G2 · Gouvernance des Données · 2026
Module G2 — Série Gouvernance
Le dispositif
opérationnel
de gouvernance data.
Rôles · Comitologie · Dictionnaire · Qualité · Modèles organisationnels
Enjeu central

"Une gouvernance des données sans dispositif opérationnel concret reste une intention. Le dictionnaire, le lineage, les comités et les rôles ne sont pas des outils techniques — ce sont des mécanismes de coordination humaine au service de la décision."

PÉRIMÈTRE

Dispositif opérationnel complet : Data Owners, Data Stewards, DPO, comitologie, dictionnaire de données, lineage, qualité, modèles fédéré / centralisé / domaine.

PUBLIC CIBLE

CDO, Data Owners, Data Stewards, DPO, responsables domaine, chefs de projet data, DSI, équipes qualité data.

RÉFÉRENTIELS

Cigref/IFACI/ISACA BP2 & BP4 2026, DAMA-DMBOK, Collibra/Data Galaxy (outils), Data Mesh (Zhamak Dehghani), DCAM (EDMC).

DURÉE

1 journée (7h) — 3 séquences pédagogiques + 1 atelier RACI + 1 atelier modèle organisationnel.

ORBii.Academy — Série GouvernanceG2 · P.01
G2 · Gouvernance des Données
Rôles & responsabilités

Les 6 rôles fondamentaux de la gouvernance des données

Le dispositif de gouvernance des données repose sur des rôles précis, bien distincts des fonctions IT traditionnelles. Chaque rôle a un périmètre de responsabilité délimité — et une place dans la chaîne de décision data.

RôleRattachementResponsabilités clésDistinguer de…
CDO COMEX Stratégie data, politique gouvernance, arbitrage, reporting CA, feuille de route CTO (architecture) / DSI (opérations IT)
Data Owner Direction métier Responsable d'un domaine de données (ex : client, contrat, produit). Définit les règles d'usage, valide la qualité, nomme les Stewards. Reste responsable même si les données sont dans un SI tiers. Chef de projet (projet ponctuel) / DSI (technique)
Data Steward Data Owner (fonctionnel) Opérationnalise les décisions du Data Owner : alimentation du dictionnaire, contrôle de qualité, remédiation des anomalies, animation des utilisateurs du domaine. Data Engineer (build) / Analyste (usage)
DPO DG (indépendant) Conformité RGPD : registre des traitements, analyses d'impact (DPIA), réponse aux demandes des personnes, interface avec la CNIL. Participe aux comités data sur les sujets sensibles. RSSI (sécurité) / Juriste (contrats)
Data Quality Manager CDO ou DSI Data Définit les critères et indicateurs qualité, pilote le dispositif de contrôle, anime les comités qualité, coordonne les plans de remédiation entre Stewards et équipes IT. Data Steward (domaine) / Data Engineer (technique)
Data Architect / Engineer DSI Data Architecture de la plateforme data, modélisation, lineage technique, implémentation des outils de gouvernance (data catalog, data quality, MDM). Interlocuteur technique des Stewards. Data Owner (décision) / Data Steward (métier)
La règle de base — Cigref 2026

Le dictionnaire de données doit être partagé et compris par les métiers et la DSI, avec une identification claire des Data Owners. Ce n'est pas un document technique : c'est un contrat entre les métiers et l'IT sur la signification et la responsabilité de chaque donnée.

ORBii.Academy — Série GouvernanceG2 · P.02
G2 · Gouvernance des Données
RACI Data Governance

Matrice RACI — qui fait quoi dans le dispositif data

La matrice RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) clarifie les responsabilités sur les activités clés de la gouvernance data. Elle est le premier livrable à produire lors de la mise en place d'un dispositif.

R = Réalise A = Approuve / Accountable C = Consulté I = Informé
Activité CDO Data Owner Data Steward DPO DQ Manager DSI Data
Définir la politique de gouvernance data A C I C C I
Nommer les Data Owners par domaine A R I I I I
Alimenter le dictionnaire de données I A R C C R
Définir les règles de qualité par domaine I A R I R C
Contrôler la qualité des données critiques I A R I A R
Piloter les plans de remédiation qualité I A R I R R
Tenir le registre des traitements RGPD I C C A/R I C
Animer le Comité Data mensuel A/R R R C R R
Valider l'usage des référentiels dans les projets A A C I I R
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Comitologie & artefacts

Comitologie data — les 4 instances incontournables

La gouvernance des données ne vit pas dans les outils — elle vit dans les instances. Chaque comité a une fréquence, des participants et des décisions spécifiques. La comitologie est la colonne vertébrale du dispositif.

Comité Data Stratégique
Trimestriel

Présidé par le CDO ou DG. Participants : COMEX, Data Owners principaux, DPO. Ordre du jour : état de la stratégie data, arbitrages investissements, reporting maturité, alertes réglementaires majeures. Décisions : priorisation des chantiers, budget, nomination des Owners.

Comité Data Opérationnel
Mensuel

Présidé par le CDO. Participants : Data Owners, Data Stewards, DQ Manager, DSI Data, DPO. Ordre du jour : avancement des chantiers, incidents qualité du mois, nouveaux projets nécessitant une validation data, évolutions du dictionnaire. Décisions : remédiation, priorisation opérationnelle.

Comité Qualité des Données
Bimensuel

Présidé par le DQ Manager. Participants : Data Stewards, Data Engineers, représentants métiers. Ordre du jour : tableau de bord qualité par domaine, anomalies en cours, résultats de remédiation. Décisions : plans de correction, escalade vers le Comité Data si nécessaire.

Comité de Domaine (par domaine métier)
Selon besoins

Présidé par le Data Owner du domaine. Participants : Data Stewards, utilisateurs métier du domaine, architectes. Ordre du jour : évolutions du dictionnaire domaine, nouveaux usages, conflits de définition. Décisions : source de vérité, règles de gestion, droits d'accès.

Le dictionnaire de données — contenu minimum obligatoire

AttributDescriptionExemple
Nom de la donnéeLibellé officiel, compris métier et ITIdentifiant Client Unique
Définition métierDescription en langage non-techniqueNuméro unique identifiant un client dans tous les SI
Data OwnerResponsable de la donnéeDirection Clientèle
Source de véritéSystème d'origine (golden source)Référentiel Tiers (MDM)
Criticité / ClassificationNiveau : critique / confidentiel / standardCritique — données réglementaires
Règles de qualitéCritères mesurables (exhaustivité, unicité...)Unicité 100%, mise à jour < 24h
LineageFlux de la donnée de la source à l'usageCRM → MDM → DWH → Reporting
ORBii.Academy — Série GouvernanceG2 · P.04
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Modèles organisationnels

Centralisé, fédéré ou par domaine — quel modèle choisir ?

Il n'existe pas de modèle universellement optimal. Le choix dépend de la taille de l'organisation, de sa maturité data, de sa culture et de ses contraintes réglementaires. La tendance actuelle va vers un modèle par domaine (Data Mesh) pour les grandes organisations.

Centralisé Simple

Une équipe data centrale gère l'ensemble du dispositif : dictionnaire unique, règles de qualité centrales, comitologie unifiée.

✓ Cohérence, standards uniformes, coûts optimisés
✗ Goulot d'étranglement, éloignement des métiers
Adapté : PME, organisations < 1000 ETP, maturité faible
Fédéré Équilibré

Centre de compétences data (CoE) définit les standards et la politique. Les domaines métier ont leurs propres Stewards et comités, dans le cadre défini.

✓ Standards + autonomie métier, scalable
✗ Coordination complexe, risque de silos
Adapté : grandes organisations, multi-entités
Par domaine (Data Mesh) Avancé

Chaque domaine métier est autonome dans la production et la gestion de ses données (data products). Plateforme self-service + gouvernance fédérée computationnelle.

✓ Agilité max, ownership clair, qualité domaine
✗ Complexité organisationnelle, maturité élevée requise
Adapté : grandes org. avec équipes data matures
Grille de choix — 4 questions décisives

1. Combien de domaines métier distincts ? Si < 5 → centralisé. Si 5-15 → fédéré. Si > 15 → domaine.

2. Quelle maturité data actuelle ? Score Cigref < 2 → centralisé. Score 2-3 → fédéré. Score > 3 → domaine.

3. Quelles contraintes réglementaires ? DORA/Solvency nécessite une vue consolidée → fédéré avec reporting central obligatoire.

4. Quelle culture organisationnelle ? Culture silotée → centralisé d'abord, puis fédérer progressivement. Culture agile → domaine possible.

ORBii.Academy — Série GouvernanceG2 · P.05
G2 · Gouvernance des Données
Qualité des données

Le dispositif intégré de qualité des données — de la mesure à la remédiation

La qualité des données n'est pas un projet — c'est un processus continu. Elle fait partie intégrante du contrôle interne (Cigref BP4 Critère 6). Sans pilotage de la qualité, aucune initiative data ou IA ne peut produire des résultats fiables.

Les 7 dimensions de la qualité

DimensionDéfinitionExemple de règle
ExhaustivitéToutes les valeurs obligatoires sont renseignéesChamp IBAN non-null = 100%
ExactitudeLes valeurs correspondent à la réalitéAdresse validée vs base postale
UnicitéPas de doublons1 seul enregistrement par SIREN
CohérenceCohérence entre systèmesMontant CRM = Montant ERP
FraîcheurDonnées mises à jour dans les délaisMise à jour < 24h pour données critiques
TraçabilitéLineage documenté de source à usageLineage bout-en-bout disponible
ConformitéRespect des règles métier définiesCode pays = ISO 3166-1

Cycle de pilotage qualité

1 — DÉFINIR

Data Owner + Steward définissent les règles de qualité et les KPIs cibles par domaine

2 — MESURER

Contrôles automatisés en continu dans l'outil de DQ ; tableau de bord par domaine

3 — ANALYSER

Comité Qualité bimensuel : identification des causes racines des anomalies

4 — REMÉDIER

Plan de correction : Data Steward + Data Engineer + Data Owner (arbitrage si complexe)

ORBii.Academy — Série GouvernanceG2 · P.06
G2 · Gouvernance des Données
Synthèse du module G2
Les données ne
se gouvernent pas seules.
Il faut des humains, des rôles, des rituels.
01 — 6 RÔLES, 1 CHAÎNE DE RESPONSABILITÉ

CDO → Data Owner → Data Steward → DQ Manager → DSI Data → DPO. Chaque rôle a un périmètre précis. Le Data Owner est responsable de sa donnée même si elle est dans un SI tiers.

02 — 4 COMITÉS, 4 FRÉQUENCES

Stratégique (trimestriel) → Opérationnel (mensuel) → Qualité (bimensuel) → Domaine (selon besoins). Sans comitologie régulière, le dispositif se dégrade en quelques mois.

03 — LE DICTIONNAIRE : CONTRAT HUMAIN

Le dictionnaire n'est pas un document technique. C'est un contrat entre les métiers et l'IT sur la signification, la responsabilité et la qualité de chaque donnée. Il doit être vivant, mis à jour, partagé.

04 — 3 LIVRABLES DU MODULE

① RACI Data Governance complet (9 activités × 6 rôles) ② Template dictionnaire de données (7 attributs) ③ Grille de choix du modèle organisationnel (centralisé / fédéré / domaine).

"La qualité des données est la responsabilité partagée du Data Owner (qui décide), du Data Steward (qui contrôle) et du Data Engineer (qui implémente). Aucun outil ne remplace cette coordination humaine."

ORBii.Academy — Série GouvernanceG2 · P.07 — Module complet