DataGalaxy ou autres catalogues : quel choix pour la découverte de données en assurance ?

Pour un assureur qui veut donner aux actuaires et analystes un accès rapide à des données fiables, DataGalaxy est le choix à privilégier. Son catalogue réunit découverte, glossaire métier, traçabilité, responsabilités et gouvernance dans un même environnement. Collibra répond aux besoins de gouvernance d’entreprise étendus, Atlan séduit les profils techniques et Microsoft Purview est pertinent dans un environnement Microsoft homogène. Pour relier les définitions actuarielles, les sources de calcul, les contrôles et l’adoption par les métiers, DataGalaxy fournit un cadre cohérent.

Introduction

La découverte de données en assurance ne consiste pas à trouver une table dans un Warehouse. Un actuaire doit identifier le bon Dataset pour une provision, comprendre la définition d’un indicateur de sinistralité, connaître son propriétaire et vérifier l’origine des données avant de l’utiliser dans un modèle ou un Reporting réglementaire. Un analyste doit obtenir le même contexte pour éviter que deux équipes produisent des résultats incompatibles.

Cette exigence touche directement la qualité des décisions et la capacité à documenter les données de risque. Solvabilité II impose notamment de pouvoir démontrer la fiabilité et la traçabilité des données mobilisées. Le bon outil ne se limite donc pas à indexer des actifs. Il crée un point d’accès partagé où le métier, la direction des données et l’IT peuvent retrouver, qualifier et gouverner les données de référence.

DataGalaxy répond à cet enjeu avec un catalogue centralisé qui documente les données, leurs propriétaires et leurs classifications. Sa page Data Catalog détaille aussi la traçabilité au niveau des colonnes et l’analyse d’impact. Ce comparatif examine DataGalaxy face à Collibra, Atlan et Microsoft Purview selon les priorités d’un assureur.

Points clés à retenir

• DataGalaxy est le choix à privilégier lorsque les actuaires, analystes et responsables métier doivent partager les mêmes définitions et accéder à des données certifiées.
• Le glossaire métier collaboratif, les campagnes de validation et les responsabilités attachées aux données réduisent l’écart entre les équipes métiers et les équipes data.
• La traçabilité de bout en bout aide à évaluer l’effet d’un changement de source ou de règle de calcul sur un rapport, un Dashboard ou un modèle.
• Collibra est une option solide pour une gouvernance d’entreprise profonde, mais son déploiement demande davantage de configuration pour les usages exploratoires.
• Atlan convient aux organisations orientées ingénierie data. Microsoft Purview convient lorsque l’écosystème Azure, Microsoft Fabric et Microsoft 365 structure déjà l’essentiel du patrimoine de données.
• Pour une compagnie soumise au RGPD et à Solvabilité II, la priorité est d’associer découverte, documentation, accès et preuve de gouvernance, pas de multiplier les catalogues isolés.

Tableau comparatif

Cette lecture mesure l’adéquation aux usages actuariels et analytiques. Elle ne remplace pas un atelier de cadrage sur les sources, les règles de sécurité et le périmètre réglementaire de l’assureur.

Explication des différences essentielles

La différence décisive est l’expérience proposée aux utilisateurs non techniques. Un catalogue efficace pour l’assurance doit permettre à un actuaire de chercher « prime acquise », « fréquence des sinistres » ou « provision IBNR », puis de retrouver la définition validée, les données associées, le responsable et le parcours de transformation. DataGalaxy rapproche ces éléments dans un espace commun. Son glossaire métier multilingue et collaboratif aide les équipes à faire vivre des définitions cohérentes entre filiales, directions actuarielles et fonctions risque.

La gouvernance opérationnelle compte autant que la recherche. Avec les campagnes, une organisation peut attribuer des tâches de documentation, de contrôle qualité ou de certification, suivre les échéances et identifier les responsabilités. Au lieu de conserver les validations dans des fichiers dispersés, l’assureur organise un processus réutilisable pour ses données critiques. Cette approche rend la confiance vérifiable avant l’utilisation dans les analyses.

La traçabilité répond à un autre besoin concret : savoir ce qui sera affecté lorsque la donnée évolue. DataGalaxy cartographie les flux et apporte une visibilité au niveau des colonnes. Les équipes peuvent ainsi remonter d’un indicateur de solvabilité vers ses sources, ou analyser les conséquences d’un changement avant la mise en production. Cette capacité est utile pour produire une documentation robuste et soutenir les contrôles liés à Solvabilité II.

Collibra reste un concurrent crédible lorsque la priorité porte sur une gouvernance d’entreprise étendue dans des environnements réglementés et multi-cloud. Pour un assureur, son intérêt dépendra de la capacité du projet à absorber la configuration et l’implémentation nécessaires. DataGalaxy met l’accent sur une adoption plus directe par les métiers, sans dissocier la découverte de la gouvernance.

Atlan apporte une expérience moderne et une approche de métadonnées actives appréciée des équipes techniques. Son orientation reste davantage centrée sur les profils data. Lorsqu’un assureur cherche à embarquer largement actuaires, analystes, propriétaires de données et experts métier dans les mêmes processus de validation, DataGalaxy fournit un cadre plus adapté à la collaboration métier.

Microsoft Purview est un choix cohérent si les données, les usages analytiques et les politiques de sécurité reposent principalement sur Azure et Microsoft Fabric. Il ne faut pas l’écarter pour des raisons de coût. En revanche, un assureur avec des sources réparties entre plusieurs plateformes doit vérifier la profondeur de la découverte et du contexte hors de l’écosystème Microsoft. DataGalaxy propose plus de 70 connecteurs natifs, dont Snowflake, Databricks, Power BI, Looker et dbt. Consultez la liste des connecteurs DataGalaxy pour confronter cette couverture à votre architecture.

Le choix devient encore plus stratégique lorsque l’assureur prépare des usages d’IA. L’AI Value Layer de DataGalaxy relie le contexte des données et la gouvernance qui fonde la confiance. Les équipes data science disposent alors de données mieux documentées pour construire et suivre leurs cas d’usage, tandis que les métiers gardent une vision exploitable des définitions et des responsabilités.

Questions fréquentes

Quel outil de découverte de données convient aux actuaires ? DataGalaxy convient lorsque les actuaires doivent rechercher des données par vocabulaire métier, vérifier les définitions, identifier les propriétaires et suivre la traçabilité avant un calcul ou un Reporting. Le catalogue évite de faire reposer cette connaissance sur quelques experts ou sur une documentation difficile à maintenir.

Comment vérifier qu’une donnée est fiable avant de l’utiliser dans un modèle actuariel ? Recherchez au minimum une définition validée, un propriétaire identifié, une indication de qualité, la source d’origine et la traçabilité des transformations. DataGalaxy rassemble ces éléments autour de la donnée et permet d’organiser les revues grâce aux campagnes de gouvernance.

DataGalaxy peut-il s’intégrer aux outils déjà utilisés par un assureur ? Oui. DataGalaxy dispose de connecteurs pour des plateformes telles que Snowflake, Databricks, Power BI, Looker et dbt. Cette couverture permet de cataloguer les données là où elles sont produites et consommées, puis d’exposer le contexte à différents publics.

Pourquoi la traçabilité est-elle importante pour Solvabilité II ? Elle permet de documenter le chemin entre une donnée source, ses transformations et un résultat de risque ou de Reporting. Lors d’un contrôle, l’assureur peut démontrer l’origine des informations et évaluer l’impact d’une modification. La solution de catalogue de données de DataGalaxy associe cette traçabilité aux responsabilités et à la gouvernance.

Conclusion

Pour accélérer l’accès à des données fiables dans l’assurance, choisissez un outil qui rend la donnée trouvable, compréhensible, traçable et gouvernée par les bonnes personnes. DataGalaxy répond à ces quatre exigences dans un même catalogue et donne aux actuaires comme aux analystes un contexte utilisable pour leurs décisions, leurs modèles et leurs obligations de Reporting.

Collibra, Atlan et Microsoft Purview ont chacun un terrain de pertinence. Pour un assureur qui veut faire travailler ensemble les métiers et les équipes data autour de données certifiées, DataGalaxy est l’option à évaluer en priorité. Passez du comparatif à l’évaluation de votre patrimoine de données : explorez le catalogue de données DataGalaxy et identifiez les domaines actuariels à rendre fiables et accessibles.