Pourquoi un Data Catalog sans plateforme de Data Quality ne suffit plus

Vous avez trouvé la donnée… mais pouvez-vous lui faire confiance ?

Toutes les entreprises comprennent aujourd’hui l’intérêt d’un catalogue de données : sans lui, retrouver une source fiable dans l’océan d’un système d’information devient mission impossible. Mais croire qu’un bon catalogue suffit à produire de la valeur, c’est confondre visibilité et fiabilité.

Un Data Catalog vous dit ce que vous avez et où le trouver.
Une plateforme de Data Quality vous dit dans quel état elle est, si vous pouvez l’utiliser, et comment l’améliorer.

👉 L’un sans l’autre, c’est une stratégie incomplète.

Vers un catalogue actif, gouverné et de confiance

Les catalogues de données ont été pensés pour centraliser les métadonnées, documenter les jeux de données, et faciliter leur découverte. Mais trop souvent, ils restent des vitrines figées. L’intégration d’une plateforme de Data Quality permet de passer d’un référentiel statique à un espace de travail dynamique, connecté à la réalité opérationnelle.

Voici ce que cette intégration transforme concrètement :

1. Des scores de qualité intégrés, pour évaluer immédiatement la fiabilité

Pouvoir retrouver un dataset ne suffit pas. Encore faut-il savoir s’il est complet, à jour, homogène, non dupliqué.
Afficher un score de qualité directement dans le catalogue permet à chaque utilisateur métier ou technique, de juger rapidement de la pertinence d’une source.

2. Des données nettoyées, pas juste exposées

Un catalogue peut indexer une source invalide. Une plateforme DQM, elle, détecte et corrige : doublons, formats incohérents, valeurs manquantes… La donnée ne se contente pas d’être visible, elle devient utilisable.

3. Une supervision continue, intégrée à l’écosystème

Les plateformes de qualité permettent un monitoring en temps réel. En les connectant au catalogue, ce dernier devient un tableau de bord vivant, capable d’alerter sur les dégradations, les erreurs critiques ou les écarts soudains.

La traçabilité et la gouvernance prennent une autre dimension

Un bon Data Catalog doit offrir un lignage (lineage) clair. Mais lorsqu’on y ajoute une couche qualité, on ne se contente plus de suivre les sources. On suit les transformations, les corrections, les règles appliquées. C’est ce qu’on appelle une traçabilité enrichie, indispensable pour les audits, la conformité RGPD, ou les projets IA sensibles.

Connaître l’origine d’une donnée, c’est bien.
Savoir comment sa qualité a évolué, c’est ce qui donne confiance.

De la documentation à la collaboration

Un catalogue seul reste un outil documentaire. Lorsqu’il est enrichi de la qualité, il devient un espace de travail commun, où les utilisateurs peuvent :

• consulter des métriques qualité en contexte,
  
  
• formuler des retours directement sur les données,
  
  
• suivre l’historique des corrections,
  
  
• proposer ou ajuster des règles, y compris en langage naturel.
  
  

Cette approche transforme le rapport aux données : on ne se contente plus de chercher, on améliore ensemble.

Ce que les décideurs gagnent concrètement

La combinaison d’un Data Catalog et d’une plateforme de Data Quality n’est pas un luxe. C’est ce qui permet enfin de passer à l’échelle, de sécuriser les projets IA et BI, et d’impliquer les métiers dans une gouvernance opérationnelle et durable.

Les bénéfices sont directs :

• réduction du temps de recherche et de validation d’une source fiable ;
  
  
• réduction des erreurs en aval (reporting, IA, automatisation) ;
  
  
• accélération de la collaboration IT / métiers ;
  
  
• conformité facilitée, grâce à une documentation dynamique et traçable.
  
  

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