La gouvernance des données et l’observabilité sont deux leviers profondément interconnectés.
Pendant que la gouvernance définit les règles et les standards pour une gestion maîtrisée des données, l’observabilité s’assure que ces règles soient respectées en temps réel.
Ensemble, elles forment un ensemble vertueux qui renforce la confiance dans la donnée et prépare le terrain à l’IA.
Dans cet article, nous explorerons les fondamentaux de la gouvernance et de l’observabilité des données, les meilleures approches pour les déployer dans votre organisation, ainsi que la manière dont DataGalaxy et Bigeye proposent une alliance technologique puissante pour une stratégie gagnante.
Ces deux concepts sont complémentaires, mais présentent des différences clés qu’il est essentiel de comprendre.
La gouvernance des données désigne l’ensemble des processus qui garantissent la disponibilité, l’intégrité, la qualité et la sécurité des données dans les systèmes d’une entreprise. Elle englobe les règles, les méthodes et les responsabilités qui assurent la structure, la protection et la bonne gestion des actifs data.
Il n’existe pas de modèle unique. La première étape d’une stratégie de gouvernance durable consiste à définir clairement vos objectifs et à les cartographier de façon précise.
Une gouvernance efficace garantit que les données utilisées par vos équipes soient correctes, cohérentes et accessibles aux bonnes personnes.
L’observabilité des données est la capacité à comprendre, surveiller et diagnostiquer la qualité et la santé des données dans l’ensemble de votre écosystème.
En suivant des indicateurs clés tels que le degré de mise à jour des données, la complétude, la précision ou la cohérence, les équipes peuvent détecter rapidement les problèmes comme des interruptions de pipelines, des anomalies inattendues ou des indisponibilités de données.
Une forte observabilité est indispensable pour maintenir la confiance, améliorer la qualité et s’assurer que les efforts de gouvernance reposent sur des données fiables et performantes.
La gouvernance des données et l’observabilité vont de pair. Toutes deux sont essentielles pour garantir des données fiables, sécurisées et dignes de confiance.
La gouvernance pose les bases : règles, politiques, responsabilités. Quant à l’observabilité, elle apporte la visibilité nécessaire pour s’assurer que ces règles soient respectées pour que les données conservent leur qualité dans le temps.
On peut voir l’observabilité comme un système d’alerte anticipée. Elle met en lumière les défaillances, les problèmes de qualité, les interruptions de pipeline ou les modifications non autorisées que la gouvernance vise justement à prévenir.
Autrement dit :
Ce tandem permet aux organisations de prendre de meilleures décisions, de gagner en agilité et de rester conformes et ce en les yeux fermés.
Il existe plusieurs manières d’implémenter une stratégie liant gouvernance et observabilité des données. Voici les principales options à considérer :
Avantages :
Limites :
À garder en tête :
Exemples : Uber, Airbnb ou Netflix ont commencé avec des solutions maison, avant de basculer vers des plateformes spécialisées mieux adaptées à la montée en charge.
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Avantages :
Limites :
À garder en tête :
Exemples : IBM, Informatica ou Microsoft proposent des plateformes intégrées qui couvrent l’ensemble du spectre gouvernance-observabilité.
Avantages :
Limites :
À garder en tête :
Exemples : DataGalaxy et Bigeye illustrent parfaitement cette approche. Leur combinaison permet de couvrir de manière experte l’ensemble des besoins en gouvernance et en observabilité des données.
DataGalaxy et Bigeye forment ensemble une solution best-of-breed puissante pour les organisations qui souhaitent maîtriser à la fois la gouvernance et l’observabilité de leurs données.
DataGalaxy propose une plateforme collaborative et intuitive pour cartographier, gérer et gouverner les actifs data. L’outil permet aux équipes de structurer les métadonnées, d’assurer la conformité et d’aligner les données avec les objectifs métier.
Bigeye complète cette approche avec une observabilité automatisée des données. La solution permet un suivi en temps réel de la qualité, du niveau de mise à jour et de la fiabilité des données sur l’ensemble des systèmes.
En associant la capacité de gouvernance de DataGalaxy à la visibilité granulaire de Bigeye, les organisations bénéficient d’une vue complète, cohérente et actionnable de leur écosystème data.
Cette approche intégrée permet non seulement de définir et d’appliquer des standards de gouvernance, mais aussi de détecter et de résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent bloquants. Elle instaure un climat de confiance, de transparence et d’excellence opérationnelle dans la gestion des données.
La combinaison des plateformes DataGalaxy et Bigeye offre un ensemble complet de fonctionnalités pour piloter la gouvernance et l’observabilité de la donnée de bout en bout :
sur l’ensemble des indicateurs métiers
pour prévenir les interruptions de pipeline ou les anomalies de qualité
pour formaliser les standards métier en langage clair
entre la gouvernance (DataGalaxy) et l’observabilité (Bigeye)
pour auditer la qualité des données dans le temps
pour piloter la gouvernance des données et le traitement des incidents de qualité
Préparer ses données avec l’IA et renforcer la confiance passe par une stratégie structurée, alliant gouvernance rigoureuse et observabilité en temps réel.
En combinant les expertises de DataGalaxy et Bigeye, les organisations accèdent à une solution robuste, évolutive et parfaitement alignée avec les enjeux actuels.
C’est cette synergie qui permet d’assurer la fiabilité des données, de fluidifier les opérations, et d’activer le plein potentiel de l’intelligence artificielle.
Les données de référence, c’est ce qui sert à classer les autres données — comme les codes pays ou les codes monnaies. Elles posent un cadre stable pour garder de la cohérence entre les systèmes. Bien les gérer, ça permet d’avoir des données de qualité, de rester conforme aux règles, et d’être plus efficace, avec des reportings et des analyses fiables.
La gestion des données de référence, c’est le fait de gérer des trucs comme les codes pays ou les catégories de produits dans différents systèmes. Vu que ces infos sont souvent partagées, faut qu’elles soient cohérentes et précises. En les centralisant, on gagne en efficacité, on reste dans les clous niveau conformité, et on prend de meilleures décisions grâce à une vision claire et commune des termes clés de l’entreprise.
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.
Pour mettre en place une gouvernance des données, il faut commencer par définir des objectifs clairs et ce qu’on veut couvrir. Ensuite, on attribue des rôles comme des responsables ou des référents data, et on crée des règles pour l’accès, la confidentialité et la qualité. Des outils comme les catalogues de données ou les plateformes de métadonnées aident à automatiser tout ça, à suivre l’origine des données, et à garder une bonne visibilité et un bon contrôle sur l’ensemble des actifs data.
Un data steward c’est la personne qui veille à ce que les données soient de bonne qualité, fiables et bien gérées. Il applique les règles de gouvernance, garde les standards à jour, règle les problèmes, et bosse avec différentes équipes pour que les données soient toujours justes, cohérentes et dignes de confiance pour toute l’organisation.
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