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CE QUE LES METIERS ATTENDENT VRAIMENT D’UN PROJET DATA : UNE
DONNEE QUI AIDE, QUI RASSURE, QUI ECLAIRE
CE QUE LES METIERS ATTENDENT VRAIMENT D’UN PROJET DATA : UNE DONNEE QUI AIDE, QUI RASSURE, QUI ECLAIRE
Les équipes métier n’attendent pas des projets data qu’ils soient technologiquement impressionnants. Elles souhaitent avant tout disposer d’une information fiable, cohérente et facile à exploiter. Pourtant, beaucoup de projets continuent de privilégier la sophistication technique au détriment de l’usage. Les attentes fondamentales sont pourtant stables : les métiers veulent comprendre la donnée, lui faire confiance et l’utiliser sans dépendre systématiquement de compétences expertes.
Les équipes métier n’attendent pas des projets data qu’ils soient technologiquement impressionnants. Elles souhaitent avant tout disposer d’une information fiable, cohérente et facile à exploiter. Pourtant, beaucoup de projets continuent de privilégier la sophistication technique au détriment de l’usage. Les attentes fondamentales sont pourtant stables : les métiers veulent comprendre la donnée, lui faire confiance et l’utiliser sans dépendre systématiquement de compétences expertes.
La simplicité comme premier facteur d’adoption
La simplicité comme premier facteur d’adoption
La donnée doit être immédiatement lisible, sans jargon technique ni structure complexe. Les attributs doivent être explicites, les objets clairement définis et les règles métier visibles dans les modèles eux-mêmes. Les équipes opérationnelles ne peuvent pas exploiter une donnée qui nécessite une traduction permanente.
La donnée doit être immédiatement lisible, sans jargon technique ni structure complexe. Les attributs doivent être explicites, les objets clairement définis et les règles métier visibles dans les modèles eux-mêmes. Les équipes opérationnelles ne peuvent pas exploiter une donnée qui nécessite une traduction permanente.
Cette simplicité est d’autant plus nécessaire que les architectures combinent aujourd’hui des environnements relationnels et NoSQL, aux logiques très différentes. La donnée n’est utile que lorsqu’elle fait sens pour ceux qui l’utilisent au quotidien.
Cette simplicité est d’autant plus nécessaire que les architectures combinent aujourd’hui des environnements relationnels et NoSQL, aux logiques très différentes. La donnée n’est utile que lorsqu’elle fait sens pour ceux qui l’utilisent au quotidien.
La qualité comme base de la confiance métier
La qualité comme base de la confiance métier
La qualité perçue repose sur la cohérence des informations, la traçabilité des transformations et la conformité des règles. Les métiers doivent pouvoir s’appuyer sur une donnée dont le contenu est clair, dont l’origine est connue et dont les étapes de transformation sont documentées.
La qualité perçue repose sur la cohérence des informations, la traçabilité des transformations et la conformité des règles. Les métiers doivent pouvoir s’appuyer sur une donnée dont le contenu est clair, dont l’origine est connue et dont les étapes de transformation sont documentées.
Une donnée qui varie d’un utilisateur à l’autre ou qui nécessite des corrections manuelles perd immédiatement sa valeur. La gouvernance devient alors un élément clé : elle garantit que les règles métier sont respectées et que les transformations sont exécutées de manière fiable. Lorsque cette gouvernance est intégrée dans les modèles eux-mêmes, la confiance augmente naturellement.
Une donnée qui varie d’un utilisateur à l’autre ou qui nécessite des corrections manuelles perd immédiatement sa valeur. La gouvernance devient alors un élément clé : elle garantit que les règles métier sont respectées et que les transformations sont exécutées de manière fiable. Lorsque cette gouvernance est intégrée dans les modèles eux-mêmes, la confiance augmente naturellement.
La fiabilité comme condition d’usage quotidien
La fiabilité comme condition d’usage quotidien
Les métiers attendent que la donnée soit disponible au moment où ils en ont besoin, dans un format directement exploitable, sans interruptions ou dépendances lourdes. Lorsque les pipelines sont trop dépendants du code ou trop sensibles aux modifications mineures, la donnée devient instable et l’usage s’effondre.
Les métiers attendent que la donnée soit disponible au moment où ils en ont besoin, dans un format directement exploitable, sans interruptions ou dépendances lourdes. Lorsque les pipelines sont trop dépendants du code ou trop sensibles aux modifications mineures, la donnée devient instable et l’usage s’effondre.
Les retards de mise à jour, les incohérences entre environnements et les délais de correction sont des irritants majeurs. Ces obstacles ne sont pas seulement techniques mais organisationnels, car ils découlent souvent de la fragmentation des outils et de la surcharge des équipes IT.
Les retards de mise à jour, les incohérences entre environnements et les délais de correction sont des irritants majeurs. Ces obstacles ne sont pas seulement techniques mais organisationnels, car ils découlent souvent de la fragmentation des outils et de la surcharge des équipes IT.
Un projet data est considéré comme réussi par les métiers lorsqu’il offre une donnée claire, compréhensible et disponible sans friction. La technologie est importante, mais elle ne constitue pas la valeur en soi. Ce qui compte, c’est la capacité de l’organisation à produire une donnée fiable, contextualisée et immédiatement exploitable. En plaçant cette exigence au cœur des projets, les entreprises renforcent l’adoption, améliorent la performance opérationnelle et construisent une relation durable entre technologie et usages.
Un projet data est considéré comme réussi par les métiers lorsqu’il offre une donnée claire, compréhensible et disponible sans friction. La technologie est importante, mais elle ne constitue pas la valeur en soi. Ce qui compte, c’est la capacité de l’organisation à produire une donnée fiable, contextualisée et immédiatement exploitable. En plaçant cette exigence au cœur des projets, les entreprises renforcent l’adoption, améliorent la performance opérationnelle et construisent une relation durable entre technologie et usages.
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Cette protection garantit l’originalité, la traçabilité et la propriété intellectuelle de la plateforme.
Elle est également protégée aux États-Unis par un enregistrement officiel auprès de l’Office américain du droit d’auteur (U.S. Copyright Office), sous le numéro de demande Service Request No. 1-14902816031.
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