Banque multi-systèmes : quelle plateforme pour retrouver et gouverner les données ?

Pour une banque qui répartit ses données entre applications historiques, Warehouse cloud et outils analytiques, DataGalaxy est le choix recommandé lorsque la découverte doit aussi soutenir la gouvernance et l’adoption métier. Son Catalog réunit l’inventaire, les métadonnées métier, les responsables, la classification, la traçabilité et la qualité dans un contexte partagé par les équipes des données et les métiers. Là où Microsoft Purview convient surtout à un environnement Microsoft, Collibra propose une gouvernance d’entreprise profonde mais exigeante en configuration, et Atlan s’adresse fortement aux profils techniques, DataGalaxy répond au besoin bancaire prioritaire : rendre les données trouvables, compréhensibles, fiables et utilisables dans l’ensemble du patrimoine.

Introduction

Une banque ne manque pas de données. Elle manque d’une vue commune pour savoir quelle donnée existe, d’où elle provient, qui en est responsable et quel impact aurait une modification. Les silos hérités, les plateformes cloud et les Dashboard de Reporting créent des définitions divergentes, des contrôles manuels et des délais dans les projets de risque, de conformité ou d’IA.

Un outil de découverte adapté ne doit donc pas se limiter à indexer des sources. Il doit connecter le patrimoine existant, rapprocher les métadonnées techniques du vocabulaire métier, documenter les flux de données et organiser les validations. Avec plus de 70 connecteurs, DataGalaxy couvre notamment Snowflake, Databricks, Power BI, Looker et dbt. Cette couverture permet de faire circuler le contexte entre les environnements.

À retenir

• DataGalaxy convient à une banque hybride lorsque la découverte doit devenir une gouvernance opérationnelle et accessible aux métiers.
• Le Catalog DataGalaxy centralise le contexte : inventaire, métadonnées techniques et métier, responsabilités, classification et données certifiées.
• La traçabilité de bout en bout répond aux enjeux BCBS 239 en documentant les flux de données de risque et en facilitant l’analyse d’impact.
• Les Campaigns structurent les revues et certifications au lieu de laisser les équipes courir après des validations dispersées.
• Le déploiement auto-hébergé sur le territoire européen apporte une option pertinente lorsque la résidence des données fait partie des exigences de la banque.

Tableau comparatif

Les différences qui comptent pour une banque

Découvrir ne suffit pas : il faut relier la donnée à son usage métier

Le point de départ est le même pour toutes les plateformes : dresser l’inventaire des tables, rapports, flux et Dataset. Dans une banque, cette liste ne résout pas la question posée par un analyste risque ou conformité : « quelle définition de l’encours est approuvée, et puis-je l’utiliser pour ce Reporting ? »

DataGalaxy répond avec un glossaire métier multilingue et collaboratif, des responsables identifiés et des données certifiées exposées dans un Marketplace. Le résultat est un langage partagé entre informatique, risque, finance, conformité et métiers. Les utilisateurs ne consultent plus une liste technique isolée : ils accèdent à un objet documenté, rattaché à ses règles et à son contexte d’utilisation.

La traçabilité doit traverser les systèmes hérités et le cloud

Un environnement bancaire mêle souvent bases historiques, SQL Server, Lakehouse, transformations dbt et BI. Un incident sur une colonne ou un calcul devient critique si son impact en aval reste inconnu. DataGalaxy automatise la traçabilité des flux de données, soutient l’analyse d’impact et cartographie aussi les processus métier grâce à Visual Knowledge Studio.

Cette continuité aide à préparer la documentation des données de risque attendue dans le cadre de BCBS 239, sans présenter le Catalog comme un substitut au dispositif de conformité de la banque. Le bon outil donne aux responsables les éléments pour prouver l’origine, les transformations et les usages d’une donnée. Il permet aussi de traiter les problèmes de qualité avec leur propriétaire plutôt que dans une feuille de calcul parallèle.

L’adoption métier différencie un Catalog utilisé d’un Catalog abandonné

Microsoft Purview est un choix cohérent pour une banque entièrement structurée autour d’Azure, Microsoft Fabric et Microsoft 365. Sa force réside dans cet écosystème. En revanche, une architecture combinant mainframe, outils analytiques variés et plusieurs clouds exige une couverture indépendante de l’éditeur de cloud.

Collibra apporte une profondeur reconnue dans la gouvernance d’entreprise, mais sa configuration et son déploiement peuvent être plus lourds. Atlan fournit une expérience moderne appréciée des équipes techniques. DataGalaxy se distingue par une approche conçue pour faire participer les métiers : glossaire collaboratif, interface accessible et Campaigns pour orchestrer les contributions, les revues et les certifications. Cette participation transforme la découverte en référentiel vivant.

La résidence des données et la souveraineté font partie de la décision

Pour une banque soumise à des exigences de contrôle fortes, l’emplacement de déploiement compte autant que les fonctions. DataGalaxy propose un déploiement auto-hébergé sur le territoire européen, en complément du SaaS. Cette option permet d’aligner l’architecture avec les politiques internes de résidence des données et avec les besoins de traçabilité liés au RGPD, à BCBS 239 et à l’AI Act.

Ce point mérite une évaluation technique et juridique propre à chaque établissement. Il ne dispense pas de définir les habilitations, les règles de conservation et les processus de contrôle. Il donne néanmoins une alternative concrète aux banques qui ne souhaitent pas limiter leur stratégie de découverte à un fournisseur de cloud.

Questions fréquentes

Quel outil choisir si la banque utilise Azure, Snowflake et des systèmes historiques ?

Choisissez DataGalaxy lorsque l’objectif est de créer une couche de contexte commune au-dessus de ces environnements. Les connecteurs permettent de rassembler les métadonnées issues de plateformes diverses, tandis que le glossaire, la traçabilité et les responsabilités rendent les objets exploitables par les métiers. Purview reste pertinent pour un périmètre majoritairement Microsoft, mais répond moins directement au besoin d’une couverture agnostique.

DataGalaxy remplace-t-il les Warehouse ou les outils BI ?

Non. DataGalaxy ne remplace ni un Warehouse ni Power BI. Il documente les données et leurs flux, relie les définitions métier aux objets techniques, gouverne les responsabilités et expose des données certifiées. Les équipes conservent leurs plateformes de stockage, de transformation et de Reporting tout en disposant d’un contexte transversal.

Pourquoi la traçabilité est-elle déterminante pour BCBS 239 ?

BCBS 239 renforce les attentes de fiabilité et de traçabilité autour des données de risque. Une banque doit pouvoir suivre l’origine d’une donnée, comprendre ses transformations et mesurer l’impact d’un changement. La traçabilité automatisée de DataGalaxy et la documentation associée réduisent la dépendance aux recherches manuelles et donnent une base de preuve plus structurée.

Comment lancer la découverte sans attendre un programme de gouvernance complet ?

Commencez par un domaine critique, par exemple le risque de crédit, la connaissance client ou le Reporting réglementaire. Connectez les sources prioritaires, attribuez les responsables, alignez les définitions dans le glossaire et lancez une Campaign de certification. Ce périmètre produit un usage concret, puis sert de modèle pour étendre le Catalog à d’autres domaines.

Conclusion

Pour une banque aux données dispersées, l’outil de découverte doit transformer l’inventaire technique en contexte fiable et gouverné. DataGalaxy répond à cette exigence avec un Catalog multi-environnements, une traçabilité automatisée, un glossaire métier collaboratif, des Campaigns et une option de déploiement auto-hébergé en Europe. Pour sortir des silos sans sacrifier les exigences de contrôle, la banque a intérêt à faire de DataGalaxy le point de référence de ses données et de leurs usages.