Data Steward

Qu’est-ce qu’un Data Steward ?

Le Data Steward est un référent opérationnel de la donnée. Il veille à la qualité, à la complétude et à la bonne interprétation des données dans un périmètre donné (clients, produits, RH, etc.). Contrairement aux profils techniques, il ne développe pas, mais il intervient directement sur la donnée : validation, nettoyage, documentation, suivi des règles métier.

Souvent issu des métiers (finance, marketing, logistique…), le Data Steward comprend les besoins des utilisateurs et sait détecter les anomalies. Il alimente les outils de gouvernance comme le data catalog ou le business glossary, enrichit les métadonnées, et agit en lien étroit avec les équipes data, IT et métiers. Il joue un rôle essentiel pour fiabiliser les jeux de données et garantir leur bon usage dans les analyses, les tableaux de bord, ou les outils d’IA.

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Pourquoi structurer le rôle de Data Steward ?

Lorsque les volumes de données augmentent et que les usages se diversifient, le risque de perte de qualité ou de cohérence devient critique. Sans un rôle dédié, les erreurs de saisie, les doublons, ou les divergences entre systèmes peuvent se multiplier.

Le Data Steward permet de :

• Fiabiliser les données au quotidien en identifiant et corrigeant les anomalies,
• Fluidifier la circulation de l’information entre les équipes,
• Assurer la cohérence entre les différents référentiels,
• Faire appliquer les règles de gestion et de qualité définies par la gouvernance.

Quelles sont les missions du Data Steward ?

Le Data Steward joue un rôle opérationnel essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité des données au quotidien. Il agit comme un relais terrain de la gouvernance, en lien étroit avec les métiers et les équipes data.

Voici les principales missions généralement confiées à un Data Steward :

• Mettre en œuvre les règles de gouvernance : appliquer les standards de qualité, les définitions du glossaire métier, les contrôles de saisie, etc.
• Contrôler la qualité des données : détecter les anomalies (valeurs incohérentes, données manquantes, doublons), remonter les problèmes et participer à leur résolution.
• Documenter les données : compléter les dictionnaires de données, formaliser les règles de gestion, décrire les sources et les transformations.
• Assurer la cohérence métier : valider que les données reflètent bien la réalité des processus métiers (ex. : un client actif est bien un client facturé).
• Collaborer avec les Data Owners : participer à la priorisation des corrections et à l’amélioration continue.
• Sensibiliser les utilisateurs : expliquer les bonnes pratiques, les règles de gestion, et encourager les comportements vertueux.

Ce rôle de proximité permet d’ancrer la gouvernance dans les usages réels, et de faire progresser la qualité des données de manière continue et pragmatique.

À quel moment nommer un Data Steward ?

Le rôle de Data Steward devient important dès lors que la qualité et la compréhension des données ont un impact direct sur l'efficacité des processus métiers et la fiabilité des analyses.

Voici quelques signaux qui indiquent qu’il est temps de structurer ce rôle :

• Les référentiels métiers deviennent complexes et critiques pour les opérations (clients, fournisseurs, contrats, etc.).
• Les erreurs de données ont un impact fort (erreurs de facturation, campagnes marketing mal ciblées, reporting incohérent…).
• Les initiatives de gouvernance ou de qualité de données peinent à se concrétiser sans relais opérationnel.
• Les métiers et la DSI manquent de coordination sur les sujets data.
  
  

Le rôle est particulièrement clé dans les entreprises multisites, multiservices ou multi-applicatifs, où la donnée est saisie ou transformée par plusieurs acteurs. Dans certaines organisations, il peut être exercé à temps partiel par un expert métier, mais une structuration plus formelle s’impose dès que la complexité ou les volumes de données augmentent significativement.

Quelles différences entre un Data Steward, un Data Owner et un Data Analyst ?

Le Data Steward ne possède pas la donnée, il en garantit l’intégrité dans un périmètre précis. Le Data Owner, lui, est responsable de la donnée sur le plan stratégique et décisionnel : il en définit les règles d’usage, de diffusion et de priorisation.

Le Data Analyst exploite la donnée pour produire des rapports et des analyses. Il est souvent consommateur de la donnée que le Data Steward maintient. Autrement dit, le Data Steward assure que la donnée est propre, cohérente et bien comprise, pour que les Data Analysts ou les autres métiers puissent l’utiliser en toute confiance.