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Chaque jour, les entreprises produisent, stockent et échangent des volumes massifs de données. Pourtant, beaucoup peinent encore à savoir où se trouvent leurs données, qui en est responsable et comment les exploiter efficacement.
C’est précisément le rôle du Data Catalogue : rendre la donnée visible, compréhensible et utilisable par tous. Il ne s’agit pas seulement d’un inventaire technique, mais d’un véritable socle de confiance qui permet à chaque collaborateur — du data engineer au contrôleur de gestion — de comprendre ce que recouvre chaque jeu de données et d’en retracer l’origine.
Dans cet article, nous passons en revue 12 des solutions de Data Catalogue les plus utilisées aujourd’hui. Avant cela, prenons un instant pour comprendre ce qu’est un Data Catalogue, à quoi il sert et comment bien le choisir.
Un Data Catalogue est un outil conçu pour centraliser, documenter et organiser l’ensemble des données disponibles dans une organisation. Son rôle est d’offrir une vision claire et unifiée du patrimoine informationnel, en permettant aux utilisateurs de chercher, comprendre et exploiter les données en toute confiance.
Concrètement, un Data Catalogue collecte des métadonnées — c’est-à-dire des informations descriptives sur les jeux de données : leur origine, leur structure, leur fréquence de mise à jour, leur propriétaire, leur niveau de qualité ou leur usage métier.
Ces informations sont ensuite indexées et présentées sous forme de fiches consultables via une interface intuitive.
Contrairement à une base de données, le Data Catalogue ne stocke pas la donnée : il en fournit la carte d’identité et la traçabilité. Il indique, par exemple, que tel indicateur de chiffre d’affaires provient du CRM, est agrégé chaque semaine et utilisé dans un tableau de bord commercial.
Un bon Data Catalogue devient ainsi le point d’entrée privilégié pour comprendre et fiabiliser la donnée, qu’il s’agisse d’un indicateur stratégique, d’une table opérationnelle ou d’un modèle analytique.
Les fonctionnalités clés incluent :
L’objectif est clair : rendre la donnée exploitable sans la dénaturer, tout en créant un langage commun entre les équipes métiers et techniques.
Mettre en place un Data Catalogue n’est pas qu’une question de conformité : c’est un véritable levier d’efficacité organisationnelle et de confiance.
Parmi les principaux bénéfices :
Le marché des Data Catalogues est vaste et hétérogène : certaines solutions se concentrent sur la gouvernance, d’autres sur la découverte, d’autres encore sur la collaboration et l’adoption.
Le bon choix dépend de votre niveau de maturité data, de vos objectifs, et de la structure de votre organisation.
Voici les critères à considérer :
Le marché des Data Catalogues s’est profondément transformé.
Les outils ne se différencient plus seulement par leurs fonctionnalités, mais par leur philosophie d’approche de la donnée : certains sont orientés gouvernance et conformité, d’autres agilité et collaboration, d’autres encore open source et contrôle technique.
Voici un comparatif structuré pour y voir clair.
Référence mondiale de la gouvernance des données, Collibra propose une plateforme complète couvrant le catalogage, la qualité et la conformité.
Son principal atout : une vision holistique du cycle de vie des données. L’outil structure les rôles (Data Owner, Steward, Custodian) et facilite la mise en œuvre des politiques de gouvernance.Particulièrement adapté aux grandes entreprises, il offre une intégration native avec les environnements cloud (AWS, GCP, Azure) et les outils BI (Tableau, Power BI).
Sa richesse fonctionnelle a toutefois un coût : la solution est onéreuse et sa mise en œuvre demande souvent une gouvernance déjà mature et des équipes dédiées.
L’un des pionniers du Data Catalog moderne. Alation se distingue par sa capacité à favoriser l’adoption et la collaboration grâce à une interface intuitive et un moteur de recherche sémantique.
Il capture automatiquement les métadonnées et les enrichit grâce au machine learning, facilitant la découverte de données pertinentes.
Très présent dans les secteurs financiers et technologiques, Alation combine puissance analytique et gouvernance. Son positionnement premium et la complexité de certaines intégrations en font toutefois une solution mieux adaptée aux grandes organisations qu’aux structures de taille moyenne.
Atlan incarne la nouvelle génération de Data Catalogues : moderne, collaborative et centrée sur l’expérience utilisateur. Conçu comme un “hub de collaboration data”, il permet de connecter facilement entrepôts, outils BI, pipelines et applications.
Son approche “personas” (Data Engineer, Analyst, Steward) facilite la personnalisation des vues et des workflows. De nombreuses scale-ups et entreprises data-driven l’ont adopté pour sa flexibilité et sa rapidité de déploiement. En revanche, certaines fonctionnalités avancées comme le data lineage complet restent encore en développement, ce qui peut limiter son usage dans des contextes très complexes.
Issu d’un éditeur historique, Informatica Data Catalog s’adresse avant tout aux grandes organisations cherchant une couverture complète de leurs environnements. L’outil intègre des fonctions avancées de data lineage, classification automatique, détection des doublons et analyse d’impact.
Il s’impose comme une brique essentielle dans les architectures de gouvernance à grande échelle. Sa mise en œuvre reste néanmoins lourde et coûteuse, particulièrement lorsque l’écosystème Informatica n’est pas déjà en place.
Solution française en pleine croissance, DataGalaxy mise sur la simplicité et la collaboration. Son interface ergonomique facilite la contribution des utilisateurs non techniques, et son modèle de gouvernance légère favorise une adoption rapide.
Les entreprises apprécient sa capacité à cartographier les données, les processus et les usages métiers dans un même espace.
C’est un excellent choix pour les organisations de taille moyenne cherchant à structurer leur gouvernance sans lourdeur technique. En revanche, les fonctions de data lineage et d’automatisation restent plus limitées que celles des acteurs internationaux.
Projet open source soutenu par la fondation Apache, Atlas offre des capacités de catalogage, de classification et de lineage puissantes. Il s’intègre naturellement avec les environnements Hadoop et les plateformes cloud.
Bien que plus technique à déployer, il constitue une base solide pour les entreprises qui souhaitent un contrôle total et une approche open source de la gouvernance. Cette liberté se paye toutefois en expertise interne, car sa maintenance et sa configuration exigent des compétences techniques avancées.
Développé par Lyft, Amundsen est un autre Data Catalogue open source axé sur la découverte rapide et la recherche sémantique. Son moteur est optimisé pour la performance et la convivialité, avec une interface moderne inspirée des produits grand public.
Adopté par de nombreuses équipes data agiles, il est idéal pour les organisations cherchant un outil flexible et extensible sans contrainte de licence. Il reste néanmoins dépendant de la communauté open source : l’absence de support commercial peut freiner certaines entreprises dans un cadre de production à grande échelle.
Créé par d’anciens ingénieurs LinkedIn, Metaphor combine l’approche data catalog et collaboration en temps réel.
L’outil met l’accent sur l’expérience utilisateur et la contextualisation des données, en intégrant la notion de “data stories” pour enrichir les métadonnées.
Son positionnement cloud-native le rend particulièrement attractif pour les entreprises modernes cherchant un outil léger, connecté et collaboratif. La solution, encore jeune, reste cependant moins mature fonctionnellement que les plateformes plus établies.
Autre acteur européen, Zeenea met en avant la simplicité, la conformité et la souveraineté des données.
Son Data Catalogue “Smart” automatise la découverte et la documentation des actifs de données tout en intégrant une couche d’intelligence contextuelle.
Zeenea séduit aussi bien les ETI que les grands groupes cherchant un équilibre entre ergonomie, performance et conformité RGPD. Son périmètre fonctionnel reste toutefois plus restreint pour les architectures hybrides ou multiclouds très étendues.
Dernier arrivé parmi les géants, Microsoft Purview s’intègre naturellement à l’écosystème Azure. Il centralise la gouvernance, le catalogage et la classification des données issues de multiples environnements.
Grâce à l’IA, Purview identifie automatiquement les données sensibles et propose des politiques de sécurité adaptées.
C’est la solution idéale pour les organisations déjà engagées dans un environnement Microsoft, mais son intérêt diminue dans des contextes multi-clouds où l’intégration reste plus limitée.
Solution française orientée gouvernance et urbanisation du SI, Blueway ne se limite pas au catalogage : elle propose une approche globale de la donnée intégrant MDM, BPM et intégration applicative.
Son module de cartographie des données permet de documenter les flux, les traitements et les objets de données, tout en assurant leur cohérence dans le système d’information.
Blueway s’adresse particulièrement aux organisations recherchant une approche centralisée, souveraine et conforme aux réglementations européennes. Moins connue que les grands acteurs internationaux, elle séduit par sa couverture fonctionnelle complète et son positionnement souverain.
Bien qu’il ne soit pas à proprement parler un Data Catalogue, DBT joue un rôle clé dans la documentation et la traçabilité des transformations de données. Chaque modèle créé dans DBT peut être automatiquement documenté (description, tests, dépendances) et intégré dans un catalogue accessible via DBT Docs.
L’intérêt de DBT réside dans sa capacité à créer un catalogue dynamique des modèles transformés, directement relié aux pipelines ELT et à la logique métier. Il complète donc parfaitement un Data Catalogue classique en apportant la transparence technique et la confiance dans les transformations.
Nous venons de parcourir un panorama des principaux Data Catalogues du marché, chacun avec ses forces, son positionnement et son niveau de maturité technologique.
L’enjeu n’est pas de choisir “le meilleur” outil, mais celui qui correspond à votre contexte, à votre taille et à vos usages.
Les grandes entreprises privilégieront souvent des solutions complètes comme Collibra, Alation ou Informatica, tandis que les structures plus agiles se tourneront vers Atlan, DataGalaxy ou Zeenea.
Les adeptes du libre trouveront leur bonheur avec Apache Atlas ou Amundsen, tandis que les environnements cloud-first adopteront naturellement Microsoft Purview ou Metaphor Data.
Chez Limpida, nous aidons nos clients à évaluer, sélectionner et déployer le Data Catalogue le plus adapté à leurs besoins, en tenant compte de leur maturité data, de leurs processus internes et de leur culture d’entreprise.
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