Telle information peut-elle entrer dans vos processus et dans vos tableaux de bord en toute confiance ? C’est tout l’enjeu de la validation des données. Elle crée un filtre de vérité qui protège la décision, la conformité et la relation client. En France, la pression réglementaire rappelle régulièrement l’importance du sujet. La CNIL a notamment prononcé 87 sanctions en 2024 pour un total de 55,2 M€, pour des manquements liés aux traitements de données. Alors, comment mettre en place un processus de validation des données opérationnel ?
A noter que cet article fait partie d’une série de 4 articles, dans lesquels nous abordons les quatre grands types de processus de gestion des données : collecte, analyse, validation et traçabilité.
Qu’est-ce qu’un processus de validation des données
La validation des données s’inscrit dans le Data Lifecycle Management et agit globalement comme un sas de confiance à chaque phase du cycle de vie.
Dans la pratique, vous :
- Placez des contrôles dès la phase de création et collecte (étape n°1 du DLM, où la donnée est produite/reçue puis immédiatement enrichie de ses métadonnées),
- Renforcez à l’étape stockage et gestion pour éliminer doublons et erreurs,
- Sécurisez l’utilisation et le partage afin que seules des données conformes et pertinentes circulent,
- Puis vous gardez des règles de vérification lors de l’archivage et avant la suppression.
Cette lecture phase par phase permet d’éviter l’effet entonnoir où l’on découvre trop tard des anomalies coûteuses, tout en documentant le « qui, quoi, quand, pourquoi » pour l’audit et la traçabilité.
Concrètement, comme pour les processus d’analyse de données, le DLM organise un passage de relais entre les équipes métiers et la DSI. Les métiers expriment la finalité, les critères d’acceptation et la tolérance aux écarts. La DSI implémente des règles reproductibles et supervise leur exécution dans les flux et référentiels. Même logique, contexte différent à chaque phase du cycle de vie, ce qui rend la validation à la fois cohérente et proportionnée aux usages réels.
« Une validation efficace suit la donnée tout au long de sa vie et garde le même langage pour les métiers et pour l’IT. »
Les principes essentiels d’un processus de validation des données efficace
Vous venez d’aligner la finalité et la valeur métier ? La validation convertit cet accord en critères opérationnels.
L’enjeu tient dans l’arbitrage.
Vous devez bloquer ce qui est faux sans freiner le flux, et expliquer ce qui est refusé sans noyer les équipes dans des messages incompréhensibles. Voici quelques garde-fous qui rendent la validation « utile et acceptable ».
Un langage commun entre métiers et DSI
Le métier décrit l’attendu fonctionnel et le niveau de tolérance. La DSI traduit en règles unitaires et en jeux de test reproductibles. On évite les flous, on écrit ce qui fait foi et on sait qui décide d’une évolution.
Des règles au plus tôt et au bon endroit
Les contrôles se déclenchent dès la saisie quand c’est pertinent, puis se renforcent à l’ingestion via ESB ou API, enfin se complètent lors de l’atterrissage dans les référentiels MDM. Assez logiquement, plus la règle est proche de la source, moins la correction coûte.
Traçabilité et explicabilité par défaut
Chaque validation laisse une trace exploitable. On sait quelle règle a été appliquée, par quelle version, avec quel résultat. La supervision affiche des indicateurs de complétude, d’erreurs et de latence. Les métiers voient ce qui se passe et l’IT peut auditer.
Une gouvernance légère mais réelle
Les règles vivent dans un référentiel versionné. On mesure leur efficacité, on retire ce qui ne sert plus, on évite la dérive de dépendances cachées et on planifie des revues conjointes.
Simplicité d’usage pour les métiers, robustesse pour l’IT
Les formulaires guident la saisie et proposent des corrections en clair, les pipelines appliquent les mêmes règles en masse, et les API exposent des messages d’erreur lisibles. La plateforme reste observable et sécurisée.
« Finalement, une « bonne validation » bloque peu et corrige beaucoup, car elle accompagne l’utilisateur jusqu’à la donnée propre. »
Panorama d’applications terrain
Quand les principes sont en place, la validation cesse d’être un obstacle et devient un accélérateur. Elle apporte de la sûreté aux décisions et du rythme aux opérations, évite les retours arrière coûteux, et renforce la confiance entre les équipes. Cela se matérialise différemment selon les applications.
Industrie
La saisie qualité à la ligne s’appuie sur des listes de références MDM pour les composants. Les tolérances dimensionnelles sont contrôlées au poste. Les anomalies se voient immédiatement et le flux d’atelier reste fluide et la DSI garantit la cohérence des référentiels et la fiabilité des horodatages.
Banque et assurance
Le dossier d’entrée en relation applique des validations KYC (l’ensemble des documents permettant de vérifier l’identité et la légitimité du client) et des contrôles de cohérence entre pièces, formulaires et systèmes amont. Le rejet est rare parce que les champs intelligents guident la saisie. La piste d’audit couvre chaque règle, utile en cas de contrôle.
Secteur public
Le portail citoyen vérifie les formats et les pièces acceptables selon le motif, avec des données sensibles minimisées et balisées pour un archivage conforme. Encore une fois, les métiers gardent la main sur le contenu des règles et l’IT opère les flux sécurisés.
Éditeurs et SaaS
Les événements d’usage produits par les applications passent des contrôles de schéma (c’est-à-dire la forme attendue des messages), avec des métriques clés qui reposent sur des définitions partagées. Les anomalies déclenchent une alerte et un correctif guidé, et le produit avance plus vite parce que la confiance dans les indicateurs reste élevée.
Les bénéfices attendus et les points de vigilance
La validation réduit les coûts cachés, protège la conformité et améliore l’expérience des équipes. Elle évite des décisions prises sur des données bancales et renforce la crédibilité de vos tableaux de bord et de vos modèles.
Les études convergent d’ailleurs sur l’impact économique de la qualité. La mauvaise qualité des données représente un coût moyen annuel de 12,9 M$ par organisation selon Gartner (étude de 2021).
La vigilance est donc nécessaire. Trop de règles ralentit la chaîne et décourage les utilisateurs… mais trop peu de règles et les erreurs se propagent. La bonne posture tient dans un design centré utilisateur et dans une observabilité continue.
5 étapes pour mettre en place un processus de validation des données
Vous pouvez démarrer avec une trame simple qui ne sacrifie ni la clarté ni la gouvernance.
Aligner finalité, périmètre et rôles
Atelier commun métier, DPO et DSI. Objectifs, jeux de données autorisés, niveaux de qualité visés, responsabilités et délais de traitement des anomalies.Concevoir les règles et les cas de test
Traduction des attentes métier en validations de format, référence, cohérence, complétude et fraîcheur. Jeux de test simples et opposables. Messages d’erreur pensés pour guider la correction et non pour sanctionner.Positionner les contrôles aux bons points du cycle de vie
Saisie guidée dans les écrans BPM, vérifications à l’ingestion via ESB et API, consolidation et décisions homogènes dans le MDM. Même règle, même résultat quel que soit le point d’entrée.Observer, expliquer et corriger dans le flux
Journalisation des validations, tableaux de bord partagés, alertes actionnables. Les workflows portent les reprises pour éviter les allers-retours par e-mail et les équipes savent qui intervient et à quel moment.Gouverner et améliorer en continu
Versionner les règles, planifier des revues conjointes, retirer ce qui ne sert plus et ajuster les seuils quand le terrain change. De cette manière, la validation reste vivante et lisible au rythme des usages.
« Une validation efficace se reconnaît au temps qu’elle vous rend, et non pas à la quantité d’erreurs qu’elle affiche »
Blueway place la validation au cœur du cycle de vie des données
Chez Blueway, nous considérons la validation comme la porte d’entrée d’un cycle de vie maîtrisé. Notre conviction reste simple, une donnée n’a de valeur qu’une fois acceptée par le métier et fiabilisée par l’IT. Et c’est dans le Data Catalog que ce dialogue s’organise concrètement : définitions partagées, propriétaires identifiés, règles d’acceptation documentées, contrats de qualité et politiques DLM visibles au même endroit par les métiers et par l’IT.
Notre plateforme Phoenix réunit ces deux mondes. Le Data Catalog sert de socle commun, il cartographie les objets, expose le glossaire, affiche le lineage et rythme les revues conjointes. Les formulaires et les workflows BPM rendent la saisie claire et les corrections naturelles. L’ESB et l’API Management appliquent des contrôles homogènes au fil des flux. Le MDM entérine les règles de référence et garantit l’unicité des enregistrements. Dès qu’il est question de cycle de vie (création, usage, archivage, suppression), le Data Catalog joue le rôle d’ancrage métier–IT. On y retrouve qui décide, ce qui fait foi et où en est chaque règle.
Cette continuité outillée permet de garder la validation près des usages sans perdre la robustesse du SI. Ainsi, quand la validation devient fluide, elle disparaît des débats et la décision reprend toute la place.
Article mis à jour le 07/10/2025
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