Data observability : Comment fiabiliser ses données pour mieux piloter son activité ?

Aujourd’hui, les entreprises s’appuient de plus en plus sur la donnée pour piloter leur activité, suivre leur performance ou encore alimenter des outils d’aide à la décision. Pourtant, une problématique revient régulièrement côté métiers comme côté IT : peut-on réellement faire confiance aux données utilisées au quotidien ?

Entre des sources multiples, des indicateurs qui varient selon les équipes et des retraitements manuels fréquents, les organisations peinent souvent à garantir la fiabilité de leurs données. Dans certains cas, les équipes passent plus de temps à corriger la donnée qu’à l’exploiter, ce qui limite fortement sa valeur pour le pilotage.

C’est dans ce contexte que la data observability, ou observabilité des données, devient un enjeu clé. Elle permet de mieux comprendre, surveiller et fiabiliser les données afin de sécuriser leur utilisation dans les processus métier.

Julien DURRITXAGUE, Data Analyst chez Amoddex, partage son expérience sur la manière dont la data observability peut être mise en place concrètement pour améliorer la qualité des données et restaurer la confiance dans les usages.

On parle de plus en plus de “data observability”. Comment définiriez-vous ce concept aujourd’hui ? 

La data observability consiste à mettre en place des mécanismes de surveillance, de gestion et de maintenance des données afin de garantir leur qualité dans le temps.

La data observability ne se distingue pas de la data quality, elle est au service de la qualité de la donnée. L’objectif est de mettre en place une surveillance, une gestion et une maintenance des données pour s’assurer qu’elles restent fiables dans le temps. 

Ce n’est pas un sujet ponctuel, mais une démarche continue qui permet de sécuriser les usages. Le véritable enjeu, c’est d’être proactif. Il ne s’agit plus seulement de corriger des erreurs une fois qu’elles apparaissent dans les reportings, mais de détecter les anomalies en amont.

Le but de la data observability est d’être proactif afin de garantir la bonne qualité des données.

Julien DURRITXAGUE, Data Analyst chez Amoddex

Dans les missions menées chez Amoddex, cette approche permet justement d’éviter que les problèmes de qualité ne remontent trop tard, lorsqu’ils impactent déjà les décisions métier.

Quelles problématiques et quels signaux montrent qu’une organisation manque de data observability, notamment dans ses usages métier ?

Les problématiques les plus fréquentes sont souvent liées à la multiplicité des sources de données.

Dans beaucoup d’organisations, les données proviennent de plusieurs outils, avec des formats différents et des règles de gestion qui ne sont pas homogènes. Certaines informations peuvent être obligatoires dans un système et absentes dans un autre, ce qui crée des incohérences.

Ces situations sont régulièrement observées dans les accompagnements menés chez Amoddex, notamment dans des contextes où les données sont réparties entre plusieurs outils métiers sans réelle coordination.

Un cas concret concerne les projets de migration. Les équipes passent souvent beaucoup de temps à remettre en qualité les données existantes. Si une démarche de data observability avait été mise en place en amont, une grande partie de ce travail aurait pu être évitée. Une meilleure mise en place de l’observabilité des données permet justement d’anticiper ces écarts et de limiter les retraitements manuels coûteux. Cela peut également avoir un impact direct sur le pilotage de l’activité, avec des décisions prises sur des données incomplètes ou incohérentes.

Ces problématiques se traduisent souvent par des signaux faibles qu’il est important d’identifier.

Lorsqu’une organisation constate que plusieurs équipes produisent les mêmes indicateurs mais obtiennent des résultats différents, cela traduit généralement un problème de source ou de définition. Chacun travaille avec ses propres données, ce qui empêche d’avoir une vision commune.

Un autre signal fréquent concerne le temps passé par les équipes data. Si les data analysts passent plus de temps à traiter et mettre la donnée en qualité qu’à produire des analyses ou des dashboards, cela signifie que la donnée n’est pas suffisamment fiable en amont. Leur rôle est alors détourné de sa finalité initiale, qui consiste à analyser la donnée et à produire des indicateurs utiles pour le pilotage.

Dans ces situations, la mise en place d’une source de référence partagée devient un levier essentiel pour garantir la cohérence des indicateurs et structurer les usages. Ces dysfonctionnements traduisent souvent un manque d’observabilité des données à l’échelle de l’organisation et peuvent entraîner une perte de confiance dans les reportings, tout en ralentissant la prise de décision au niveau métier comme au niveau stratégique.

D’après votre expérience, ces problématiques relèvent-elles davantage des outils, de l’organisation ou des usages ?

Les outils peuvent jouer un rôle, notamment dans leur configuration, mais ils ne sont pas le point de départ. Le sujet principal reste la compréhension de la donnée et de ses usages. Il est nécessaire de savoir quelles données sont utilisées, dans quel objectif et par qui.

C’est dans cette logique que le rôle de Data Owner devient central.

Le Data Owner est le responsable de la donnée sur un périmètre donné. Il connaît la donnée, comprend ses usages et s’assure qu’elle est pertinente et à jour dans le temps. C’est lui qui joue le rôle de référent et de garant dans l’organisation.

Dans les missions accompagnées par Amoddex, ce rôle permet de structurer la gouvernance et de clarifier les responsabilités autour de la donnée.

Cette logique de gouvernance et de structuration se retrouve également dans des domaines spécifiques comme les données RH, où la classification et la compréhension des données sont essentielles pour garantir leur qualité et leur bon usage. Dans ce type de contexte, la qualité des données repose avant tout sur la capacité à définir un cadre clair : quelles données existent, à quoi elles servent, qui les utilise et comment elles doivent être gérées dans le temps.

Les outils viennent ensuite, en fonction des besoins identifiés. Ils doivent répondre à un usage précis et s’inscrire dans une organisation déjà structurée.

Dans beaucoup d’organisations, l’absence d’observabilité des données s’explique aussi par une organisation en silos, sans référentiel commun, ce qui rend difficile toute consolidation globale.

Concrètement, qu’est-ce que la data observability permet de monitorer ou de suivre dans un système data ? 

La data observability permet de suivre plusieurs dimensions du système data.

Il est possible de s’assurer que la donnée est à jour, que les flux fonctionnent correctement et que les traitements s’exécutent comme prévu. On peut également analyser les volumes de données traitées et détecter des incohérences.

Par exemple, un workflow qui s’exécute chaque nuit pour alimenter un système doit être surveillé. Il faut vérifier qu’il n’y a pas eu de plantage, que le temps de traitement est cohérent et que la quantité de données reste stable.

L’observabilité des données permet ainsi d’avoir une vision continue de la qualité et du bon fonctionnement des flux. Elle permet d’anticiper les anomalies et d’éviter qu’elles n’impactent les usages métier.

Avant de mettre en place une démarche de data observability, quels sont selon vous les fondamentaux à structurer pour garantir son efficacité dans la durée ?

Avant de mettre en place une démarche de data observability, il est indispensable de structurer les fondamentaux :

• La première étape consiste à définir un Data Owner par domaine métier. Ce rôle est essentiel pour garantir la cohérence et la qualité des données dans le temps.
• Ensuite, il est nécessaire d’identifier les données existantes, de les cartographier et de les cataloguer. Cela permet de comprendre où se trouvent les données, comment elles circulent et comment elles sont utilisées.
• Il est également important de prioriser les données. Toutes ne nécessitent pas le même niveau de supervision. Il faut se concentrer sur les données critiques, celles qui ont un impact direct sur le pilotage.

Dans les projets menés chez Amoddex, cette approche structurée permet de mettre en place une data observability adaptée aux enjeux métier, sans complexifier inutilement les systèmes. Cette démarche se construit progressivement, en commençant par les données les plus critiques, puis en élargissant le périmètre en fonction des usages et des besoins identifiés.

Dans vos accompagnements, comment faites-vous pour embarquer les équipes et faire évoluer les pratiques autour de la data observability ?

La data observability n’est pas uniquement un sujet technique.

Mettre en place une démarche d’observabilité des données implique de faire évoluer les pratiques et d’accompagner les équipes dans leur appropriation. L’objectif est avant tout d’apporter de la valeur aux utilisateurs de la donnée et de fluidifier les échanges entre les métiers et les équipes techniques.

Cette approche permet notamment de limiter les incompréhensions liées à la donnée et d’éviter les situations où les équipes techniques interviennent en urgence pour corriger des problèmes.

Cela permet d’éviter le travail en pompier pour les développeurs.

Julien DURRITXAGUE, Data Analyst chez Amoddex

L’enjeu n’est donc pas d’imposer une nouvelle couche d’outils ou de contrôle, mais bien de faire comprendre l’intérêt de la démarche.

Il s’agit d’expliquer en quoi la data observability peut :

• Améliorer la fiabilité des données
• Faciliter le travail des équipes
• Sécuriser la prise de décision

Dans les accompagnements menés chez Amoddex, cette dimension est intégrée dès le départ à travers une approche de conduite du changement adaptée aux enjeux data.

Cela passe par des échanges réguliers avec les équipes, la mise en visibilité des bénéfices concrets et l’implication des utilisateurs dans la démarche. L’objectif est de créer une adhésion progressive, en montrant que l’observabilité des données n’est pas une contrainte supplémentaire, mais un levier pour simplifier le quotidien et améliorer la performance. La communication joue donc un rôle central dans la réussite de ces projets.

C’est cette combinaison entre structuration de la donnée et accompagnement au changement qui permet d’ancrer durablement les pratiques et de garantir l’efficacité de la démarche dans le temps.

Avec la montée en puissance de l’IA et du pilotage par la donnée, en quoi la data observability devient-elle un levier clé pour fiabiliser les décisions et transformer les organisations ?

Avec le développement de l’intelligence artificielle, la qualité des données devient un enjeu encore plus critique.

L’IA repose directement sur les données pour produire des analyses et des résultats. Si les données en entrée sont erronées, les résultats le seront également. Cela peut avoir des conséquences importantes, notamment en matière de prise de décision.

Mettre en place une démarche de data observability permet de sécuriser ces usages. Elle garantit une meilleure fiabilité des données et permet d’améliorer la qualité des décisions. Cela renforce encore le rôle de l’observabilité des données comme fondation des usages avancés, notamment en IA.

Pour des décisions de qualité, rien ne vaut des données de qualité.

Julien DURRITXAGUE, Data Analyst chez Amoddex

Dans les projets accompagnés par Amoddex, cette logique est essentielle pour préparer les usages futurs, notamment autour de l’IA.

Comment fiabiliser ses données avec une approche globale ?

La data observability ne doit pas être abordée comme un sujet isolé. Elle s’inscrit dans une approche plus globale qui vise à fiabiliser, structurer et rendre lisible la donnée pour mieux piloter l’activité. L’enjeu n’est pas uniquement technique : il s’agit de remettre la donnée au service des usages métier et de permettre aux organisations de s’appuyer sur des informations fiables pour prendre leurs décisions.

Dans les accompagnements menés chez Amoddex, cette démarche se traduit concrètement par différents types de missions, en fonction du niveau de maturité des organisations.

Cela peut passer par des missions de data management, pour structurer la gouvernance, définir les rôles (comme le Data Owner) et construire un référentiel commun de données.

Mais aussi par des travaux de data analyse, visant à fiabiliser les indicateurs, structurer les reportings et permettre aux équipes de s’appuyer sur une donnée exploitable pour le pilotage.

Enfin, ces démarches nécessitent souvent un accompagnement spécifique sur la dimension humaine, à travers des missions de conduite du changement, pour favoriser l’appropriation des nouvelles pratiques et ancrer durablement les usages.

La data observability devient alors un levier pour restaurer la confiance dans la donnée, améliorer la performance et préparer les usages futurs, notamment autour de l’intelligence artificielle.