Pour les CDO, CIO ou DQM, la réalité est souvent frustrante : les outils de data quality traditionnels détectent les erreurs, mais n’aident pas à les corriger efficacement et durablement. Ils centralisent les alertes, mais dispersent les responsabilités. Bien souvent, ces outils sont conçus pour l’IT, et non pas pour ceux qui produisent et consomment la donnée au quotidien : les utilisateurs métier.
Aujourd’hui, la question n’est plus "faut-il surveiller la qualité des données ?", mais comment l’industrialiser, la rendre collaborative, traçable, et pilotable par les bons profils, sans dépendre de développements spécifiques.
En 2025, les entreprises qui avancent vite sont celles qui ne se contentent plus d’observer leurs problèmes de données. Elles les identifient, corrigent et les surveillent en continu, dans un cadre accessible et gouverné. Une plateforme de nouvelle génération ne se contente donc pas d’afficher des anomalies, elle permet d’agir immédiatement, sans surcharge technique.
Ce type de solution prend en charge toutes les étapes clés :
Les plateformes modernes intègrent également des briques d’intelligence artificielle utiles mais maîtrisables : suggestions de corrections contextuelles, alertes en temps réel, supervision continue des flux critiques. Rien n’est imposé automatiquement, c’est toujours l’utilisateur qui garde la main.
La création de règles en langage naturel permet d’adapter les contrôles aux spécificités de l’organisation, sans passer par une traduction technique complexe. Le lignage des données, la traçabilité des corrections, la documentation des règles : tout est maintenable, réutilisable et lisible.
Une plateforme moderne n’est pas qu’un outil individuel. Elle devient un espace de collaboration, où les métiers, la data governance et l’IT peuvent travailler sur des référentiels unifiés, fiables et sans doublons.
Et surtout : elle ne se limite pas à une surcouche marketing. Son interface no-code est réellement utilisable par les profils non techniques. Car c’est cette autonomie contrôlée qui accélère la mise en qualité.
👉 Ces briques, une fois réunies, constituent le socle minimum nécessaire pour piloter une stratégie de qualité des données à la hauteur des enjeux actuels.
Les plateformes modernes utilisent l’intelligence artificielle là où elle fait gagner du temps : détection, suggestions, reconnaissance d’entités sensibles. L'idée n'est pas d'utiliser l'IA pour penser et agir "à la place de l’utilisateur", mais plutôt de s'en servir comme une aide permettant d'augmenter l'efficacité des tâches de contrôle et d'amélioration des données. Une plateforme de gestion de la qualité des données devrait toujours laisser la main à celui qui connaît le métier.
Un principe de base demeure : si un humain connaissant les données n’est pas capable d’expliquer une règle ou de corriger un champ, l’IA ne fera pas mieux.
C’est pourquoi l’IA ne remplace pas la gouvernance. Elle la renforce, en la rendant plus rapide, plus réactive, plus robuste.
Surveiller, c’est bien. Mais si on ne peut rien faire une fois le problème détecté, on reste dans un modèle passif. Ce qui fait la force d’une plateforme moderne, c’est sa capacité à agir immédiatement, dans le même environnement, avec une logique gouvernée.
Cela transforme la qualité des données en processus fluide, intégré dans les usages quotidiens, pas en usine à gaz centralisée.
Les plateformes de Data Quality modernes ne sont pas juste des outils plus beaux ou plus rapides. Elles traduisent un changement de paradigme. Elles prennent acte de ce que les organisations attendent réellement aujourd’hui :
📌 La qualité des données n’est plus une fonction de support. C’est un levier de performance, de conformité et d’efficacité opérationnelle.
Votre organisation grandit, vos flux se complexifient, vos exigences augmentent. Mais votre plateforme de qualité des données a-t-elle évolué au même rythme ?
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