5 enseignements clés de notre table ronde exécutive avec Forrester et Workday

Comment faire passer à l’échelle la consommation de données, par les humains comme par l’IA agentique, pour générer de la valeur business ? C’est le défi auquel sont confrontés les Chief Data Officers (CDO) et les responsables data qui cherchent à élargir l’accès aux données dans leur organisation.

Les data products et les data product marketplaces sont essentiels pour créer de la valeur à partir des données et les mettre à disposition des collaborateurs comme des agents IA. Face à leur adoption croissante, Huwise a réuni des analystes de Forrester et son client Workday lors d’une table ronde exécutive, pour échanger sur les moyens concrets de développer le partage de données et expliquer le ROI qu’il génère.

Les participants à la table ronde étaient :

• Jayesh Chaurasia, analyste chez Forrester, qui a présenté l’évolution du marché des data products et de l’IA,
• Jan Sythoff, consultant Total Economic Impact (TEI) chez Forrester, qui a expliqué comment la data product marketplace de Huwise génère un ROI de 474 % sur trois ans,
• Joe DosSantos, VP Enterprise Data & Analytics chez Workday, qui a partagé son retour d’expérience sur le déploiement d’une data product marketplace dans son organisation : ce qui a fonctionné, et ce qui n’a pas fonctionné,
• Franck Carassus, cofondateur et CSO de Huwise, qui animait l’événement et a apporté son expérience à la discussion.
  

À partir de leurs échanges, nous avons retenu cinq enseignements clés pour accélérer la création de valeur à partir des données, pour les humains comme pour l’IA. Pour visionner l’intégralité de l’enregistrement, cliquez ici.

Jayesh a expliqué que, malgré des investissements massifs dans les technologies data au cours de la dernière décennie, les utilisateurs ont toujours du mal à trouver rapidement la bonne donnée, à comprendre ce qu’elle signifie et à l’utiliser en toute confiance. En résumé, si les organisations ont construit l’essentiel de leur chaîne d’approvisionnement de données, il leur manque une vitrine à travers laquelle l’entreprise peut la consommer.

Les études de Forrester le confirment : si 80 % des organisations font du partage de données une priorité, elles se heurtent à des obstacles tels que la mauvaise qualité des données, les silos et le manque de compétences data au moment de la consommation.

Les organisations disposent de plus de données et d’outils que jamais, mais la consommation reste fragmentée. Aussi bien conçu soit-il, un actif de données n’est pas viable économiquement si les utilisateurs ne peuvent pas le trouver, le comprendre et l’utiliser.

Trois tendances poussent les responsables data à rendre la consommation plus fluide :

• Le profil des consommateurs de données a changé, avec l’essor des agents IA. Leur usage ne pourra tout simplement pas passer à l’échelle s’ils reçoivent des données fragmentées, difficiles à comprendre ou de mauvaise qualité.
• Le besoin d’adoption: toutes les entreprises cherchent désormais à accroître l’usage des données pour en libérer la valeur.
• Le besoin de réutilisation : les organisations veulent que leurs data products et autres actifs de données soient réutilisés à de multiples reprises, pour gagner en efficacité et éviter les doublons.

Les data product marketplaces offrent cette vitrine d’accès aux données et aident les CDOs à accroître leur consommation. Grâce à une interface intuitive en libre-service, elles permettent aux humains et à l’IA de découvrir les data products pertinents, d’interagir avec les données et de réutiliser les produits à travers toute l’entreprise, pour une efficacité maximale.

En conclusion, Jayesh a souligné que l’avantage concurrentiel de demain ne viendra pas de la possession d’un plus grand volume de données, mais de la capacité à agir sur ces données. Le succès, en particulier celui de l’IA, dépend de plus en plus de l’accessibilité des données, et pas seulement de leur disponibilité.

l’IA. Là où un utilisateur humain peut vérifier une donnée avant d’agir, un agent agit directement sur cette donnée sans relecture préalable : des données peu fiables compromettent donc ses résultats.

C’est là qu’intervient la data product marketplace. Elle met à disposition, à grande échelle, des data products certifiés et fiables, avec un accès automatisé et gouverné, aussi bien pour les collaborateurs que pour les agents IA.

Des métadonnées riches et descriptives permettent aux agents de trouver facilement les données les plus pertinentes pour répondre à des questions précises ou exécuter des processus. La marketplace fournit aussi le contexte nécessaire pour que les agents identifient les données les mieux adaptées à leurs besoins. Ils peuvent voir quelles données sont les plus utilisées par les humains pour des processus similaires, et choisir en conséquence. Par exemple, si un data product est systématiquement utilisé par les analystes financiers lors des clôtures trimestrielles, cela envoie un signal d’usage fort aux agents qui réalisent des tâches comparables.

Pour démontrer la valeur apportée par les data product marketplaces, Huwise a mandaté Forrester Consulting pour réaliser une étude Total Economic Impact (TEI) de sa solution. Celle-ci s’appuie sur des entretiens avec quatre clients, et Jan a expliqué comment ces résultats se traduisent en retour sur investissement concret, selon la méthodologie éprouvée de Forrester.

Les entreprises choisissent de déployer une data marketplace pour résoudre quatre problèmes :

• Un paysage de données fragmenté entre de multiples outils,
• Un faible niveau de confiance dans les données,
• Une visibilité et une réutilisation limitées des actifs de données,
• Un accès aux données lent, dépendant de l’IT, impossible à faire passer à l’échelle.

Le témoignage de l’un des clients Huwise interrogés par Forrester résume bien la situation :

Comme le montre l’étude TEI, le déploiement d’une data marketplace apporte des bénéfices quantitatifs et qualitatifs significatifs.

Bénéfices quantitatifs :

• Un délai d’accès à l’insight réduit et des gains de productivité pour les utilisateurs métier, avec un temps de recherche de données divisé par deux
• Des gains de productivité sur la recherche et la préparation des données pour les équipes data, avec une réduction de 50 % du temps consacré aux données par les data analysts
• Un effort analytique réduit, avec un temps perdu sur les travaux en doublon divisé par quatre
• Des coûts IT évités, les utilisateurs accédant aux données en libre-service plutôt que de demander des rapports à l’IT

Bénéfices qualitatifs :

• Une meilleure valorisation des investissements data existants, grâce à une vitrine pour les données
• Une meilleure data literacy, l’adoption du libre-service renforçant la confiance dans l’usage des données pour la prise de décision
• Une agilité organisationnelle accrue grâce à l’accès à une source unique de vérité
• Un socle prêt pour l’avenir, pour permettre le déploiement de l’IA agentique
• Un déploiement simplifié et des coûts opérationnels réduits à long terme, avec un retour sur investissement en 6 mois

Au total, cela représente 7,8 millions de dollars de bénéfices sur trois ans pour une organisation composite de 10 000 collaborateurs, soit un ROI de 474 % sur la data product marketplace.

La décision de Workday de déployer une data product marketplace répondait à un problème clairement identifié. Comme l’a expliqué Joe, il était difficile pour les collaborateurs de mettre la main sur les données qu’ils cherchaient réellement parmi les milliers d’actifs de données de Workday. Trouver la bonne information prenait du temps et coûtait cher, aussi bien aux utilisateurs qu’à l’équipe data.

L’objectif : disposer de données fiables, unifiées et compréhensibles, réunies en un seul endroit, facilement accessibles pour les humains comme pour les agents IA. Pour planifier ses data products et désigner les data owners, Workday a décomposé ses processus métier en domaines de données qui les sous-tendent.

En partant d’une taxonomie de l’entreprise, découpée en chaînes de valeur et en processus, Workday a pu concevoir des data products rattachés à des domaines de données précis et placés sous la responsabilité de personnes nommément désignées. Cela lui a permis de mettre en place une véritable « usine à données » qui a mobilisé les équipes et accéléré la mise à disposition des data products.

Le premier actif produit par Workday illustre bien la réutilisation et l’adoption interne. Portant sur les revenus récurrents, il était au départ utilisé par un petit groupe de personnes. Grâce à sa promotion en interne et à sa diffusion via la marketplace, il compte désormais 50 cas d’usage différents dans l’entreprise, répartis sur trois ou quatre groupes opérationnels.

Créer des data products ne suffit pas. Comme l’a dit Joe, ce n’est pas parce qu’on le construit qu’ils viendront forcément. Le premier facteur de succès a donc été de s’assurer que les utilisateurs pouvaient trouver et utiliser les actifs de données. La data marketplace de Workday, propulsée par Huwise, offre une expérience en libre-service familière et intuitive, comparable à celle d’eBay ou d’Etsy. Son objectif : mettre en relation les consommateurs (dirigeants métier, data analysts, agents) avec les producteurs de données, à la manière d’une marketplace e-commerce.

Pour réussir, il a fallu créer un véritable sentiment de communauté entre les différents domaines de données, en rassemblant consommateurs et producteurs. La marketplace intègre des capacités de recherche avancées et constitue la porte d’entrée vers les data products, permettant à tous les agents et collaborateurs de Workday de trouver efficacement les données pertinentes.

Grâce à Huwise, l’expérience est personnalisée selon les communautés : marketing, ventes ou enterprise data analytics. En se rendant sur la marketplace, chacun voit les actualités, les actifs et les mises à jour qui le concernent, et peut facilement participer aux discussions autour des données ou poser des questions. Surtout, les data products et les actifs peuvent être consultés et consommés directement depuis la marketplace, avec une gestion des accès basée sur les rôles pour garantir la sécurité et la gouvernance.

Le besoin de fournir aux équipes métier et aux agents IA un accès à des données fiables et dignes de confiance est clair, et il ne cesse de croître. Grâce aux travaux de Forrester, les bénéfices sont tout aussi tangibles. Preuve en est : la majorité des participants à la table ronde ont indiqué vouloir intégrer une data marketplace à leur feuille de route 2026/27, juste devant ceux qui évaluent ou pilotent déjà une solution. Le moment est venu de faire passer à l’échelle la consommation de données et de transformer les investissements data en valeur business.