Comment structurer une équipe data performante pour faire adopter les données par tous les métiers

La croissance continue des volumes de données a conduit les organisations à investir massivement dans des technologies permettant de les gérer, tout en garantissant conformité et bonne gouvernance. Aujourd’hui, les Chief Data Officers cherchent à aller plus loin : rendre ces données disponibles, à grande échelle, à l’ensemble de l’entreprise ainsi qu’aux agents IA.

Or, les structures d’équipes data traditionnelles et centralisées peinent à accompagner cette transformation. Les analystes data sont submergés par un nombre croissant de demandes de données et de rapports, tandis que des données pourtant précieuses restent inexploitées, faute d’être facilement trouvables ou parce que leur valeur reste difficile à comprendre. De leur côté, les équipes IT ne disposent pas toujours de la connaissance métier nécessaire pour se concentrer sur les données dont les utilisateurs ont réellement besoin.

Tout cela freine l’impact de la donnée et limite l’agilité des organisations. Comment, dans ce contexte, les entreprises peuvent-elles concilier contrôle centralisé et réponse aux besoins métier ?

En s’appuyant sur les dernières recherches de Gartner, présentées lors du Gartner Data & Analytics Summit 2026 de Londres, cet article synthétise les meilleures pratiques et options actuelles, et explique comment les déployer pour créer des structures capables de démocratiser la consommation de données. Il met en lumière l’importance des data product marketplaces en self-service pour la réussite des organisations data et analytics (D&A), en expliquant comment elles offrent un espace unique et collaboratif autour de la donnée, réunissant les équipes data, métier, IT et IA.

Deux grandes approches ont traditionnellement coexisté pour gérer les données et les mettre à disposition de l’entreprise :

• Une équipe centrale et globale (hub) qui pilote et contrôle le partage des données, garantissant leur cohérence ;
• Des équipes décentralisées (spokes), rattachées à une région ou à un domaine métier spécifique, qui apportent expertise et contexte métier à la donnée.

Mais dans un monde complexe et en mouvement permanent, se limiter à l’une de ces deux options ne suffit plus. Gartner recommande plutôt d’étudier cinq bonnes pratiques clés et de les appliquer à la structure et au fonctionnement de votre organisation D&A, en fonction du contexte et des besoins spécifiques de l’entreprise.

1. S’inspirer du modèle de franchise

Dans le monde de l’entreprise, les franchises combinent le contrôle central exercé par le propriétaire de la marque avec l’entrepreneuriat et l’agilité permis par une bonne connaissance du terrain local. Elles permettent à des sociétés, notamment dans des secteurs comme l’hôtellerie-restauration, de se développer rapidement tout en garantissant une expérience cohérente dans chaque établissement.

Le « franchising analytique » suit la même logique. Comme dans une chaîne de restauration rapide, les équipes décentralisées (au sein des business units ou des filiales, par exemple) fonctionnent de façon autonome pour répondre aux besoins locaux, mais dans un cadre défini et contrôlé par une équipe centrale. Cela garantit cohérence et gouvernance, évite les doublons et les réinventions inutiles, et permet flexibilité et agilité en responsabilisant les équipes décentralisées.

Le modèle de franchise permet également un déploiement progressif, du terrain vers le haut, plutôt qu’une implémentation généralisée d’un coup. Les Chief Data Officers peuvent identifier les départements et équipes les plus adaptés à ce modèle selon leur maturité et leurs compétences techniques et analytiques, puis travailler avec eux pour construire l’organisation locale.

Pour réussir, Gartner formule six recommandations clés :

• Identifier et recruter des dirigeants métier pour devenir propriétaires/opérateurs d’une franchise analytique ;
• Créer un modèle organisationnel équilibré, où une équipe centralisée collabore avec des équipes analytics décentralisées ;
• Constituer des équipes transverses mêlant compétences IT, expertise analytique et connaissance métier ;
• Mettre en place des « sandbox » analytiques permettant à de petites équipes transverses d’intégrer rapidement des données et de créer des prototypes analytiques ;
• Donner à chaque franchise analytique la capacité, adaptée à sa maturité et à ses compétences, de créer des contenus en mode prototype, pilote ou production ;
• Établir des canaux de communication solides pour favoriser la circulation des contenus analytiques entre les franchises et les équipes centrales.

2. Adopter une gestion fédérée de la donnée (federated data management)

Une approche fédérée répartit les responsabilités entre les organisations locales et centrales, afin de garantir à la fois cohérence et agilité. Les domaines clés liés à la conformité (comme la gouvernance) sont définis et appliqués à l’échelle de l’entreprise, tout en garantissant la scalabilité et une réponse aux besoins locaux.

« Les organisations qui décentralisent leurs équipes de gestion des données et adoptent un modèle de gouvernance fédéré ont 3 fois plus de chances de générer des résultats business significatifs que celles qui ne le font pas. » – Mark Beyer, Gartner

Si la structure de chaque entreprise est unique, Gartner a, à partir d’échanges avec des CDO du monde entier, formulé des recommandations sur sept domaines qui permettent de guider l’organisation des équipes data :

3. Les équipes fusionnées (fusion team)

Gartner définit les équipes fusionnées comme « une équipe pluridisciplinaire qui associe expertise IT ou analytique et connaissance du métier, et partage la responsabilité des résultats business et technologiques. »

Concrètement, plutôt que d’assigner les rôles soit aux équipes métier locales, soit aux départements data/technologie centraux, les fusion teams s’organisent autour de capacités ou de résultats métier précis. Elles peuvent par exemple se concentrer sur l’utilisation de la donnée pour résoudre un problème spécifique, comme le churn commercial ou l’amélioration de l’expérience client.

Les fusion teams réunissent :

• des profils data (data engineers, DataOps, data stewards) ;
• des profils technologiques (ingénieurs logiciels, experts DevOps, par exemple) ;
• des profils métier (business analysts, data product owners, représentants des utilisateurs finaux).

En intégrant un data product owner, les fusion teams sont en mesure de construire, livrer, monitorer et maintenir des actifs data à fort impact, gouvernés et facilement consommables, conçus autour de besoins métier précis. Cela contribue à démocratiser la consommation de données, aussi bien par les humains que par l’IA.

4. Concevoir le modèle 

Les organisations data traditionnelles se sont développées de manière organique, en ajoutant de nouvelles responsabilités et technologies au fil du temps. S’il est impossible pour une entreprise de simplement démanteler ces structures pour repartir de zéro, un examen approfondi de l’organisation actuelle au regard des besoins permet de construire une trajectoire de transformation dans la durée.

Gartner recommande de commencer par se poser la question suivante : « De quoi mon organisation a-t-elle besoin, dans son ensemble ? », puis d’utiliser cette réflexion pour construire une structure capable de générer un impact stratégique, de démocratiser l’usage de la donnée, de gagner en efficacité, et de disposer des bonnes technologies et compétences. Selon les besoins, le modèle doit intégrer différents rôles, tels que :

• le conseiller (advisor) : conseille la direction sur la manière dont la data et l’analytics peuvent générer de l’impact business ;
• le pollinisateur (pollinator) : développe la sensibilisation, la compréhension et l’adoption de la donnée à grande échelle ;
• le chef d’orchestre (conductor) : coordonne les initiatives à l’échelle de l’organisation et partage les bonnes pratiques ;
• l’architecte : conçoit et met en place les processus et standards techniques ;
• l’éclaireur (pathfinder) : crée des preuves de concept innovantes en phase amont ;
• l’ingénieur : développe et industrialise les projets une fois passé le stade du proof of concept ;
• le fournisseur (provider) : gère et met à disposition les plateformes qui permettent le partage et la consommation de la donnée ;
• l’agence : constitue et met à disposition les bonnes compétences et les bons talents à l’échelle de l’organisation.

5. Penser « AI-first »

Adopter le bon cadre structurel et opérationnel pour organiser les initiatives IA est essentiel pour démocratiser les déploiements et en maximiser les bénéfices. L’organisation IA englobe ainsi le développement d’équipes internes, la mise en place de partenariats externes, et l’alignement stratégique des efforts IA avec les objectifs business. Elle est étroitement liée aux équipes data, en particulier lorsque les deux périmètres relèvent d’un Chief Data & AI Officer (CDAO).

Compte tenu de la relative immaturité des initiatives IA dans de nombreuses entreprises, et du rythme rapide des évolutions, l’équilibre entre capacités centralisées et décentralisées est amené à évoluer dans le temps. À mesure que les compétences gagnent en maturité et se diffusent, les structures doivent se décentraliser davantage pour que les initiatives IA correspondent aux besoins métier spécifiques, tout en respectant les lignes directrices et bonnes pratiques de l’entreprise. Gartner propose cinq recommandations pour construire une organisation IA capable d’évoluer avec vos besoins :

• Démarrer petit et itérer ;
• Mettre en place des structures de leadership claires ;
• Investir tôt dans les capacités de plateforme ;
• Favoriser les communautés de pratique ;
• Suivre en continu et s’adapter.

Mettre en place une data product marketplace intuitive et en self-service permet de connecter les utilisateurs métier aux données dont ils ont besoin. Elle aide surtout les CDO à optimiser la structure de leurs équipes data selon six axes clés, en soutenant les bonnes pratiques mises en avant par Gartner :

Fournir un espace collaboratif central 

Les data product marketplaces réunissent dans un seul environnement les propriétaires locaux de data products et les équipes centrales de gouvernance et d’administration. Elles leur permettent de collaborer efficacement pour créer, partager et valoriser les data products, en suivant leur adoption et les cas d’usage. Elles constituent également un appui pour les fusion teams et les franchises analytiques, en réunissant les collaborateurs métier et les experts techniques autour d’une véritable communauté de la donnée.

Garantir la gouvernance et les bonnes pratiques 

Tous les actifs data publiés sur la data product marketplace sont contrôlés afin d’assurer qu’ils répondent aux critères établis de gouvernance, de qualité des données et de sécurité, quel qu’en soit le créateur, y compris dans le cadre de modèles de gestion fédérée des données. Des mécanismes de traitement automatisés permettent de standardiser les données selon les critères de l’entreprise, qu’il s’agisse de formats techniques (comme les dates), de référentiels ou encore de vocabulaire métier via des glossaires. La marketplace fournissant une source unique de vérité, l’entreprise gagne en cohérence et en transparence grâce à des processus data auditables.

Faciliter le partage des données par tous 

Les data product owners de toute l’entreprise peuvent facilement créer et partager des actifs data via la marketplace, et ainsi les mettre à la disposition de tous les utilisateurs. L’accès à certaines informations sensibles peut être modéré en cas de besoin afin de garantir la sécurité et la confidentialité, tout en maximisant la réutilisation à tous les niveaux (métier, local ou global).

Mettre la donnée au service de l’innovation IA 

Le succès et le passage à l’échelle de l’IA reposent sur l’accès à des données fiables et contextualisées. Les data product marketplaces rendent les actifs data — et en particulier les data products — disponibles dans des formats lisibles par les machines, ce qui permet aux modèles et agents IA de les exploiter de façon fluide. Les informations d’usage apportent le contexte nécessaire pour garantir la précision des résultats, tandis que la traçabilité (lineage) assure suivi et transparence. Des data contracts intégrés définissent les conditions d’utilisation des données, ce qui limite les risques tout en maximisant l’innovation.

Valoriser les réutilisations de données 

Les données provenant d’un service donné peuvent être réutilisées de manière totalement différente dans d’autres entités ou équipes. Les marketplaces permettent et encouragent ce type de partage, en rendant les données compréhensibles et actionnables, et en permettant aux utilisateurs de partager leurs cas d’usage avec le reste de l’entreprise — ce qui favorise l’émergence de nouvelles idées, stimule la collaboration et accélère l’innovation.

Développer une culture data à l’échelle de l’entreprise 

La collaboration et la communication sont essentielles pour mettre en place et diffuser une véritable culture de la donnée. En facilitant l’accès aux données pour l’ensemble des utilisateurs et des équipes data, les marketplaces renforcent la confiance envers les données et incitent chacun à expérimenter, partager ses idées et faire des retours. Ce climat favorise l’acquisition des compétences et de la culture nécessaires à la consommation de données à grande échelle dans l’organisation.

À mesure que les organisations cherchent à renforcer l’utilisation et le partage des données, elles doivent s’appuyer sur des structures adaptées et trouver le juste équilibre entre centralisation et gouvernance d’un côté, et besoins métiers locaux de l’autre. Une data product marketplace bien conçue représente un atout, en aidant les organisations à optimiser le partage de données, favoriser l’innovation et accélérer la démocratisation des données.

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