Dans cet article, découvrez comment les data-products, le data mesh et les marketplaces de données redéfinissent la valeur stratégique de vos actifs data.
La transformation numérique a radicalement changé la façon dont les entreprises gèrent leurs données. Fini le temps où l’on se contentait de stocker passivement des informations : aujourd’hui, la donnée se pense, s’industrialise et se commercialise. Le data-product thinking envisage chaque dataset comme un véritable produit, tandis que le data mesh promet un mode d’organisation distribué et plus agile. Dans le même temps, l’émergence des marketplaces de données ouvre une ère de monétisation et de valorisation inédite.
De la donnée brute au data-product : donner vie à la data
Traditionnellement, la donnée était perçue comme un sous-produit des activités métier, souvent sous-exploitée. Avec l’émergence du “data-product thinking”, une approche innovante voit le jour : traiter la donnée comme un véritable produit à part entière. Cela implique de lui donner un cycle de vie structuré, avec une feuille de route définissant sa création, sa maintenance, ses évolutions possibles et même sa suppression éventuelle. Comme pour un produit logiciel, cette démarche exige que la donnée soit documentée, testée et validée afin de garantir son exploitation par les équipes métiers. Enrichie et rigoureusement gérée, elle devient une ressource de qualité prête à être utilisée de manière optimale. Ce changement de paradigme vise également à maximiser la valeur ajoutée des données en les orientant vers des cas d’usage précis. Qu’il s’agisse d’améliorer la prise de décision, de transformer l’expérience client ou de soutenir des initiatives d’innovation, les data-products offrent une réponse ciblée aux besoins stratégiques des organisations, transformant ainsi la donnée brute en un véritable levier de performance.
Le data mesh : décloisonner et distribuer la gouvernance
Les architectures monolithiques (data warehouse centralisé) ou massives (data lakes peu structurés) atteignent leurs limites en termes d’agilité et de vitesse d’exécution. Pour répondre à ces défis, le data mesh propose une approche distribuée, où les domaines métiers deviennent pleinement responsables de leurs propres data-products. Cette responsabilisation garantit des données toujours fraîches, pertinentes et mises à jour rapidement. En standardisant et en documentant ces data-products, l’interopérabilité entre les domaines est assurée, facilitant ainsi une collaboration efficace. Enfin, cette architecture favorise une scalabilité organique : la plateforme n’est plus limitée par une équipe centrale unique, mais évolue naturellement au fil de l’ajout ou du développement de nouveaux domaines, permettant une adaptation fluide aux besoins de l’organisation.
Marketplaces de données : vers une économie data centric
Le data-product thinking et le data mesh ouvrent naturellement la voie à l’émergence de véritables marketplaces de données, qu’elles soient internes ou externes. Ces plateformes permettent d’acheter, de vendre ou d’échanger des data-products, transformant les données en un actif stratégique. Les données internes, autrefois sous-exploitées, peuvent désormais générer des revenus grâce à la fourniture d’API, de jeux de données enrichis ou encore de services analytiques. Ces marketplaces favorisent également l’innovation ouverte en élargissant l’écosystème collaboratif : partenaires, fournisseurs et clients accèdent aux data-products, multipliant les opportunités de création de valeur. Enfin, des politiques de gouvernance et de sécurité intégrées garantissent la qualité, la conformité et la transparence des échanges, renforçant la confiance des utilisateurs et encourageant leur adoption.
Gouvernance, sécurité et open source
Cette nouvelle ère impose une gouvernance “by design”, où les contrôles ne se limitent plus à des ajustements a posteriori. La sécurité et la conformité, notamment au regard du RGPD, deviennent essentielles, avec des pratiques telles que la gestion stricte des accès, la pseudonymisation, le chiffrement des données et une traçabilité rigoureuse des usages. Parallèlement, les standards ouverts et les outils open source, qui tiennent une place centrale chez Smile, permettent de développer des solutions flexibles et durables, tout en limitant la dépendance à un éditeur. Cette approche garantit à la fois l’interopérabilité des systèmes et la pérennité des choix technologiques.
Data-product thinking, data mesh, marketplaces de données… Ces tendances redessinent le paysage data. Loin d’être un simple buzzword, elles offrent un cadre stratégique pour exploiter pleinement la valeur des données, encourager la collaboration, stimuler l’innovation et générer de nouvelles sources de revenu.
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