Le data validation manager joue un rôle essentiel dans la fiabilité des données au sein des organisations. Son objectif est simple : garantir que les données utilisées, partagées ou stockées soient exactes, cohérentes et exploitables. En période d’explosion des flux d’information et d’automatisation des systèmes, la validation des données est devenue un maillon central dans les processus métier, quel que soit le secteur d’activité.
Assurer l’intégrité et la qualité des données
Le cœur du métier d’un data validation manager repose sur la surveillance et la mise en place de règles permettant de garantir la qualité des données. Nous parlons ici de validation technique (formats, types, valeurs attendues) mais aussi fonctionnelle (cohérence avec les règles métier).
Une base de données mal contrôlée peut causer des pertes financières, des erreurs opérationnelles, voire nuire à la prise de décision. Dans une étude menée par IBM, les entreprises américaines perdraient en moyenne 3,1 trillions de dollars par an à cause de la mauvaise qualité de leurs données. Le rôle du data validation manager est donc stratégique.
Il définit les critères de validation, conçoit des tableaux de bord pour le suivi des erreurs et collabore étroitement avec les équipes data, IT et métiers pour corriger les écarts. Cette supervision permet à l’entreprise d’avoir une base propre, stable et structurée, prête à être utilisée pour l’analyse ou l’automatisation.
Collaborer avec les différentes équipes métiers
Un data validation manager n’est pas isolé dans un coin à surveiller des chiffres. Il travaille avec des interlocuteurs variés : équipes marketing, finances, RH, production, conformité… Chacun ayant ses propres exigences en matière de données.
Le rôle est donc aussi relationnel. Nous devons comprendre les besoins spécifiques, savoir vulgariser des indicateurs complexes, et créer des règles de validation qui servent des objectifs métier concrets. Par exemple, dans une équipe e-commerce, la cohérence entre les stocks, les ventes et les promotions est essentielle pour éviter les ruptures ou les erreurs de prix.
Dans une entreprise internationale, il arrive fréquemment que les règles de validation varient d’un pays à l’autre. Le data validation manager doit alors adapter ses modèles et travailler avec des référentiels multiples tout en garantissant une vision homogène à l’échelle du groupe.
Définir les règles de validation et les scénarios de contrôle
L’une des tâches principales du data validation manager est de définir des règles de validation précises. Celles-ci peuvent être simples (un champ email doit contenir “@”) ou très avancées (un montant total doit correspondre à la somme de plusieurs sous-parties, dans des conditions spécifiques).
Validation technique
Nous mettons en place des règles sur les formats (date au format AAAA-MM-JJ, numéro SIRET à 14 chiffres), les types de données (entiers, chaînes, décimales), la présence obligatoire de certaines valeurs, ou encore la duplication d’entrées.
Validation métier
Il s’agit de vérifier que les données respectent la logique propre à chaque service. Par exemple, dans une base de clients, aucun utilisateur ne peut avoir une date d’inscription antérieure à celle de création de son compte. Ou encore, dans un CRM, un prospect ne peut être rattaché à deux commerciaux différents sur la même période.
Ces règles sont généralement implémentées via des scripts SQL, des règles dans les ETL (Talend, Informatica, etc.) ou directement dans les outils de data quality management comme Ataccama, Talend Data Stewardship ou Informatica IDQ.
Gérer les outils de data quality et l’automatisation des contrôles
Pour faire face à des volumes de données de plus en plus importants, nous utilisons des outils spécialisés dans la gestion de la qualité de données. Ces plateformes permettent d’automatiser les vérifications, de détecter les erreurs, et parfois même de proposer des corrections en temps réel.
Parmi les outils les plus utilisés, on retrouve Talend, Informatica, DataGalaxy, Dataiku, Ataccama, ou encore Microsoft Data Quality Services. Ils offrent des fonctionnalités comme :
- des workflows de validation
- des rapports d’anomalies
- des systèmes d’alertes
- la gestion collaborative des données
L’automatisation permet de gagner un temps précieux. Un script de validation peut contrôler plusieurs millions de lignes en quelques minutes, là où un audit manuel prendrait des jours. Cela libère du temps pour les analyses plus complexes et renforce la réactivité des équipes.
Nous devons aussi assurer la traçabilité des contrôles. Qui a modifié une donnée ? Quand et pourquoi ? Cette transparence est souvent exigée dans les environnements régulés, comme la finance, la santé ou les services publics.
Contribuer à la gouvernance des données
Le data validation manager est un acteur clé de la gouvernance des données. Il ne se contente pas de contrôler, il participe à la définition des politiques, des rôles et des responsabilités autour de la donnée.
La gouvernance permet de savoir où sont les données, qui y accède, comment elles sont utilisées et selon quelles règles. Elle repose sur plusieurs piliers : la sécurité, la conformité, la qualité, la documentation.
Le data validation manager est souvent impliqué dans la création du dictionnaire de données, la mise en place des référentiels, et l’animation de comités data. Il joue un rôle de “gardien” qui assure que les règles sont respectées et que les données peuvent être utilisées en toute confiance.
Dans le cadre d’un projet de mise en conformité RGPD ou d’un audit ISO 27001, son expertise est précieuse pour prouver la maîtrise des flux de données sensibles ou personnelles.
Analyser les écarts et accompagner la correction
Détecter une erreur ne suffit pas. Encore faut-il comprendre sa cause et la corriger durablement. C’est ici que le data validation manager entre dans une logique d’amélioration continue.
Une fois les anomalies identifiées, nous les analysons : volume, fréquence, origine, impact. Cette analyse permet de prioriser les actions. Par exemple, un taux d’erreurs de 2 % sur une base client de 500 000 contacts peut représenter 10 000 fiches inexploitables.
Nous travaillons avec les équipes concernées pour corriger à la source, éviter que les mêmes erreurs ne se répètent et mettre à jour les procédures. C’est un rôle pédagogique : former les utilisateurs, documenter les bonnes pratiques, créer des règles simples pour éviter les saisies incohérentes.
Nous participons aussi à la définition d’indicateurs de performance liés à la qualité des données. Ces KPI (taux de complétude, d’erreur, de doublon…) permettent de suivre les progrès et de démontrer la valeur ajoutée de notre travail auprès de la direction.
