Comprendre l’importance des data spaces performants

Dans un monde de plus en plus connecté, les organisations doivent pouvoir collaborer de manière fluide au sein de leurs écosystèmes. La libre circulation des données apporte de nombreux avantages stratégiques, que ce soit pour réduire les risques, améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement, permettre le suivi des indicateurs de durabilité et simplifier le respect des réglementations.

Cependant, pour que le partage de données soit efficace, celles-ci doivent être de haute qualité, interopérables et facilement accessibles, tout en étant sécurisées. Cela explique l’émergence des data spaces, des cadres fédérés permettant l’échange d’informations au sein d’un écosystème, en particulier en Europe. En s’appuyant sur les dernières recherches de Gartner, cet article explique ce qu’est un data space ainsi que les bénéfices et les défis liés à sa mise en œuvre.

Les data spaces facilitent le partage sécurisé et fédéré de données. Dans son rapport Innovation Insight: Data Spaces Enhance Data Value and Sovereignty Across Industry Ecosystems, Gartner définit un data space comme :

« Des cadres conceptuels et techniques conçus pour permettre le partage sécurisé, souverain et interopérable des données entre plusieurs parties prenantes. Contrairement aux dépôts de données conventionnels qui centralisent les données en un seul endroit, les data spaces fournissent une infrastructure décentralisée où les données restent stockées dans les systèmes de leurs propriétaires respectifs, tout en étant connectées via des interfaces standardisées et des protocoles de gouvernance. »

Cette architecture de données fédérée signifie que les organisations conservent le contrôle de leurs données, tandis que les informations sont échangées selon des politiques de gouvernance et des connecteurs sécurisés entre les systèmes. Pour que les données soient à la fois cohérentes et faciles à trouver et à comprendre, elles doivent être décrites à l’aide de métadonnées riches et d’un vocabulaire commun afin d’éviter toute confusion.

Les data spaces permettent de surmonter des défis tels que les silos de données au sein des organisations. Leur adoption est notamment encouragée par l’Union européenne, qui les impose de plus en plus pour répondre aux exigences réglementaires régionales. Pour soutenir cette démarche, elle a mis en place diverses ressources, telles que des infrastructures techniques standardisées, des architectures de référence et des spécifications d’interopérabilité.

Quelle est la différence entre un data space, un échange de données et data marketplace ?

Ces trois notions – data space, échange de données et data marketplace – sont souvent utilisées de manière interchangeable. Cependant, elles présentent des différences en termes d’usage et de structure :

• Data space : les données sont partagées via une architecture fédérée, tout en restant dans les systèmes de leur propriétaire.
• Échange de données : les données de plusieurs fournisseurs sont partagées et accessibles depuis un emplacement centralisé avec une structure standardisée.

Data marketplaces : les données sont partagées de manière sécurisée par une ou plusieurs organisations avec des personnes en charge de la gouvernance de la platerforme.

Les data spaces permettent de briser les silos et offrent aux organisations la possibilité de partager leurs données de manière sécurisée avec leurs partenaires et l’ensemble de leur écosystème, tout en conservant le contrôle et la gestion de leurs actifs de données. Ils apportent des bénéfices dans cinq domaines clés :

• Conformité réglementaire : garantir le respect des réglementations en constante évolution, notamment pour les organisations opérant dans l’UE, sous des mandats comme le EU Data Act (2025).
  
• Réduction des risques : offrir une visibilité en temps réel sur l’écosystème élargi, par exemple pour surveiller les chaînes d’approvisionnement et détecter précocement les risques de perturbation.
  
• Réduction des coûts : accroître l’efficacité et la valeur business grâce à un échange de données fluide et à l’élimination des silos.
  
• Nouveaux modèles économiques : permettre aux organisations de se différencier et de proposer de nouveaux modèles “as-a-Service”, comme des abonnements pour des machines ou des services.
  
• Support pour l’IA et l’analytique avancée : fournir un accès évolutif et interopérable à un volume et une variété de données larges, enrichissant l’analytique big data, les modèles linguistiques (LLM) et les agents IA.
  
• Suivi de la durabilité : permettre la surveillance et l’audit des indicateurs de durabilité, par exemple sur l’ensemble d’une chaîne d’approvisionnement.

La production, l’automobile, le gouvernement, la défense, la santé et l’agriculture sont particulièrement concernés par les bénéfices que peuvent offrir les data spaces. Les cas d’usage couvrent les passeports numériques de produits, les données de santé, la mobilité et la logistique, ainsi que l’efficacité et la transparence dans la production agricole et alimentaire.

Il est clair que la réussite des data spaces repose sur la disponibilité de données compréhensibles, facilement accessibles et de haute qualité, dans des formats cohérents et correctement gouvernés. Or, de nombreuses organisations peinent encore à maîtriser la qualité et la gouvernance de leurs données internes, souvent enfermées dans des silos départementaux. Ce défi doit être relevé par des pratiques de gestion des données plus matures.

Par ailleurs, les données doivent être compréhensibles par les partenaires. Cela nécessite des métadonnées standardisées ainsi qu’un glossaire partagé définissant la manière dont les données sont décrites et à quoi elles se réfèrent. Cette approche permet d’éviter les ambiguïtés terminologiques et de garantir la cohérence.

En raison de ces facteurs, les programmes de data spaces sont exposés à dix risques majeurs, selon Gartner :

• L’absence de données lisibles par machine freine les usages automatisés, notamment pour l’IA
  
• Des standards sémantiques incohérents créent des blocages et des incompréhensions
  
• Compte tenu des exigences techniques et data des data spaces, les DSI et les CDO doivent travailler étroitement ensemble ; un manque de collaboration freine l’adoption
  
• Les data spaces nécessitent des investissements structurants importants en ressources, compétences et infrastructures pour garantir la qualité des données
  
• Ils reposent sur une participation à grande échelle pour générer des effets de réseau ; une adoption lente retarde le retour sur investissement
  
• Les organisations peuvent craindre pour la protection de leurs données sensibles, notamment en cas de partage avec des concurrents
  
• La gouvernance et le suivi des usages des données exigent des cadres solides pour assurer la conformité
  
• Une collaboration étroite entre acteurs d’un même secteur peut être perçue comme anticoncurrentielle par les régulateurs
  
• Il n’existe pas de consensus mondial sur les standards des data spaces, avec des cadres juridiques et des approches culturelles variables selon les régions
  
• Les écosystèmes peuvent être dominés par de grands acteurs, générant des risques d’asymétrie d’information et de relations déséquilibrées

Quel que soit leur secteur d’activité, les organisations peuvent tirer parti, à l’avenir, du déploiement ou de l’adhésion à des data spaces. Toutefois, avant de s’engager dans ces collaborations, elles doivent mettre en place des fondations data solides, qui serviront également de socle à d’autres initiatives comme l’IA et la démocratisation des données.

Cela implique de se concentrer en priorité sur les points suivants :

• Garantir la qualité et l’exactitude des données grâce au nettoyage et à la validation de l’ensemble des jeux de données pertinents
  
• Mettre en place des cadres de gouvernance robustes, avec des rôles clairement définis, afin d’assurer la conformité réglementaire
  
• Standardiser les formats de données et les métadonnées selon des référentiels sectoriels pour permettre l’interopérabilité
  
• Suivre en continu la qualité et l’usage des données à l’aide d’outils de traçabilité (data lineage) et de détection d’anomalies
  
• Collaborer avec de petits groupes de pairs pour lancer des projets pilotes, pouvant ensuite être étendus une fois le ROI démontré
  
• S’assurer que les données sont facilement découvrables et accessibles via une interface intuitive, lisible à la fois par les humains et par les machines
  

Une fois ces fondations en place, Gartner recommande aux CIO d’aller plus loin :

• Élargir la collaboration au-delà de cercles restreints pour s’inscrire dans des data spaces européens ou mondiaux
  
• Renforcer la confiance grâce aux smart contracts, afin de sécuriser les échanges de données et d’automatiser la conformité
  
• Veiller à ce que les données soient prêtes pour l’IA, en alignant les objectifs et les besoins avec les informations disponibles dans l’ensemble de l’écosystème
  
• Développer une culture du partage et de la collaboration autour de la donnée par la formation et la montée en compétences
  
• Explorer de nouveaux modèles économiques, en testant puis en déployant de nouvelles opportunités

Le rapport de Gartner cite Huwise comme fournisseur représentatif de technologies de data space.

Fort de plus de 15 ans d’expérience, la data product marketplace de Huwise permet aux organisations de créer et d’étendre facilement des data spaces au sein de leur écosystème, en mettant l’accent sur la consommation, la qualité, la gouvernance et la collaboration.

Consommation

Une interface intuitive de type e‑commerce et un moteur de recherche alimenté par l’IA permettent à tous les utilisateurs métiers de découvrir rapidement les jeux de données adaptés à leurs besoins, de les comprendre et de les consommer dans le format choisi, que ce soit via des visualisations, des téléchargements ou des API. Tous types de données peuvent être échangés et utilisés, y compris des data products prêts à l’emploi et de grande valeur, dont la qualité et la fiabilité sont garanties par des contrats de données intégrés et contraignants.

Qualité

L’application de métadonnées structurées, de processeurs performants et d’un glossaire métier commun assure la cohérence et la standardisation des données, quelle que soit leur source, renforçant la confiance et l’usage. Les connecteurs intègrent les données de plusieurs systèmes et sources partenaires pour maximiser les données disponibles.

Gouvernance

La gouvernance et la sécurité sont essentielles pour protéger les informations confidentielles dans les data spaces. Huwise sécurise les données et garantit la conformité grâce à un contrôle d’accès granulaire, un suivi complet de l’utilisation des données et la possibilité d’autoriser rapidement l’accès à des données spécifiques, de façon permanente ou temporaire.

Collaboration

Les data spaces doivent favoriser la collaboration au sein des écosystèmes. Huwise facilite cela via des workflows intégrés dédiés au partage de données, d’idées et de retours, permettant à toutes les parties prenantes de travailler ensemble plus facilement et efficacement.

Étendre le partage de données aux data spaces représente une opportunité clé pour les organisations de renforcer la collaboration au sein de leur écosystème et d’opérer avec plus de confiance dans un environnement de plus en plus complexe. Comme le souligne Gartner, le succès repose sur des fondations techniques solides, garantissant que les données soient de haute qualité, facilement accessibles, compréhensibles et surtout fiables. Cela favorisera leur consommation, augmentera les bénéfices business et ouvrira la voie à de nouvelles opportunités.

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