Créer des data product à partir de données externes : cas d’usage et bonnes pratiques

Les data products sont des actifs de données à forte valeur ajoutée, prêts à l’emploi, standardisés et répondant à un besoin métier. Ils sont essentiels pour transformer l’information organisationnelle en valeur business. Grâce aux data products, les utilisateurs métiers peuvent consommer les données à grande échelle grâce à des formats simples d’utilisation ne nécessitant pas de compétences techniques particulières. Ainsi, ils libèrent tout le potentiel des données, favorisent la créations d’insights, observent de meilleures performances et produisent davantage d’innovation.

De plus en plus d’organisations déploient désormais des data products, les rendant accessibles et consultables via des data product marketplaces intuitives, centralisées et en libre-service. En utilisant des données externes pour construire des data products, les entreprises fournissent plus de contexte et une meilleure compréhension. Par exemple en ajoutant des informations géographiques, de marché ou statistiques. Il est aussi possible de créer des interfaces autonomes pour exposer des données externes achetées ou fournies par des partenaires.

Avec cette tendance en forte accélération, il est essentiel de mettre en place une stratégie pour exploiter efficacement les données externes et les transformer en data product à forte valeur ajoutée.

Un data product est un actif de données répondant à des normes élevées en matière de présentation, de lisibilité et de qualité, afin de permettre sa consommation par un grand nombre d’utilisateurs. Pour établir une confiance totale, il doit toujours donner accès à ses données sources et inclure un contrat de données précisant les engagements du propriétaire du data product via un SLA et des conditions d’utilisation, tout en étant lisible par machine pour garantir une utilisation automatisée.

Le data product se distingue par cinq caractéristiques clés :

• Il répond à un besoin spécifique et stratégique pour l’entreprise.
• Il est prêt à être consommé et met à disposition tous les outils nécessaires pour comprendre les données sous-jacentes (visualisations, interfaces, etc.). Il n’affiche pas les détails techniques des données et processus, mais ceux-ci restent accessibles sur demande pour garantir la transparence.
• Il s’adresse à un grand nombre d’utilisateurs potentiels, et offre de la valeur à grande échelle.
• Il est régulièrement contrôlé, mis à jour et amélioré – ce n’est pas un produit figé.
• Il est encadré par des data contracts définissant les SLA sur la qualité des données, leurs usages et les accès autorisés

Les data products peuvent inclure des tableaux de bord interactifs, des modèles prédictifs ou des recommandations. Ils peuvent être déployés en interne, partagés avec des partenaires ou monétisés pour créer de nouvelles sources de revenus. Enfin, ils peuvent être utilisés aussi bien par des humains que par l’intelligence artificielle (IA).

Les data products transforment les données internes en valeur métier, favorisent une culture data-driven et soutiennent l’adoption de l’IA.

Cependant, se limiter aux données internes présente des limites car elles manquent de contexte et de profondeur. Elles peuvent être incomplètes ou difficiles à comparer au marché global. Cela suggère qu’il faut avoir recours à des enrichissements externes (géographiques, statistiques ou sectoriels) pour que les données internes soient pleinement exploitables.

Un data product construit uniquement à partir de données internes offre une vision partielle du monde. Cela peut suffire pour de l’optimisation opérationnelle, mais s’avère insuffisant pour des usages plus stratégiques, comme la mise en place de prévision ou des études de marché.

L’ajout de données externes accroît la valeur et l’utilité des data products. Ces données externes peuvent inclure :

• Des informations sur la taille globale du marché ou les ventes prévisionnelles, fournies par des agrégateurs ou prestataires de données,
• Des données partenaires, par exemple sur la consommation d’énergie fournies par des entreprises du secteur de l’énergie ou des services publics,
• Des données géographiques ou administratives, comme des cartes ou des limites territoriales,
• Des statistiques officielles, concernant la population, les répertoires d’entreprises ou des classifications économiques.

L’intégration de données externes aux data products permet aux organisations de :

• Obtenir une vision complète pour une meilleure prise de décision, notamment stratégique,
• Réduire les risques grâce à des prévisions basées sur des conditions globales,
• Mieux gérer des sujets complexes comme l’ESG (Environnement, Social et Gouvernance), nécessitant des données issues de chaînes d’approvisionnement et d’écosystèmes variés,
• Renforcer la collaboration avec les partenaires en stimulant l’innovation.

Les data product marketplaces simplifient l’accès, la découverte, le partage et la consommation de données pour tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau technique.

En matière de données externes, elles offrent des avantages supplémentaires car elles permettent de :

• Centraliser toutes les données (y compris celles achetées) et de les rendre accessibles en un seul endroit, évitant les doublons et réduisant les coûts d’abonnement,
• Partager les data products vers l’extérieur, publiquement ou auprès de partenaires/clients, ouvrant ainsi la voie à la collaboration, la différenciation et la monétisation,
• Renforcer la transparence pour les organismes publics ou les secteurs réglementés (comme l’énergie) grâce à un partage public des informations clés.

L’organisme public britannique West of England Mayoral Combined Authority œuvre pour améliorer la vie des habitants de la région ouest. Parmi ses missions : atteindre la neutralité carbone et restaurer les milieux naturels.

Dans ce contexte, il a créé un data product interactif : Local Nature Recovery Strategy (LNRS). Cet outil réunit des données externes issues de multiples acteurs régionaux et du gouvernement pour proposer une ressource intuitive aidant agriculteurs, propriétaires terriens, entreprises, collectivités, associations et citoyens à agir efficacement pour restaurer la nature.

Via une carte interactive, l’utilisateur peut zoomer sur une zone précise, consulter le niveau actuel de biodiversité, voir des photos d’espèces locales et accéder directement aux aides ou aux programmes environnementaux disponibles. Les autorités locales peuvent aussi utiliser l’outil dans leurs processus d’urbanisme pour respecter les exigences en matière de biodiversité.

Utiliser des données externes pour construire des data products offre de nombreux avantages : plus de contexte, une vision stratégique, une meilleure collaboration et de nouvelles opportunités de monétisation.

Des données fiables et de haute qualité sont essentielles pour construire un data product fiable. Les données externes doivent répondre aux mêmes standards de qualité que vos données internes et faire l’objet d’un suivi rigoureux, encadrés par des SLA et des data contrats clairs.

Elles doivent aussi être conformes à vos politiques de gouvernance et aux exigences réglementaires (RGPD, CCPA, etc.), notamment en matière de données personnelles ou confidentielles, qui doivent être anonymisées et clairement étiquetées.

Les données externes doivent être pleinement intégrées à votre stack technologique pour être exploitables à travers différents produits et services. Elles doivent être enrichies et harmonisées (par ex. formats d’adresses, noms, unités) pour être compatibles avec les systèmes existants, et disponibles dans des formats interopérables favorisant le partage.

L’utilisation ponctuelle des données externes dans un seul rapport ou service limite leur potentiel. Les data products doivent être conçus pour être scalables et utilisables à l’échelle de l’entreprise, sans nécessiter d’expertise technique. Ils doivent être faciles à découvrir, à consommer et à commenter via une data product marketplace, maximisant ainsi l’adoption, le ROI et la valeur créée.

L’accès et le partage de vos données internes via des data products permettent déjà de générer de la valeur. Les enrichir avec des données externes multiplie cette valeur en apportant de nouvelles perspectives, des informations complémentaires et un contexte renforcé.

Mais pour que ces produits soient réellement exploitables, ils doivent être facilement accessibles et utilisables, ce qui requiert une data product marketplace en libre-service.
C’est la clé pour améliorer la performance, stimuler la collaboration et soutenir une innovation durable.

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