BCBS 239 / RDARR : pourquoi la maîtrise des données échappe encore aux banques
Suite aux échanges engagés à VivaTech, puis prolongés depuis un peu plus d’une semaine avec plusieurs Compliance et Risk Officers de grandes banques, un constat s’impose progressivement, avec beaucoup de clarté.
Malgré des années d'investissement et des dispositifs en place, le chantier BCBS 239 / RDARR n'atteint toujours pas le niveau de maîtrise attendu.
Les briques existent, la promesse reste difficile à tenir
Toutes ces institutions ont déjà fait une grande partie du chemin. Les données sont documentées, des data catalogs ont été déployés, des outils de gouvernance sont en place, et des solutions de lineage ont été testées ou implémentées.
Sur le papier, les briques existent. Mais dans la réalité, la promesse d’une vision fiable, complète et exploitable de la chaîne de données reste difficile à tenir.
Quatre frictions qui expliquent le blocage
Derrière ce décalage entre les dispositifs et la maîtrise réelle, quatre frictions reviennent systématiquement.
Cloud et datalakes cohabitent avec des couches historiques et des transformations multiples, parfois imbriquées de façon difficilement lisible. Le lineage devient partiel, voire incohérent — et la compréhension globale se perd.
L'identification des anomalies reste incomplète et la data quality difficile à suivre en continu. Relier les flux techniques aux processus métiers, aux indicateurs de pilotage et aux exigences réglementaires demeure un point de friction majeur.
Contrôles, mappings et documentations deviennent vite obsolètes : ils ne suivent pas le rythme des évolutions systèmes. D'où une pression considérable lors des audits BCE, souvent concentrée sur un nombre limité d'experts.
La responsabilisation des métiers reste partielle et la compréhension des processus critiques repose sur quelques personnes clés. Difficile, dès lors, d'industrialiser et de sécuriser durablement les dispositifs.
Les données circulent, les transformations existent, mais leur impact métier réel n’est pas toujours maîtrisé. Et à la moindre évolution, la preuve n’existe plus : les équipes travaillent sur une représentation figée ou théorique, plutôt que sur la réalité des flux.
Ce qui manque n’est pas un outil de plus
Si l’on prend un peu de recul, ces constats convergent vers une même évidence.
Ce qui manque aujourd'hui n'est pas un outil supplémentaire, ni une couche de documentation de plus. C'est une capacité à observer, comprendre et piloter la chaîne de données telle qu'elle fonctionne réellement, en continu.
C’est souvent à ce moment-là que survient le déclic. Tant que cette vision en temps réel n’existe pas, les dispositifs de gouvernance restent déclaratifs, les contrôles deviennent rapidement obsolètes, et la conformité repose davantage sur des efforts ponctuels que sur une maîtrise durable.
Une couche de contrôle des données en temps réel
C’est précisément sur ce point que certaines organisations ont commencé à évoluer. Les plus exigeantes, notamment celles les plus avancées sur les sujets de risque et de conformité, ont fait le choix d’introduire une couche complémentaire, dédiée à la maîtrise opérationnelle des flux. Une couche capable de cartographier automatiquement l’écosystème data réel, de produire un lineage technique maintenu dans le temps, d’identifier les anomalies avec leur impact métier, et de coordonner efficacement les actions entre IT, data et métiers.
Vokse agit comme une couche de contrôle des données en temps réel, venant compléter les dispositifs existants. Elle ne remplace pas les outils en place : elle leur redonne de la cohérence en s'appuyant sur une connaissance vivante et toujours à jour de la réalité des flux.
Résultat : une conformité non seulement accélérée, mais surtout opérationnelle et durable, en maîtrisant concrètement l'impact business des données.
Déployer en quelques jours, pas en « big bang »
Un autre point revient souvent dans les discussions : la question du déploiement. Là aussi, les approches évoluent rapidement. Les projets longs, complexes, structurés en « big bang », avec des phases d’intégration interminables, ne sont plus adaptés à ces enjeux. Ils retardent la création de valeur et amplifient les risques d’écart entre la cible et la réalité.
Déployer la solution, former les équipes et mettre en œuvre un premier cas d'usage concret. Les équipes ne projettent plus un modèle cible théorique : elles travaillent immédiatement sur leur réalité opérationnelle, avec des résultats visibles et mesurables.
Reprendre le contrôle réel de ses données
Au fond, ce que révèlent ces échanges, c’est un changement de perspective. Après avoir structuré, documenté et outillé, les organisations les plus avancées cherchent désormais à reprendre le contrôle réel de leurs données, dans le temps et dans l’usage.
Et c’est à cet endroit précis que se fait aujourd’hui la différence.
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