La question à résoudre
Deux services peuvent utiliser le même mot pour des réalités différentes.
Un indicateur peut changer selon sa source, une information incorrecte peut être reproduite automatiquement dans plusieurs applications.
Ces difficultés ne se règlent pas uniquement par un nouvel outil.
Une intervention reliée à vos enjeux
Nous choisissons les domaines de données qui portent un enjeu métier concret.
Nous clarifions les définitions, les responsabilités et les usages, puis identifions les sources et les transformations.
Les règles de qualité sont formulées de manière mesurable et reliées aux processus qui créent ou modifient l’information.
Ce que vous obtenez
Dictionnaire métier ciblé
Des définitions partagées pour les données importantes.
Rôles et règles de qualité
Des responsabilités explicites et des critères vérifiables.
Cartographie des flux
Une compréhension des sources, des transformations et des dépendances.
Le périmètre, les livrables et le calendrier sont précisés dans la proposition de mission.
Comment nous travaillons
Définir le domaine prioritaire
Choisir les usages, les données et les difficultés qui justifient une action.
Organiser les responsabilités
Distinguer responsabilité métier, animation de la qualité et responsabilité technique.
Mesurer et améliorer
Mettre en place des règles, traiter les causes et suivre les écarts dans la durée.
La gouvernance des données doit être articulée avec la protection des données personnelles et la sécurité.
Elle ne remplace pas les responsabilités du DPO ni l’analyse juridique des traitements.
Nous travaillons avec les fonctions concernées lorsque le périmètre l’exige.
Les questions que vous nous posez
Qu’est-ce qu’un Data Owner ?
C’est le rôle qui porte la responsabilité métier d’un domaine de données : définition, usages, exigences et arbitrages. Son périmètre doit être explicite pour être effectif.
Faut-il un catalogue de données ?
Un outil peut aider, mais il ne remplace pas les définitions et les responsabilités. On peut commencer sur un domaine ciblé avec des supports simples.
Quel lien avec l’intelligence artificielle ?
Les usages d’IA dépendent notamment de données adaptées, accessibles et de qualité connue. La gouvernance permet d’examiner ces conditions avant de promettre un résultat.