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Résoudre les 5 blocages qui empêchent l’IT de déployer la Data Quality
Pourquoi tant de projets de Data Quality restent bloqués au stade du pilote, même quand les outils, les équipes et les budgets sont là ?
Ce livre blanc propose un cadre de lecture clair et structuré pour comprendre les 5 blocages majeurs qui freinent l’industrialisation de la Data Quality côté IT et comment certaines organisations parviennent à les dépasser sans exposer inutilement les équipes.
Ce que vous allez découvrir dans ce livre blanc
- Les 5 blocages structurels qui empêchent l’IT de déployer la Data Quality à l’échelle
- Pourquoi ces blocages sont organisationnels, décisionnels et politiques (au sens noble)
- En quoi la notion de donnée opposable change profondément la posture IT
- Comment certaines organisations parviennent à sécuriser la décision avant l’industrialisation
- Un cadre de lecture partagé pour aligner IT, data, métiers et conformité
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Pourquoi ce livre blanc existe
Dans de nombreuses organisations, la Data Quality n’échoue pas pour des raisons techniques.
Elle échoue parce que :
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automatiser une règle la rend opposable ;
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tracer une correction la rend explicable ;
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industrialiser un contrôle crée une responsabilité explicite.
Résultat : l’IT hésite — non par conservatisme, mais par lucidité.
Ce livre blanc a été conçu pour mettre des mots sur ces blocages, souvent vécus mais rarement formalisés, et repositionner la Data Quality comme un sujet de décision, pas seulement d’outillage.
Un document de cadrage, pas un discours outil
Ce livre blanc :
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ne compare pas de solutions,
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ne propose pas de recette universelle,
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ne cherche pas à imposer une gouvernance théorique.
Il fournit un outil de compréhension pour :
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sortir des projets de Data Quality bloqués,
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structurer les échanges entre parties prenantes,
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déplacer la discussion de “quel outil ?” vers “qu’est-ce qui doit être sécurisable pour décider ?”
À qui s’adresse ce livre blanc ?
Ce document s’adresse en priorité aux :
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CDO / responsables Data Governance
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Head of Data Quality
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CIO / CTO / responsables architecture
-
Équipes IT, data, conformité, risk, DPO
Il est particulièrement utile si vous êtes confronté à une situation où tout le monde est d’accord sur l’importance de la Data Quality, mais où l’industrialisation reste bloquée.
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