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
Réponses à vos questions clés sur ce qu’est un data catalog, son utilité et son rôle dans votre écosystème data.
Si vos équipes ont du mal à trouver les bonnes données, à comprendre leur signification ou à en vérifier la fiabilité — alors oui. Un data catalog centralise, documente et relie tous vos actifs data dans un référentiel unique. C’est la base de toute organisation pilotée par la donnée.
Un data catalog centralise vos données, documente leur structure, et facilite leur découverte. Il permet à chacun de comprendre l’origine des données, leur usage et leur signification métier — pour prendre des décisions plus éclairées, plus rapidement.
Tout le monde. Des analystes aux data stewards, des ingénieurs aux dirigeants : toute personne qui utilise, interprète ou dépend de la donnée bénéficie d’un data catalog.
Il se connecte à vos sources de données et outils pour en ingérer automatiquement les métadonnées. Il crée un inventaire centralisé, interrogeable, enrichi par des fonctionnalités de traçabilité, gouvernance et collaboration.
Oui — les meilleurs data catalogs sont pensés pour la collaboration. Grâce à une interface intuitive, une recherche par termes métier et une traçabilité visuelle des données, DataGalaxy permet aux utilisateurs métiers, analystes et data stewards de travailler en toute confiance.
Le glossaire métier définit les termes pour garantir une compréhension partagée. Le data catalog, lui, documente les actifs techniques (tables, champs, rapports) et les relie aux définitions du glossaire. Les deux sont essentiels — et devraient être intégrés.
C’est possible, mais fortement déconseillé. Les solutions maison sont difficiles à maintenir, ne montent pas en charge facilement et manquent souvent de fonctionnalités critiques (gouvernance, traçabilité…). Des plateformes comme DataGalaxy sont conçues pour répondre à ces besoins, avec un socle évolutif et sécurisé.
Grâce à des connecteurs préconfigurés et des API. DataGalaxy ingère automatiquement les métadonnées de vos plateformes cloud, pipelines, et outils BI — pour un catalogage à jour, sans effort manuel.
Parce que la simple documentation ne suffit plus. La traçabilité (data lineage) montre comment les données circulent et se transforment. La gouvernance garantit leur fiabilité, leur conformité et leur bonne utilisation. Ensemble, ces fonctionnalités transforment un référentiel statique en une plateforme collaborative et intelligente.
Comprendre les principes, pratiques et rôles qui permettent une gouvernance des données efficace, collaborative et conforme.
La gouvernance des données est un cadre de rôles, de processus et de règles visant à garantir la qualité, la sécurité et l’utilisation responsable des données. Sans elle, les organisations font face à de la méfiance, des inefficacités, des risques de non-conformité et l’échec des initiatives data ou IA.
Commencez par définir des rôles clairs, un glossaire métier partagé, et des processus de gestion des accès et responsabilités. Le succès repose sur une collaboration étroite entre IT, métiers et gouvernance — soutenue par une plateforme commune comme DataGalaxy.
Non. Si la conformité est essentielle, la gouvernance améliore aussi la qualité des données, la collaboration entre équipes, la fiabilité des rapports et la prise de décision. C’est un levier de création de valeur, pas seulement de réduction du risque.
La gestion des données concerne les opérations (stockage, traitement, intégration). La gouvernance, elle, définit comment et pourquoi ces opérations doivent être menées : standards, responsabilités, politiques. C’est la couche stratégique.
Les rôles typiques incluent : Data Stewards, Data Owners, responsables de la gouvernance et de la conformité. Chacun contribue à la qualité des données, à leur documentation et à l’application des règles sur son périmètre.
Les cadres de gouvernance reposent généralement sur 4 piliers :
– Les personnes – les rôles qui gèrent, utilisent et encadrent les données
– Les processus – les workflows et contrôles qualité pour garantir la conformité
– Les politiques – les règles pour un usage sécurisé, éthique et conforme
– La technologie – les outils (comme DataGalaxy !) qui rendent tout cela opérationnel
Ensemble, ces piliers assurent que vos données soient accessibles, fiables, et prêtes pour des cas d’usage avancés comme l’IA ou le reporting réglementaire.
Si vos actifs data sont documentés, attribués à des propriétaires, classifiés et régulièrement mis à jour — et si les équipes s’y réfèrent avec confiance — alors vous êtes sur la bonne voie.
Demystifying how organizations manage AI risk, transparency, and accountability in a fast-evolving regulatory landscape.
Dans la banque, la gouvernance des données sert à garantir que les infos sont fiables, sécurisées et bien conformes aux règles comme Bâle III, le RGPD ou la lutte contre le blanchiment d’argent. Elle aide pour les reportings, l’analyse des risques et le service client, tout en améliorant l’efficacité, la conformité et la prise de décision.
La gouvernance des données porte sur la qualité, l’accès et la conformité des données. La gouvernance de l’IA va plus loin en encadrant aussi les modèles et algorithmes : détection des biais, explicabilité, suivi de la performance et gestion du cycle de vie des modèles.
Non. Un modèle d’IA n’est aussi fiable que les données sur lesquelles il est entraîné. Une mauvaise gouvernance des données mène à des modèles biaisés, à des décisions peu transparentes et à des risques de non-conformité. Une IA responsable repose toujours sur des données bien gouvernées.
Une IA responsable nécessite des métadonnées sur :
– l’origine des données d’entraînement
– la version des modèles
– les métriques de performance
– la traçabilité éthique et les audits
– les dépendances entre données, modèles et utilisateurs
Cette transparence est indispensable pour le suivi, la conformité et la maîtrise des risques.
Des données prêtes pour l’IA sont propres, bien documentées, structurées de façon sémantique et enrichies de métadonnées. Elles sont traçables, contextualisées et alignées avec les besoins métier — une condition incontournable pour des projets IA fiables et performants.
Un data catalog moderne permet d’identifier les données sensibles, de documenter les flux de données, de garantir leur qualité et de suivre leur utilisation dans les pipelines IA. Il apporte une traçabilité complète, essentielle pour anticiper les risques et démontrer la conformité.
Tout ce qu’il faut savoir pour déployer un catalogue de données ou une plateforme de gouvernance — de la planification à l’adoption.
La durée d’implémentation dépend de la taille et de la complexité de votre organisation, mais les data catalogs modernes comme DataGalaxy peuvent être opérationnels en quelques semaines — pas en plusieurs mois. Connecteurs prêts à l’emploi, onboarding guidé, ingestion automatisée des métadonnées : tout est conçu pour accélérer la mise en route.
Oui — les meilleurs data catalogs sont pensés pour la collaboration. Grâce à une interface intuitive, une recherche par termes métier et une traçabilité visuelle des données, DataGalaxy permet aux utilisateurs métiers, analystes et data stewards de travailler en toute confiance.
Absolument. Un data catalog robuste doit accompagner votre montée en échelle, avec des accès basés sur les rôles, une gestion multi-domaines et la capacité à intégrer une stack technologique en expansion. DataGalaxy est conçu pour évoluer avec vos besoins — à travers les équipes, les pays et les niveaux de maturité en gouvernance.
DataGalaxy offre un accompagnement continu : équipe Customer Success dédiée, documentation complète, formations régulières… sans oublier une communauté active et des conseils d’experts pour garantir le succès sur le long terme.
Un data catalog moderne s’intègre à l’ensemble de votre écosystème — de Snowflake à Power BI. DataGalaxy propose des connecteurs préconfigurés, des API, et des outils d’automatisation pour une synchronisation fluide et évolutive des métadonnées.
Découvrez comment DataGalaxy s’intègre à vos outils existants — de Snowflake et Power BI à Collibra et bien plus encore.
Snowflake est une plateforme cloud-native conçue pour l’entreposage, le partage et l’analyse de données à grande échelle. Elle prend en charge les données structurées et semi-structurées, et se distingue par ses performances et sa scalabilité.
Snowflake excelle dans le stockage et le traitement des données, mais il ne fournit pas de visibilité sur leur signification métier, leur traçabilité ou leur utilisation. DataGalaxy enrichit Snowflake avec des couches de gouvernance, de métadonnées, et de collaboration, transformant le stockage brut en connaissance exploitable.
DataGalaxy se connecte à Looker pour ingérer les métadonnées issues des explores, views, modèles et dashboards. Cela permet une visibilité complète sur la consommation des données par les utilisateurs métier, tout en intégrant Looker dans une couche de gouvernance plus large.
Power BI est une plateforme d’analyse développée par Microsoft, qui permet aux équipes de visualiser, partager et collaborer autour de tableaux de bord et de rapports.
DataGalaxy garantit que les tableaux de bord Power BI s’appuient sur des données fiables et bien documentées — fini les doutes sur la définition d’un KPI ou la source d’un tableau. La solution rend également visibles la traçabilité, la responsabilité et les définitions, directement dans les visualisations.
Avec DataGalaxy, les équipes peuvent cataloguer et gouverner les actifs issus de Databricks — y compris les tables, notebooks, métadonnées Delta Lake, et plus encore. Cela permet de garantir que les données utilisées pour l’analytique ou l’IA sont fiables, faciles à retrouver, et correctement documentées dans l’ensemble de votre stack.
Découvrez ce qu’il faut prendre en compte pour évaluer une nouvelle plateforme, migrer depuis des systèmes existants ou consolider votre stack data.
Changer de plateforme peut sembler complexe, mais ce n’est pas une fatalité. DataGalaxy propose un accompagnement dédié, des fonctionnalités d’import de métadonnées et des connecteurs automatisés pour faciliter la transition depuis des outils comme Atlan, Alation, Collibra ou Informatica.
Un data catalog moderne s’intègre à l’ensemble de votre écosystème — de Snowflake à Power BI. DataGalaxy propose des connecteurs préconfigurés, des API, et des outils d’automatisation pour une synchronisation fluide et évolutive des métadonnées.
DataGalaxy se distingue par une plateforme de gouvernance des données intuitive et collaborative, pensée pour tous les profils — des data stewards aux utilisateurs métier. Contrairement aux outils complexes ou hérités, DataGalaxy centralise la gestion des métadonnées, la traçabilité en temps réel et un glossaire métier dans un hub unifié et facile à utiliser.
