DataGalaxy · 5 septembre 2025
La cartographie des données : quoi, pourquoi, comment ?
- cartographie
- gouvernance
- accessibilité
Prenez une simple « adresse de facturation ». Pour le service comptable, c'est l'adresse du siège social. Pour la logistique, c'est parfois l'adresse de livraison. Deux équipes, deux définitions, une seule donnée censée être partagée. C'est précisément ce genre de malentendu que la cartographie des données cherche à dissiper : dresser une topographie commune, compréhensible par les métiers autant que par l'IT, de ce que sont les données de l'entreprise, où elles vivent et comment elles circulent.
Une carte, pas un jargon technique
Cartographier ses données ne consiste pas à produire un schéma réservé aux experts. L'objectif est inverse : rendre lisible, pour un manager comme pour un analyste, ce que recouvre chaque donnée et à quoi elle sert. Cela repose sur trois briques complémentaires : un glossaire métier qui fixe des définitions partagées, des modèles et dictionnaires qui structurent les données elles-mêmes, et une cartographie des flux qui trace leur parcours d'un système à l'autre.
Commencer petit plutôt que tout cartographier d'un coup
La tentation d'un chantier exhaustif est réelle, mais rarement la plus efficace. Une démarche progressive — choisir un périmètre restreint, impliquer les équipes concernées, puis relier peu à peu les initiatives locales — donne des résultats plus rapides et plus durables qu'un grand projet qui s'essouffle avant d'aboutir. L'enjeu est ensuite d'ancrer cette cartographie dans les processus quotidiens, pour qu'elle ne devienne pas un document figé et vite obsolète.
Un préalable à la conformité et à l'IA
Savoir où se trouve chaque donnée et comment elle circule est aussi une condition de conformité réglementaire, au même titre qu'un prérequis pour tout projet d'intelligence artificielle : un modèle ne peut s'appuyer que sur des données que l'on sait localiser et qualifier.
Le lien avec l'Audit Data
Cette cartographie est au cœur même de notre démarche d'Audit Data. Elle éclaire directement l'axe « accès à l'information » — retrouver la bonne donnée sans dépendre d'une seule personne — et l'axe « silos & shadow data », en révélant les zones où l'information se fragmente entre services. C'est souvent le premier livrable qui permet à une PME de visualiser, pour la première fois, l'ensemble de son patrimoine data.