la documentation des données.
Le Compliance Officer veille au respect des obligations réglementaires, légales et internes de l’organisation. Dans le domaine des données, cela inclut la supervision du RGPD, du CCPA et des normes sectorielles comme HIPAA ou FERC.
L’intendance des données et de l’analytique regroupe l’ensemble des responsabilités et processus visant à garantir que les actifs data & analytics sont bien gérés, définis et utilisés de manière éthique et efficace dans toute l’organisation. Cela inclut les business data stewards et analytics stewards, qui alignent les pratiques data avec les objectifs métier.
Le Data Governance Officer supervise le déploiement stratégique des cadres de gouvernance au sein de l’entreprise. Il définit les politiques, favorise leur adoption, et coordonne les parties prenantes (propriétaires de données, stewards, conformité) pour assurer une gestion durable, sécurisée et fiable des données.
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Le Data Owner est responsable de la qualité, de l’accès et de l’usage d’un ensemble de données ou d’un domaine spécifique. Il a le pouvoir de définir les règles de gestion des données et de déléguer certaines responsabilités aux stewards.
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https://www.datagalaxy.com/fr/blog/data-owner-role-responsabilites-2025/
Le Data Steward garantit la qualité, l’intégrité et la bonne gestion des données. Il applique les politiques de gouvernance, maintient les standards, résout les problèmes et collabore avec les différentes équipes pour fournir des données fiables et cohérentes.
Le Domain Owner gère un domaine de données spécifique (ex. : client, produit, finance) et est responsable de sa gouvernance, de sa qualité et de son alignement entre équipes. Ce rôle peut chevaucher ou compléter celui de Data Owner dans des organisations orientées domaine (type data mesh).
Rencontrez les analystes qui transforment les données en insights, créent des dashboards et guident les décisions.
L’Analytics Engineer construit et maintient la couche de transformation des données entre les données brutes et les insights métier. À l’aide d’outils comme dbt, il conçoit des modèles de données fiables, documentés et réutilisables — faisant souvent le lien entre les équipes data engineering et BI.
L’Analyste Business Intelligence (BI) transforme les données structurées en insights actionnables via des outils de reporting et de visualisation. Il collabore étroitement avec les parties prenantes pour suivre les KPIs, identifier des tendances et soutenir la prise de décision.
L’Analyste Data collecte, nettoie et interprète les données pour identifier des tendances, répondre à des questions business et soutenir les décisions opérationnelles ou stratégiques. Il crée des dashboards, mène des analyses ponctuelles et travaille avec les producteurs et utilisateurs de données.
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Découvrez les experts qui conçoivent les pipelines, les plateformes et l’infrastructure data à grande échelle.
Le Data Architecte conçoit la structure et les flux des systèmes de données d’entreprise, en définissant comment les données sont stockées, intégrées et accessibles. Il élabore les plans d’architecture des bases de données, data lakes et entrepôts, en alignant les systèmes techniques sur les exigences de gouvernance et les besoins métier.
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L’Enterprise Architecte supervise l’ensemble de l’écosystème IT et data afin de garantir son alignement avec la stratégie d’entreprise. Il connecte applications, infrastructures, données et standards de sécurité, et pilote souvent des initiatives de transformation à grande échelle.
Le Platform Engineer développe et maintient l’infrastructure permettant des opérations data efficaces. Il se concentre sur les pipelines CI/CD, les outils d’orchestration et les environnements de calcul scalables. Il s’assure que la plateforme est robuste, sécurisée et prête pour l’automatisation.
Le Solution Architecte conçoit des solutions techniques sur mesure pour répondre à des problématiques business spécifiques. Il intègre divers outils, plateformes et sources de données, en équilibrant faisabilité, scalabilité et coûts — en collaboration étroite avec les data architects et les ingénieurs.
Découvrez les développeurs, data stewards et administrateurs qui gèrent les métadonnées, sécurisent les environnements et assurent la performance des plateformes.
L’Administrateur du catalogue gère la configuration, le paramétrage et le bon fonctionnement quotidien du catalogue de données de l’entreprise. Cela inclut la gestion des rôles utilisateurs, l’ingestion de métadonnées et la curation des actifs pour garantir visibilité, gouvernance et utilisabilité à travers les équipes.
Le Data Custodian est chargé de la gestion technique et de la sécurité des données. Il applique les politiques de sécurité, contrôle les accès, effectue les sauvegardes et veille à la disponibilité et à l’intégrité des données au niveau des systèmes.
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L’Ingénieur Data construit et maintient les pipelines et systèmes nécessaires à l’ingestion, à la transformation et à la diffusion des données. Il garantit la scalabilité, les performances et la fiabilité de l’infrastructure data, au service de l’analytique, de l’IA et des cas d’usage opérationnels.
L’Analyste Qualité Data surveille et évalue les jeux de données pour s’assurer qu’ils respectent les standards de qualité définis — exactitude, complétude, cohérence, actualité. Il définit et applique des règles de qualité via des outils de monitoring adaptés.
Le Data Scientist utilise des méthodes statistiques, de la programmation et son expertise métier pour extraire des insights et construire des modèles prédictifs. Il intervient sur des projets d’analytique avancée, de prévision et de machine learning pour soutenir la décision.
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L’Ingénieur Machine Learning industrialise les modèles de ML : il construit des pipelines d’entraînement scalables, déploie les modèles en production et surveille leur performance dans le temps. Il fait le lien entre data science et ingénierie.
Le Metadata Manager supervise la gouvernance, la standardisation et la curation des métadonnées à travers les systèmes. Il veille à ce que les métadonnées soient précises, contextualisées et accessibles pour favoriser la découvrabilité, la traçabilité et la clarté sémantique.
