Data marketplace et data catalog : quel outil choisir pour donner accès aux données à tous les métiers ?

Les organisations cherchent à s’équiper de solutions capables de transformer leurs actifs de données en data products utiles et accessibles, afin d’accélérer les performances et d’en faire bénéficier l’ensemble de l’entreprise.

Si les data catalogs ont longtemps été considérés comme un élément clé de la gestion des données, ils commencent aujourd’hui à atteindre leurs limites et ne favorisent pas réellement la découvrabilité et l’usage. 

Dans ce contexte, les data product marketplaces sont de plus en plus adoptées pour répondre au défi du partage de données en self-service, facilement consommables à l’échelle de toute l’organisation, et adaptées aussi bien aux équipes humaines qu’aux agents et modèles d’IA.

Les data product marketplaces ouvrent de nouvelles perspectives en matière de partage de données. Elles permettent aux organisations de maximiser la valeur de leurs données en partageant facilement leurs data products à grande échelle en interne.

Tous les collaborateurs peuvent ainsi accéder aux données et en tirer profit sans nécessiter de compétences spécialisées ni d’accompagnement, améliorant ainsi la productivité, l’efficacité et l’avantage concurrentiel.

Pour comprendre pourquoi les outils de data catalogs classiques montrent leurs limites face aux data marketplaces, il est d’abord nécessaire de saisir leur fonction première.

Le data catalog a été créé pour répondre au besoin des organisations de construire un inventaire centralisé de l’ensemble de leurs actifs de données, afin de permettre leur gouvernance et leur conformité réglementaire.

À l’image de l’inventaire produit d’un magasin, le data catalog identifie, organise et décrit les actifs de données grâce à des métadonnées détaillées.

Ses fonctionnalités incluent notamment :

• un catalogue des actifs de données
• un glossaire métier
• la data lineage (traçabilité des données)
• des capacités de gouvernance

Il offre ainsi une vision complète et détaillée du patrimoine de données de l’organisation, ce qui est particulièrement essentiel pour les grandes entreprises disposant d’actifs de données dispersés dans de multiples systèmes.

Cependant, dès leur conception, les data catalogs ont été pensés principalement pour les experts data, comme les data stewards ou les data engineers.

Bien qu’ils permettent de structurer et documenter les actifs, ils restent trop complexes pour les équipes métiers, ce qui limite fortement leur adoption.

Leurs interfaces techniques et basiques rendent la navigation difficile et l’expérience utilisateur peu intuitive.

De plus, le data catalog constitue uniquement un index des données : il ne fournit pas d’accès direct à l’information. Les utilisateurs métiers peinent donc à en tirer une valeur concrète.

Ainsi, même si les entreprises souhaitent devenir data-driven, l’extension de l’usage de la donnée à grande échelle reste difficile à atteindre avec un data catalog seul.

Pour maximiser l’usage de la donnée, les organisations se concentrent désormais sur la création et le partage de data products.

Encadrés par des data contracts, ces actifs de données sont spécifiques, actionnables et à forte valeur, conçus pour être facilement consommés par les utilisateurs métiers et par l’IA.

Cependant, créer des data products n’est que la première étape.
Pour favoriser une adoption massive, ils doivent être faciles à découvrir, à comprendre et dignes de confiance.

C’est pourquoi les data product marketplaces émergent aujourd’hui comme une alternative complémentaire et nécessaire aux data catalogs.

Ces plateformes reposent sur une approche radicalement différente. Inspirées des interfaces e-commerce et centrées sur l’expérience utilisateur, elles visent à favoriser l’adoption par l’ensemble de l’entreprise et à accélérer l’usage de la donnée à grande échelle.

Elles permettent aux producteurs de données de publier leurs data products, et aux consommateurs de données de les découvrir, les comprendre, demander un accès et les utiliser directement via une interface intuitive et conviviale, tout en pouvant également fournir des retours et commentaires.

Conçus pour encourager l’engagement des utilisateurs, les data product marketplaces constituent un élément central de l’approche data mesh.

Cette approche décentralise la gestion des données et permet à chaque domaine de l’organisation de gérer et partager ses propres données sous forme de produits.

Les data product marketplaces facilitent ainsi le partage et l’usage des données à travers toute l’entreprise.

Un expérience inspirée des codes du e-commerce

Les data product marketplaces internes offrent aux utilisateurs métiers et aux modèles/agents d’IA une expérience fluide et intuitive, directement inspirée des parcours d’achat en ligne. Personnalisées selon les directives et l’identité visuelle de l’entreprise, elles intègrent des fonctionnalités de recherche avancées – souvent alimentées par l’IA – permettant de trouver rapidement des data products ou des actifs pertinents, même lorsque les requêtes sont imprécises.

Les actifs de données sont présentés comme des produits, avec des pages dédiées détaillant leur contenu, leur origine, leur format, et montrant même des exemples de données. La possibilité d’interagir, de partager des avis et de demander un accès en quelques clics révolutionne l’accès aux données. Des fonctionnalités qui recommandent automatiquement des data products similaires offrent aux utilisateurs une expérience plus complète, à l’image de ce que font les sites e-commerce en proposant des produits complémentaires.

Tout cela augmente la consommation de données pertinentes par les utilisateurs. Les propriétaires de data products peuvent suivre et analyser les conversions et usages pour identifier les produits les plus performants et ceux qui nécessitent des améliorations.

Cette approche self-service supprime le besoin pour les utilisateurs de demander des données, réduisant le time-to-value et favorisant l’adoption à grande échelle. Les data products peuvent également être découverts par l’IA, fournissant une source fiable, pertinente et transparente pour les modèles et agents.

En conséquence, les organisations bénéficient d’un retour sur investissement plus rapide, grâce à une efficacité opérationnelle accrue et une réduction significative du temps nécessaire à la recherche et à la prise de décision.

Cette approche self-service supprime la nécessité pour les utilisateurs de demander des données, ce qui réduit le time-to-value et favorise l’adoption à grande échelle.

Les data products peuvent aussi être découverts par l’IA, fournissant une source fiable, transparente et pertinente pour les modèles et agents.

Les organisations bénéficient ainsi :

• d’un retour sur investissement plus rapide
• d’une efficacité opérationnelle accrue
• d’une réduction significative du temps nécessaire pour analyser les informations et prendre des décisions.

L’adoption des data marketplaces augmente rapidement grâce à leur capacité à exploiter les données et à les utiliser pour stimuler l’innovation et améliorer la performance. 

Contrairement aux data catalogs, elles sont centrées sur les besoins des équipes métiers et de l’IA, offrant un accès direct à des données pertinentes et utiles, via une expérience utilisateur intégrant des fonctionnalités collaboratives et avancées.

Ils permettent notamment :

• de valoriser les actifs de données
• de créer des espaces de partage personnalisés
• de développer une communauté active autour de la donnée.

Ils améliorent également l’efficacité opérationnelle en :

• simplifiant l’accès aux données utiles
• éliminant les duplications de données
• favorisant l’adoption par les utilisateurs.

Avec une data product marketplace, l’IA est construite et entraînée sur des données fiables, transparentes et bien comprises, éliminant les biais potentiels et permettant de passer les projets à grande échelle.

Encourager la collaboration grâce à une data product marketplace 

 Les data product marketplaces se concentrent sur le partage de données pour maximiser leur valeur pour l’entreprise, plutôt que de simplement inventorier l’ensemble du patrimoine de données de l’organisation, comme le font les data catalogs. En fournissant une source unique d’accès direct à des données pertinentes, elles renforcent la confiance des utilisateurs quant à la qualité des informations utilisées, tout en faisant gagner du temps grâce à une expérience intuitive en self-service.

La collaboration entre les utilisateurs métiers et les propriétaires de data products est facilitée par des outils intégrés, tels que la possibilité de fournir des retours et de partager des cas d’usage basés sur les données, permettant aux utilisateurs de diffuser des insights en temps réel et d’inspirer d’autres collaborateurs à travailler avec la donnée.

La collaboration entre les utilisateurs métiers et les propriétaires de data products est facilitée par des outils intégrés, tels que la possibilité de fournir des retours et de partager des cas d’usage basés sur les données, permettant aux utilisateurs de diffuser des insights en temps réel et d’inspirer d’autres collaborateurs à travailler avec la donnée.

De plus, les data product marketplaces offrent le plus haut niveau de sécurité et une gestion granulaire des accès, garantissant un partage efficace des données tout en respectant les politiques de gouvernance d’entreprise. Elles intègrent également les fonctionnalités standard des data catalogs, comme un glossaire métier, la traçabilité des données (data lineage) et la connectivité avec les systèmes de gestion des données et des métadonnées. Grâce à ces capacités, elles deviennent de véritables facilitateurs de productivité, soutenant des décisions plus rapides et mieux informées au sein des organisations.

Les entreprises doivent à la fois recenser leurs données et les rendre accessibles de manière sécurisée à l’échelle de l’organisation. Cela signifie qu’elles ont toujours besoin des capacités d’un data catalog en complément de celles d’un data product marketplace.

Dans certains cas, la meilleure stratégie consiste donc à combiner ces deux solutions, en particulier lorsqu’un data catalog est déjà déployé. Le data catalog est essentiel pour construire un inventaire complet des actifs de données, notamment pour les experts techniques qui gèrent l’ensemble du patrimoine informationnel d’une organisation. Il peut constituer la base de programmes de gouvernance des données, indispensables pour structurer et organiser l’écosystème data de l’entreprise. Le data product marketplace, quant à lui, se concentre sur l’usage opérationnel de ces données inventoriées, afin d’en stimuler la consommation et d’en maximiser la valeur.

Une stratégie de gouvernance efficace doit donc combiner ces deux outils, ou bien choisir celui qui répond le mieux aux besoins spécifiques de l’organisation en fonction de ses capacités.

• Pour les équipes data qui ont déjà commencé à inventorier les actifs de données de leur organisation, un data catalog technique constitue le meilleur point de départ. Beaucoup d’organisations l’ont déjà intégré dans leur data stack. Toutefois, un data catalog seul ne suffit pas pour briser les silos de données ni pour générer de la valeur métier. Il est donc crucial d’y ajouter un data product marketplace afin d’augmenter l’usage des données et d’en maximiser la valeur, ce qui permet de justifier les efforts et les investissements réalisés dans la data. Dans ce scénario, la plateforme Huwise permet de générer un ROI grâce à son intégration étroite avec la solution de data catalog technique choisie par l’organisation.
• Pour les data leaders qui souhaitent démocratiser la donnée à grande échelle en interne, un data product marketplace, combiné à des capacités modernes de data catalog — telles qu’un business glossary et la traçabilité technique des données (technical lineage) — constitue une base solide pour réussir. Dans ce cas, Huwise s’impose comme une solution idéale grâce à la combinaison, dans un seul outil, de fonctionnalités modernes de data catalog et d’un data product marketplace.

Quel que soit le secteur dans lequel elles opèrent, les data product marketplaces permettent aux organisations de maximiser et d’élargir l’usage de leurs données, transformant l’information en avantage concurrentiel. Exemples :

L’assureur Lamie Mutuelle, qui propose des couvertures santé et habitation à 85 000 personnes, souhaitait que l’ensemble de ses données soit réutilisable et exploitable par ses collaborateurs. L’entreprise a donc créé un data product marketplace centralisé qui alimente plusieurs tableaux de bord d’aide à la décision, fournit des vues clients à 360°, et alimente sa solution CRM ainsi que ses applications clients, comme son espace adhérent en ligne. Cette initiative aide l’assureur à devenir plus orienté data, plus efficace et plus réactif aux besoins des clients.

La société immobilière ICF Habitat gère un portefeuille de 95 000 logements. Afin d’assurer une gestion immobilière plus stratégique et plus réactive, elle a mis en place un data product marketplace pour centraliser l’ensemble de ses informations, offrant aux collaborateurs des outils analytiques avancés et des tableaux de bord intuitifs. Cette approche a permis d’améliorer significativement l’efficacité opérationnelle, de réduire les coûts de gestion des données et d’optimiser les services fournis aux locataires.

Les data product marketplaces offrent aux organisations des moyens plus simples d’explorer, de réutiliser et d’accéder aux données à grande échelle, générant ainsi de la valeur métier. Ils peuvent être adaptés aux besoins spécifiques de chaque organisation, qu’il s’agisse de proposer une alternative plus intuitive à un data catalog traditionnel ou de compléter une solution existante afin de maximiser l’usage des données.

La véritable puissance des data product marketplaces réside dans leur capacité à transformer l’expérience utilisateur, en appliquant une interface self-service inspirée de l’e-commerce au processus de recherche et d’utilisation des données par les équipes métiers et l’IA. Cette approche garantit une consommation des données à grande échelle dans toute l’entreprise et constitue un pilier central de la création d’une organisation data-centric.

Ils proposent une interface intuitive qui présente les données comme des produits, avec des moteurs de recherche intelligents et des recommandations personnalisées permettant à chacun d’accéder facilement à l’information et de l’utiliser efficacement. Comme sur un site d’e-commerce, l’utilisateur est guidé tout au long d’un parcours clair et compréhensible, depuis son premier clic jusqu’à l’utilisation directe de données fiables.

Au-delà de cette expérience intuitive, les fonctionnalités collaboratives transforment la donnée et la rendent dynamique, renforçant l’engagement entre producteurs et consommateurs de données. Cette approche, combinée à la possibilité de personnaliser le data marketplace avec l’identité visuelle et les codes de design de l’organisation, renforce la confiance et permet aux utilisateurs métiers de s’approprier rapidement la solution.

Cependant, aussi intuitive que soit la technologie, pour démocratiser réellement l’usage de la donnée, les organisations doivent également développer une culture data en interne. Cela implique des initiatives d’éducation, de formation et de conduite du changement, afin d’expliquer les bénéfices de la donnée et d’encourager chacun à utiliser l’information dans son activité quotidienne.