🏗️Exemple concret
Dans une banque, le data steward du domaine 'Gestion des risques' est une analyste senior risque. Elle : maintient dans Collibra la définition de tous les indicateurs réglementaires (NPL, LCR, NSFR), valide les nouvelles sources de données avant leur intégration au data warehouse, résout les conflits entre l'interprétation DRisk et DFinance sur les expositions, et vérifie que les règles RGPD sont respectées pour les données de son périmètre.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Implémentation d'une organisation Data Mesh (chaque domaine a ses stewards)
✓Déploiement d'un data catalog (Collibra, Alation) qui nécessite des contributeurs
✓Secteurs régulés où la définition précise des données est critique
✓Quand les équipes data débattent trop souvent de la 'bonne' définition
✅ Avantages
+Source de vérité unique sur la signification des données
+Résolution des conflits de définition métier
+Rapprochement durable entre équipes data et métier
⚠️ Limites
−Rôle souvent sous-valorisé malgré son importance
−Charge de travail supplémentaire pour les experts métier désignés
−Nécessite une vraie délégation d'autorité pour être efficace
🛠️ Outils principaux
Collibra (data catalog et stewardship)
Alation
Microsoft Purview
Atlan
dbt Docs (documentation des modèles)
GouvernanceOrganisationData CatalogQualitéMétier