Data Steward
Catégorie : Gouvernance & Qualité
Définition
Le Data Steward est un gardien de la qualité des données dans une organisation.
Il veille à ce que les données soient fiables, cohérentes, bien documentées et exploitables.
Ce n’est pas un rôle technique au sens “développeur”, mais plutôt opérationnel et fonctionnel, à l’interface entre la technique, les métiers et la gouvernance.
Il connaît très bien un domaine métier (clients, produits, fournisseurs…) et agit comme référent de confiance sur ce périmètre.
Missions principales
- Contrôle qualité : détecte les incohérences, doublons, valeurs manquantes…
- Correction / validation : nettoie ou signale les erreurs de données
- Documentation : enrichit les métadonnées, participe au dictionnaire des données
- Collaboration : travaille avec les data owners, les équipes IT, les métier
- Formation / acculturation : aide les utilisateurs à comprendre et bien utiliser les données
Exemple d’usage ou de contexte
Une entreprise identifie des erreurs récurrentes dans les informations clients.
Le data steward “Client” :
- repère que certains comptes sont dupliqués
- définit une règle : “un client = un SIRET unique”
- échange avec la DSI pour corriger le flux CRM
- forme les équipes commerciales sur la saisie correcte des données
Résultat : gain de temps, meilleure qualité d’analyse et meilleure expérience client.
Différence avec d’autres rôles
| Rôle | Mission principale |
|---|---|
| Data Steward | Garant de la qualité et de la documentation |
| Data Owner | Responsable “officiel” d’un périmètre métier |
| Data Engineer | Conçoit les flux et pipelines de données |
| Data Analyst | Interprète les données, crée des rapports |
Outils & solutions associés
- Catalogues de données : Collibra, Alation, Microsoft Purview
- ETL / qualité : Talend Data Quality, Informatica, DataGalaxy
- Suivi qualité : Excel, Power BI, ou outils internes
- Collaboration : Confluence, Notion, outils de data literacy
🧠 À retenir
Le Data Steward est l’ambassadeur de la donnée bien tenue.
Il agit au quotidien pour que les équipes puissent faire confiance à leurs données, et prendre de meilleures décisions.