Catalogue de données
Retrouver les sources, leurs définitions et leurs responsables.
Gouvernance de la donnée
Savoir, comprendre, maîtriser.
Savoir quelles données vous détenez, qui en est responsable et dans quelles conditions elles peuvent être utilisées.
Quand faire appel à nous ?
Les situations dans lesquelles nos clients nous appellent le plus souvent sur ce sujet.
Qualité et traçabilité
Comprendre l’origine des chiffres et détecter les écarts.
Accès et responsabilités
Clarifier qui peut utiliser les données, et pour quels usages.
RGPD et AI Act
Documenter les usages et préparer les éléments techniques avec vos référents conformité.
Ce que nous livrons
Pouvez-vous expliquer les données qui alimentent vos décisions ?
Nous rendons les responsabilités, les définitions et les règles d’usage explicites. Le catalogue, la qualité et la traçabilité soutiennent le travail des équipes, en lien avec vos responsables métier, sécurité et protection des données.
- Cartographie et catalogue des données
- Responsabilités et règles de qualité
- Documentation des accès et des usages
- En parler avec nous
Outils et cadres de référence
On choisit avec vous, selon ce que votre équipe sait déjà faire tourner. Pas de technologie imposée.
Décrire et suivre les données
- Data catalog
- Data lineage
- Glossaire métier
- Collibra
- Zeenea
Organiser les responsabilités
- Data ownership
- Data stewardship
- Contrôles de qualité
Encadrer les usages
- RGPD
- AI Act
- Gestion des accès
Questions fréquentes
Les questions techniques qu’on nous pose en premier rendez-vous, avec nos réponses franches.
Par où commencer une démarche de gouvernance ?
Par un domaine qui a un problème concret (reporting réglementaire, indicateur contesté, données clients) et une personne qui en souffre. Nous inventorions les données critiques du domaine, nommons un responsable par donnée, écrivons les définitions et les règles de qualité, puis nous les outillons dans un catalogue (DataHub, OpenMetadata, Collibra ou Purview selon votre contexte). Le cadre général se déduit de ce premier périmètre réel, pas l’inverse.
Comment gouverner sans ralentir les équipes ?
En automatisant les règles plutôt qu’en multipliant les comités : classification des données sensibles à l’ingestion, contrôles de qualité dans la CI, métadonnées obligatoires vérifiées au déploiement, accès accordés par politique et non par ticket. Un petit nombre de règles non négociables appliquées par la plateforme, et tout le reste laissé à l’autonomie des domaines. C’est l’esprit de la gouvernance fédérée du Data Mesh.
Que change l’AI Act pour nos projets data et IA ?
Pour les systèmes à risque, il impose de documenter les données d’entraînement et d’évaluation, leur qualité et leur provenance, et de garder la traçabilité des décisions. Techniquement : lignage de bout en bout, jeux de données versionnés, évaluations archivées, journaux d’inférence. Nous préparons ces éléments avec vos équipes conformité ; la qualification juridique du système reste la leur.
Comment prouver la qualité des données à un auditeur ou un régulateur ?
Avec des preuves produites par la plateforme plutôt que des déclarations : lignage de la source au rapport, règles de qualité versionnées et résultats des contrôles historisés, responsables nommés, historique des accès. Un auditeur qui peut remonter un chiffre jusqu’à sa source en quelques clics pose beaucoup moins de questions.
Comment préparer nos données pour l’IA générative ?
C’est là que la gouvernance devient directement rentable : un catalogue à jour permet à un assistant de trouver la bonne table et de comprendre une colonne ; des droits d’accès bien posés empêchent un agent de lire ce qu’il ne devrait pas ; des contrats de données évitent qu’un index vectoriel soit alimenté par des documents périmés. Les organisations qui ont investi dans ces fondations passent de la démo à la production bien plus vite.
On en parle ?
Un projet, une question, un doute sur une architecture : écrivez-nous ou réservez un créneau. Le premier échange sert à comprendre, pas à vendre.