Pour les CDO, CIO ou DQM, la réalité est souvent frustrante : les outils de data quality en place montrent les erreurs, mais n’aident pas à les corriger rapidement. Ils centralisent les alertes, mais dispersent les responsabilités. Et bien souvent, ils sont conçus pour l’IT, pas pour ceux qui vivent la donnée au quotidien.
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 dépendance systématique à des 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 tracent 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 centralisé 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, ne forment pas un luxe. Elles constituent le socle minimum 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. Mais elles ne se contentent pas d’agir "à la place de l’utilisateur". Une plateforme sérieuse doit toujours laisser la main à celui qui connaît le métier.
Un principe de base demeure : si un humain compétent n’est pas capable d’expliquer une règle ou de corriger un champ, l’IA ne le 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 logique. 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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