Gouvernance des données : comment maîtriser et valoriser votre patrimoine data avec Microsoft Purview

Aujourd’hui, toutes les organisations produisent et exploitent des données. Applications métiers, ERP, CRM, outils collaboratifs, plateformes cloud… chaque système génère des informations qui peuvent être exploitées pour améliorer la performance, comprendre les comportements clients ou optimiser les processus internes.

Mais cette richesse s’accompagne d’un défi majeur : la donnée est souvent dispersée et hétérogène.

Dans la plupart des entreprises, les informations sont réparties dans une multitude de systèmes. Elles sont structurées de différentes manières, manipulées par des équipes variées et évoluent en permanence. Résultat : il devient difficile de savoir où se trouve la bonne donnée, qui en est responsable et si elle est réellement fiable.

Le risque : multiplier les silos de données

Historiquement, de nombreux projets data ont été menés pour répondre à des besoins précis tels : créer un tableau de bord pour la finance, développer un modèle de prévision des ventes ou alimenter un application métier des données de références.

Le problème est que chaque projet a parfois créé son propre « accès » aux données, avec ses connecteurs, ses transformations et ses règles spécifiques.

À grande échelle, cela peut générer plusieurs difficultés :

• des duplications de données
• un manque d’harmonisation entre les indicateurs
• une perte de traçabilité sur l’origine des informations
• des projets data plus longs et plus coûteux

Sans vision globale, la donnée finit par se fragmenter dans différents outils ou environnements. Les outils changent mais les fondamentaux restent.

Pourquoi la qualité de la donnée devient critique à l’ère de l’IA 

Avec l’essor de l’intelligence artificielle et de l’analytique avancée, ces enjeux prennent encore plus d’importance.

Les modèles d’IA, les analyses prédictives ou les agents automatisés reposent entièrement sur les données qui leur sont fournies. Si celles-ci sont incomplètes, mal documentées ou incohérentes, les résultats produits peuvent être erronés — voire conduire à de mauvaises décisions.

Autrement dit : la performance des solutions dépend directement de la qualité de la donnée et des fondations data, mais pas de l’outil en tant que tel.

C’est pourquoi les organisations cherchent aujourd’hui à construire des fondations solides : des plateformes capables de centraliser les données, de les structurer et de les rendre accessibles de manière cohérente à l’ensemble des métiers.

Les données sont exposées à l’analytique, aux agents IA et aux applications avec une signification sémantique et un contexte métier d’entreprise cohérent.

Vers une approche plus structurée de la gestion des données 

Pour répondre à ces défis, de plus en plus d’entreprises adoptent une approche structurée de leur patrimoine data. L’idée est simple : plutôt que de multiplier les initiatives isolées, il s’agit de créer une plateforme de données centralisée, capable de :

• harmoniser la collecte et l’intégration des données
• faciliter leur partage entre les équipes
• améliorer leur qualité et leur traçabilité
• accélérer le développement de nouveaux cas d’usage

Dans ce modèle, les données sont organisées par domaines fonctionnels (finance, ventes, marketing, ressources humaines, etc.). Chaque domaine peut produire des data products, c’est-à-dire des ensembles de données structurés et documentés, conçus pour répondre à des usages précis.

Cette approche permet à la fois de responsabiliser les équipes métiers sur leurs données et de garantir un cadre commun pour l’ensemble de l’organisation.

Mais pour que ce modèle fonctionne, une condition reste indispensable : mettre en place une véritable gouvernance des données.

Construire une plateforme data performante ne suffit pas si elle n’est pas accompagnée d’une gouvernance solide. Cette dernière repose sur trois piliers complémentaires : l’organisation, les processus et la technologie.

Ces travaux sont peu visibles pour les métiers mais essentiel. Sans fondations solides, pas de passage à l’échelle.

Organisation : clarifier les rôles et responsabilités 

La première étape consiste à définir qui fait quoi. Dans de nombreuses entreprises, les responsabilités autour de la donnée sont floues : qui valide une information, qui supervise sa qualité, qui autorise son accès ? Cette absence de clarté entraîne erreurs, doublons et frustrations.

Pour y remédier, il est conseillé de mettre en place des matrices RACI miroirs de la structure organisationnelle :

• un central data office composé notamment d’un data architect qui aura en charge : conception de l’architecture des données, choix des technologies et des outils, définition des normes et des meilleures pratiques en matière de gestion des données
• des responsables de la qualité et de la fiabilité des données dans leur domaine, et de l’application de ses règles, autrement dit les data owners
• des data stewards, dont le rôle consiste à hiérarchiser les sujets à traiter, assister les data owners et les analystes ou autres profils techniques, gérer les données en veillant à la prise en compte des règles métier dans le système source, et assurer les opérations de catalogage des données
• des équipes techniques data, qui fournissent l’infrastructure, les outils nécessaires et développent les flux de données

Cette structuration permet de créer un circuit clair de responsabilité, où chaque donnée a un propriétaire identifié et chaque acteur sait quel rôle il joue dans la chaîne.

Processus : des règles claires pour fiabiliser la donnée 

Même avec une organisation bien définie, la qualité ne se maintient pas sans processus robustes. Les entreprises qui réussissent à exploiter pleinement leur data mettent en place des règles précises pour :

• la collecte et l’intégration : standardiser les formats, contrôler les entrées, automatiser la récupération des informations
• la vérification et la validation : audits réguliers, détection des anomalies, tests de cohérence
• la documentation : catalogage des données, métadonnées, descriptions claires pour que chacun comprenne leur usage

Ces processus sont essentiels pour éviter que la donnée perde de sa valeur au fil du temps. Ils garantissent que chaque information est fiable, traçable et prête à être utilisée par l’ensemble de l’organisation.

Technologie : l’outil au service de la stratégie 

Le troisième pilier est la technologie, qui doit soutenir l’organisation et les processus. Mais attention : ce n’est pas une question d’acheter l’outil le plus innovant. L’objectif est de choisir des solutions adaptées aux besoins de l’entreprise et capables de :

• centraliser et harmoniser les données de différentes sources
• automatiser les flux et transformations
• faciliter l’accès et le partage des données pour les équipes métiers
• surveiller la qualité et la conformité en temps réel

Une bonne plateforme data combinée à des outils de catalogage, de pipeline et de monitoring permet de réduire les erreurs, d’accélérer la mise à disposition des informations et de préparer l’entreprise à exploiter pleinement les technologies émergentes comme l’intelligence artificielle.

L’articulation des trois piliers 

Ces trois piliers — organisation, processus et technologie — ne fonctionnent pas isolément. Leur efficacité réside dans l’articulation entre les rôles, les règles et les outils.

Par exemple, un data owner pourra définir des règles de qualité, un data steward s’assurera de leur application au quotidien, et les outils automatiseront la détection d’anomalies et le reporting. Cette combinaison permet de passer d’une gestion réactive à une gestion proactive de la donnée.