Comment choisir votre solution de data marketplace : les enseignements de Gartner

L’adoption des data marketplaces progresse rapidement : plus des deux tiers des entreprises interrogées par Gartner en ont déjà déployé une, ou prévoient de le faire dans les 6 à 12 prochains mois. En centralisant l’information et en partageant de manière sécurisée, en libre-service, des données fiables et compréhensibles, dans les bons formats, aux humains comme à l’IA, les data marketplaces permettent enfin de transformer la donnée en valeur business.

Gartner avait déjà qualifié les data marketplaces d’« essentielles » pour fournir des données prêtes pour l’IA, et vient de publier un nouveau Market Overview consacré au secteur. Celui-ci recense 24 éditeurs actifs sur ce marché, dont Huwise, et propose des clés pour aider les organisations à faire le meilleur choix selon leurs besoins spécifiques. Dans cet article, je reviens en détail sur plusieurs points clés du rapport, ainsi que sur les tendances de fond qui rendent l’adoption d’une data marketplace indispensable.

Les responsables data & analytics (D&A) ont toujours eu conscience de l’importance d’accroître la consommation de données dans l’entreprise. Donner aux collaborateurs un accès en libre-service aux bonnes données, c’est permettre de meilleures décisions, plus de productivité et plus d’efficacité. Cela allège aussi la charge des équipes data et IT, qui n’ont plus à produire des rapports pour les métiers et peuvent se consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée.

L’arrivée de l’IA a accéléré ce besoin de données de qualité, fiables et accessibles. Entraîner des grands modèles de langage (LLM) sur des données inexactes ou incomplètes conduit à de mauvais résultats et compromet la réussite des projets IA. Beaucoup d’organisations l’ont appris à leurs dépens : des pilotes IA prometteurs, construits sur un petit échantillon de données, n’ont jamais pu passer en production faute de fondations data solides.

L’IA agentique marque un nouveau changement d’échelle dans les besoins d’accès aux données. Par nature autonomes, les agents IA sont conçus pour opérer seuls sur des processus de bout en bout, sans supervision humaine étroite. Pour tenir leurs promesses de transformation, ils ont besoin de données fiables et, surtout, contextualisées.

Tout cela fait d’un accès efficace et universel aux données un impératif business. Les data marketplaces, ces espaces centralisés et simples d’utilisation où humains et IA peuvent rechercher, découvrir et consommer des données en toute sécurité, apportent la réponse. Positionnées au-dessus de la stack data existante et connectées à l’ensemble des outils data de l’organisation, elles offrent une interface fluide pour transformer la donnée, et en particulier les data products, en valeur business.

Conscient de cet enjeu, Gartner suit ce marché de près à mesure qu’il mûrit. Dans la continuité de ces travaux, il vient de publier son premier Market Overview for Data Marketplace Solutions, qui passe en revue les options disponibles pour les responsables data dans cette catégorie. Grâce à ses atouts technologiques et à plus de 350 déploiements dans le monde, Huwise figure parmi les 24 éditeurs représentatifs cités dans le rapport.

Trois points m’ont particulièrement frappée dans ce rapport : le rôle moteur de l’IA agentique dans les déploiements, les différents types de data marketplaces désormais disponibles, et une définition concrète des fonctionnalités que doivent offrir les solutions.

Les data marketplaces ont peut-être été conçues à l’origine pour aider les humains à trouver des données, mais les agents IA sont en train d’en devenir les principaux utilisateurs. Gartner prévoit d’ailleurs que d’ici 2030, les data marketplaces seront principalement déployées pour l’IA agentique. Cela ne signifie pas que les utilisateurs métiers cesseront d’être un public important, mais que les agents IA ne pourront se déployer à grande échelle que s’ils ont accès à des données pertinentes, fiables et prêtes pour l’IA.

Sous l’effet de ce besoin, un tiers (33 %) des répondants à une récente enquête Gartner déclarent avoir mis en place une data marketplace, et un autre tiers (32 %) prévoit d’en adopter une dans les 6 à 12 mois. 18 % envisagent un déploiement au-delà de 12 mois : seuls 16 % n’ont donc aucun projet en ce sens.

L’IA agentique pose de nouveaux défis en matière de partage de données, en particulier sur la question du contexte. Les agents IA savent désormais raisonner remarquablement bien. Mais ils peuvent encore halluciner et donner des réponses plausibles mais factuellement fausses lorsqu’ils ne comprennent pas la question dans son ensemble ni l’environnement qui l’entoure. Il ne s’agit pas de fournir davantage de données à l’IA, mais de les replacer dans leur contexte. Les humains, et en particulier les collaborateurs expérimentés, ont acquis une compréhension fine du contexte qui entoure certaines données et certains processus. L’IA, non. Une IA ne vaut que par le contexte qu’on lui donne.

Les data marketplaces peuvent fournir ce contexte, à partir de l’usage que les humains font des données. Prenons l’exemple de la finance. Si toute l’équipe finance utilise un même data product pour produire ses rapports de clôture trimestrielle, cela indique aux agents IA que c’est la source à privilégier pour produire des rapports similaires. Et comme les data marketplaces savent quels métiers accèdent à quelles données, elles peuvent fournir un contexte détaillé et personnalisé qui aide les agents IA à faire le bon choix.

Ce besoin croissant suscite un fort intérêt des éditeurs pour la catégorie. On voit se multiplier les solutions dédiées pure player (comme Huwise), mais aussi l’arrivée des éditeurs d’outils de data management existants. Des acteurs de la gestion des métadonnées, de la gouvernance des données ou du data catalog intègrent désormais à leurs outils des fonctionnalités de type data marketplace.

La solidité et la maturité de ces fonctionnalités intégrées restent toutefois variables, en particulier pour mesurer l’usage ou mobiliser l’IA au service de la consommation des données. Intégrées à des outils techniques, elles proposent une interface conçue pour les professionnels de la data, pas pour les utilisateurs métiers. Surtout, elles sont liées à une seule solution de data management, avec un risque de dépendance à l’éditeur. Or, dans les faits, la plupart des entreprises disposent d’une stack data hétérogène, composée d’outils de différents éditeurs, ce qui expose à des problèmes de lock-in et d’interopérabilité.

Selon votre environnement, Gartner est clair sur la catégorie à privilégier. Le rapport indique :

« Les responsables D&A disposant de plusieurs solutions de data management (par exemple plusieurs bases de données cloud, plusieurs data lakehouses, des outils distincts de gestion des métadonnées, d’intégration et de qualité des données) devraient choisir une data marketplace stand-alone, pour sa facilité d’implémentation, d’intégration et d’interopérabilité entre écosystèmes.

Choisissez une data marketplace intégrée lorsque le périmètre de partage et de collaboration se limite à une seule solution de data management, comme un data lakehouse existant. Assurez-vous que votre fournisseur actuel couvre l’ensemble des exigences fonctionnelles d’une marketplace. »

Comme beaucoup de termes, « data marketplace » recouvre des solutions très diverses. Pour lever la confusion, Gartner en propose sa propre définition, accompagnée d’une liste de fonctionnalités indispensables à rechercher.

Côté fonctionnalités, il faut comprendre qu’une data marketplace constitue la couche d’usage de votre stack data. Elle doit donc pouvoir rassembler les données de toute l’entreprise et les rendre facilement accessibles à tous, sous une forme compréhensible et digne de confiance.

Chez Huwise, nous voyons une data marketplace interne comme l’équivalent d’une marketplace e-commerce. Elle doit offrir une expérience intuitive aux utilisateurs qui « achètent » (consomment) des data products, tout en permettant aux « vendeurs » (les data product owners) de référencer et de promouvoir facilement leurs offres. Comme sur un site e-commerce, les administrateurs doivent pouvoir gérer la sécurité et les accès, savoir ce qui « se vend », identifier où les utilisateurs décrochent dans le parcours et améliorer en continu l’expérience pour renforcer l’engagement des consommateurs comme des fournisseurs de données. Sans usage, aucun investissement dans une data marketplace ne sera rentable, quelle que soit la qualité des données qu’elle contient.

Cette vision se retrouve dans la liste des fonctionnalités indispensables établie par Gartner :

• Référencement : permettre aux producteurs de données de publier leurs data products sur la marketplace
• Recherche : une recherche fluide pour que les utilisateurs trouvent les produits les plus adaptés à leurs besoins
• Accès gouverné : une gestion fine des accès, conforme aux politiques de l’entreprise, pour garantir la sécurité et empêcher tout accès non autorisé
• Partage : des data products partageables dans différents formats, avec de multiples applications et via différents protocoles, pour maximiser leur usage
• Suivi de l’usage : un monitoring complet et des indicateurs sur les data products utilisés, où et par qui
• Gestion du changement : des outils pour améliorer en continu les data products, avec une gestion complète du changement et du lignage

Chez Huwise, nous améliorons continuellement notre solution pour répondre aux besoins de nos clients et de leurs utilisateurs, humains comme IA. En 15 ans, nous avons acquis une solide expérience de ce qui fait le succès du partage de données, et nous la mettons au service de nos clients pour les aider à démarrer rapidement et efficacement, quels que soient leurs besoins. Les premiers déploiements peuvent se faire en quelques semaines seulement, pour une création de valeur plus rapide.

Cette attention portée à l’usage et au ROI est confirmée par une nouvelle étude Total Economic Impact™ (TEI) menée par Forrester Consulting à notre demande. Fondée sur l’analyse de quatre clients Huwise, elle établit pour une entreprise de 10 000 collaborateurs un ROI de 474 %, un retour sur investissement en six mois et 6,5 millions de dollars de bénéfices nets sur trois ans. Cliquez ici pour consulter l’étude TEI complète.

Les data marketplaces sont au cœur de l’essor du partage et de la consommation de données : elles libèrent de la valeur et posent les fondations de l’IA agentique. Sans l’accès aux données qu’elles permettent, les déploiements d’agents IA peineront à passer à l’échelle, et leurs bénéfices business resteront théoriques. Comme le montre le rapport de Gartner, le choix de solutions de data marketplace n’a jamais été aussi large, mais l’enjeu de sélectionner le bon partenaire n’a jamais été aussi élevé.