Géraud Rosenkranz, Vice President Of Strategic Accounts EMEA chez Denodo
L'essor des data products et l'adoption de méthodes comme le data mesh (pour une gouvernance partagée et des usages décentralisés autour d’un patrimoine commun) et des architectures Data Fabric (permettant d’assembler, combiner, unifier et fédérer les assets techniques Data) marquent un tournant majeur dans la stratégie du data management. Ce changement consiste non seulement à envisager la data comme un produit à part entière, mais aussi à donner aux équipes métiers les moyens de les exploiter grâce à des fonctionnalités de libre-service (pas seulement au travers de de la visualisation des données, mais surtout grâce à des marketplace de la donnée).
En associant la flexibilité du libre-service à la structuration optimisée des data products, en recourant à une plateforme de gestion des données favorisant la collaboration, pour d’une part réduire le coût total de possession (TCO) lié à la gestion des données, mais surtout d’autre part réduire le Time To Data (en réduisant la latence historique entre un besoin métier et la livraison d’un Data Product contextualisé, sécurisé et consistant par l’IT), les entreprises vont pouvoir encourager l'innovation et faciliter l’efficience au sein de leurs organisations.
Les données en tant que produit : Un changement de perspective
Considérer les données en tant que produit est une révolution, car cela oblige les entreprises à les traiter avec soin, à les maintenir et à les partager pour répondre aux besoins des utilisateurs internes. Cela valorise toutes les dimensions de la gouvernance de la donnée, mais pas simplement au titre d’inventaire, mais bien en termes de consistance (le sens, l’usage, le lignage, la documentation…), de qualité (qualimétrie, référentiel, MDM, ...), de performance (délai de création, délai de compute, résolution de problème, conformité, …) et même de coût (en terme d'infrastructure, de compute, … au regard du problème résolu).
Cette approche élève les données du statut de simple ressource à celui d'actif stratégique - de matière brute à valeur, et devient donc indispensable à la création de valeur. Recourir à une plateforme de gestion des données permet de simplifier les interactions avec les données, permettant aux entreprises de transformer les datas brutes en produits de valeur réutilisables.
La valeur pour l’entreprise est ce qu’elle fait de cette matière, comment elle l'intègre dans ses processus stratégiques pour partager et capitaliser sur l’intelligence et le savoir. Permettre à chacun de ses acteurs de mieux comprendre, d’être plus efficace, de résoudre des problèmes pour garantir la performance et les orientations de l’entreprise.
Autonomiser les équipes grâce au data self-service
Le data self-service est au cœur de toute approche moderne des data-products, cela se matérialise par une data marketplace permettant aux équipes métiers d'accéder, de manipuler et d’analyser la donnée, sans dépendre constamment des équipes informatiques. Cette autonomie est donc cruciale pour encourager un environnement collaboratif où les équipes métiers ne sont pas seulement consommatrices mais également des contributeurs à la création et à l’amélioration des data products. Le libre-service et sa marketplace boostés par l’IA Générative permettent aussi de franchir les barrières du langage informatique pour des utilisateurs non techniques, leur apportant des réponses consistantes sur la base de Data Products construits sur une couche sémantique unifiée.
Renforcer la collaboration entre l'informatique et le métier
Adopter une plateforme de gestion de données ne va pas uniquement permettre aux entreprises d’accéder facilement à ses données ; elle comble également le fossé entre les équipes informatiques et métiers. En effet les équipes informatiques seront garantes de la data marketplace, qui sera le point de partage entre IT et métiers.
Cette collaboration renforcée garantit que les data products soient non seulement techniquement robustes, mais aussi alignés avec les objectifs de l'entreprise. Les équipes informatiques, armées de leur expertise technique approfondie, fournissent l'infrastructure et la gouvernance, tandis que les équipes métiers, grâce à leur connaissance approfondie des besoins du marché et de l'efficacité opérationnelle, pilotent la création de produits de données à forte valeur ajoutée.
Le cycle de vie des data products : De la création à la réutilisation
La force réelle des data products ou produits de données se trouve dans leur cycle de vie, de la création initiale à leur réutilisation à grande échelle au sein de l’entreprise. En impliquant les équipes métiers dans leur développement, la plateforme de données s’assure qu’ils sont créés avec une compréhension claire de leur impact et de leur potentiel. L'objectif final est de créer non seulement des datas products qui ont une valeur intrinsèque, mais qui servent également de catalyseurs à l'innovation et à la réussite de l'entreprise.
Pour réussir cette production de data products en évitant les écueils historiques de la latence entre besoin métier et réalisation informatique, une architecture d’assemblage type Data Fabric pour une plateforme de gestion des données est essentielle pour éviter les multiples réplication et pouvoir désigner les data products sur la base des métadonnées et donc sur un cycle court, non plus en dur avec construction, destruction et reconstruction pour livrer un produit statique qui pourrait être rapidement dépassé.
La réutilisation d’un data product témoigne alors de sa valeur et de sa capacité à stimuler l'efficacité et l'innovation, ainsi qu’à promouvoir une culture de la prise de décision basée sur les données. Cela doit aussi permettre de sortir de la boucle infernale de reconstruction et réplication permanente des données avec toute la latence induite par les délais industriels de développement, permettant à l’IT de se concentrer sur les moyens, sur la sécurité, la mise à disposition et l’industrialisation pour réduire les coûts, et aux utilisateurs une plus grande liberté de construction des produits de données sans la contrainte d’une construction physique plus lente (et plus coûteuse de surcroît) que les enjeux métiers (qui suivent l’évolution des marchés et doivent s’adapter aux événements).
Stimuler l'innovation grâce au libre-service des données
En combinant la réflexion autour des data products et le data self-service, le data management progresse de manière significative. En donnant aux équipes métiers les outils et l'autonomie nécessaires pour exploiter directement les données, les entreprises peuvent atteindre des niveaux d'innovation, d'agilité et d'efficacité inédits. Une plateforme de gestion de données fournit les fonctionnalités essentielles pour rapprocher les équipes informatiques et métiers, réduire le coût total de possession de la gestion des données, et créer un terrain fertile pour la création et la réutilisation de produits de données de grande valeur.
Il faut cependant faire attention aux faux amis et à l’habitude ancestrale qu’une plateforme unique et centralisatrice de gestion de la donnée serait la finalité. L’architecture data fabric d’assemblage démontre que la combinaison des moyens permet de contourner les pieds d’argile d’une plateforme unique qui est l’intégration des données en son sein, et grâce à cette combinatoire et réutilisation plutôt que réplication, apporte agilité et vélocité aux utilisateurs.
En alliant la vision produit et l'accès en libre-service, les entreprises peuvent tirer parti de tout le potentiel de leurs données afin de garantir leur succès. Comme le dit Barbara H. Wixom, PhD dans Data is everybody’s business (The MIT Press), la donnée est la responsabilité de tous, mais l’enjeu est d’en tirer de la valeur. A ce titre, nous assistons tous à une transformation des fonctions data, aux rôles des CDO et à la démocratisation de la valeur et non plus que de la data. En étant agrégateur, fédérateur de votre architecture et patrimoine Data, le couple plateforme Data Fabric et Data Marketplace offre les fonctionnalités pour la création des data products et fournit le self-service associé.
En associant la flexibilité du libre-service à la structuration optimisée des data products, en recourant à une plateforme de gestion des données favorisant la collaboration, pour d’une part réduire le coût total de possession (TCO) lié à la gestion des données, mais surtout d’autre part réduire le Time To Data (en réduisant la latence historique entre un besoin métier et la livraison d’un Data Product contextualisé, sécurisé et consistant par l’IT), les entreprises vont pouvoir encourager l'innovation et faciliter l’efficience au sein de leurs organisations.
Les données en tant que produit : Un changement de perspective
Considérer les données en tant que produit est une révolution, car cela oblige les entreprises à les traiter avec soin, à les maintenir et à les partager pour répondre aux besoins des utilisateurs internes. Cela valorise toutes les dimensions de la gouvernance de la donnée, mais pas simplement au titre d’inventaire, mais bien en termes de consistance (le sens, l’usage, le lignage, la documentation…), de qualité (qualimétrie, référentiel, MDM, ...), de performance (délai de création, délai de compute, résolution de problème, conformité, …) et même de coût (en terme d'infrastructure, de compute, … au regard du problème résolu).
Cette approche élève les données du statut de simple ressource à celui d'actif stratégique - de matière brute à valeur, et devient donc indispensable à la création de valeur. Recourir à une plateforme de gestion des données permet de simplifier les interactions avec les données, permettant aux entreprises de transformer les datas brutes en produits de valeur réutilisables.
La valeur pour l’entreprise est ce qu’elle fait de cette matière, comment elle l'intègre dans ses processus stratégiques pour partager et capitaliser sur l’intelligence et le savoir. Permettre à chacun de ses acteurs de mieux comprendre, d’être plus efficace, de résoudre des problèmes pour garantir la performance et les orientations de l’entreprise.
Autonomiser les équipes grâce au data self-service
Le data self-service est au cœur de toute approche moderne des data-products, cela se matérialise par une data marketplace permettant aux équipes métiers d'accéder, de manipuler et d’analyser la donnée, sans dépendre constamment des équipes informatiques. Cette autonomie est donc cruciale pour encourager un environnement collaboratif où les équipes métiers ne sont pas seulement consommatrices mais également des contributeurs à la création et à l’amélioration des data products. Le libre-service et sa marketplace boostés par l’IA Générative permettent aussi de franchir les barrières du langage informatique pour des utilisateurs non techniques, leur apportant des réponses consistantes sur la base de Data Products construits sur une couche sémantique unifiée.
Renforcer la collaboration entre l'informatique et le métier
Adopter une plateforme de gestion de données ne va pas uniquement permettre aux entreprises d’accéder facilement à ses données ; elle comble également le fossé entre les équipes informatiques et métiers. En effet les équipes informatiques seront garantes de la data marketplace, qui sera le point de partage entre IT et métiers.
Cette collaboration renforcée garantit que les data products soient non seulement techniquement robustes, mais aussi alignés avec les objectifs de l'entreprise. Les équipes informatiques, armées de leur expertise technique approfondie, fournissent l'infrastructure et la gouvernance, tandis que les équipes métiers, grâce à leur connaissance approfondie des besoins du marché et de l'efficacité opérationnelle, pilotent la création de produits de données à forte valeur ajoutée.
Le cycle de vie des data products : De la création à la réutilisation
La force réelle des data products ou produits de données se trouve dans leur cycle de vie, de la création initiale à leur réutilisation à grande échelle au sein de l’entreprise. En impliquant les équipes métiers dans leur développement, la plateforme de données s’assure qu’ils sont créés avec une compréhension claire de leur impact et de leur potentiel. L'objectif final est de créer non seulement des datas products qui ont une valeur intrinsèque, mais qui servent également de catalyseurs à l'innovation et à la réussite de l'entreprise.
Pour réussir cette production de data products en évitant les écueils historiques de la latence entre besoin métier et réalisation informatique, une architecture d’assemblage type Data Fabric pour une plateforme de gestion des données est essentielle pour éviter les multiples réplication et pouvoir désigner les data products sur la base des métadonnées et donc sur un cycle court, non plus en dur avec construction, destruction et reconstruction pour livrer un produit statique qui pourrait être rapidement dépassé.
La réutilisation d’un data product témoigne alors de sa valeur et de sa capacité à stimuler l'efficacité et l'innovation, ainsi qu’à promouvoir une culture de la prise de décision basée sur les données. Cela doit aussi permettre de sortir de la boucle infernale de reconstruction et réplication permanente des données avec toute la latence induite par les délais industriels de développement, permettant à l’IT de se concentrer sur les moyens, sur la sécurité, la mise à disposition et l’industrialisation pour réduire les coûts, et aux utilisateurs une plus grande liberté de construction des produits de données sans la contrainte d’une construction physique plus lente (et plus coûteuse de surcroît) que les enjeux métiers (qui suivent l’évolution des marchés et doivent s’adapter aux événements).
Stimuler l'innovation grâce au libre-service des données
En combinant la réflexion autour des data products et le data self-service, le data management progresse de manière significative. En donnant aux équipes métiers les outils et l'autonomie nécessaires pour exploiter directement les données, les entreprises peuvent atteindre des niveaux d'innovation, d'agilité et d'efficacité inédits. Une plateforme de gestion de données fournit les fonctionnalités essentielles pour rapprocher les équipes informatiques et métiers, réduire le coût total de possession de la gestion des données, et créer un terrain fertile pour la création et la réutilisation de produits de données de grande valeur.
Il faut cependant faire attention aux faux amis et à l’habitude ancestrale qu’une plateforme unique et centralisatrice de gestion de la donnée serait la finalité. L’architecture data fabric d’assemblage démontre que la combinaison des moyens permet de contourner les pieds d’argile d’une plateforme unique qui est l’intégration des données en son sein, et grâce à cette combinatoire et réutilisation plutôt que réplication, apporte agilité et vélocité aux utilisateurs.
En alliant la vision produit et l'accès en libre-service, les entreprises peuvent tirer parti de tout le potentiel de leurs données afin de garantir leur succès. Comme le dit Barbara H. Wixom, PhD dans Data is everybody’s business (The MIT Press), la donnée est la responsabilité de tous, mais l’enjeu est d’en tirer de la valeur. A ce titre, nous assistons tous à une transformation des fonctions data, aux rôles des CDO et à la démocratisation de la valeur et non plus que de la data. En étant agrégateur, fédérateur de votre architecture et patrimoine Data, le couple plateforme Data Fabric et Data Marketplace offre les fonctionnalités pour la création des data products et fournit le self-service associé.