🏗️Exemple concret
Une banque met en place une gouvernance data : chaque donnée client a un « Data Owner » (un responsable métier), est cataloguée dans un Data Catalog (avec définition, source, qualité), a des règles de conservation (RGPD : 5 ans), et son accès est contrôlé par rôle (le commercial voit les données produit, pas les données de crédit).
∑ Concept clé
Piliers : Data Ownership (responsabilité), Data Catalog (inventaire), Data Lineage (traçabilité), Data Quality (qualité), Access Control (sécurité), Data Policies (règles)
🎯Quand l'utiliser ?
✓Projets IA/ML qui doivent être auditables
✓Conformité RGPD, BCBS 239, Bâle III, taxonomie ESG
✓Quand plusieurs équipes utilisent les mêmes données
✅ Avantages
+Données fiables = décisions fiables
+Conformité réglementaire
+Réduction du temps passé à chercher et corriger les données
⚠️ Limites
−Long à mettre en place (projet de 12 à 24 mois)
−Nécessite un changement culturel (résistances)
−Coûteux sans ROI immédiat visible
🛠️ Outils principaux
Collibra
Alation
Microsoft Purview
Atlan
Apache Atlas (open source)
Dataiku (Catalog)
GouvernanceRGPDConformitéData QualityData Catalog