Huwise x Forrester Global Webcast : Putting data product marketplaces at the heart of scaling data products and agentic AI

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Questions fréquentes

  • Un serveur MCP est un protocole, pas une couche de données. Il expose uniquement ce que le système sur lequel il est branché sait déjà faire, et dans le périmètre de ce système. Trois limites apparaissent vite. Le protocole ne porte ni circuit de validation, ni politique d’accès par data product, ni traçabilité des demandes. Multiplier les serveurs MCP revient à laisser l’agent arbitrer seul entre des réponses partielles. Et rien dans le protocole n’indique à l’agent quels data products l’organisation utilise et valide réellement. La data marketplace apporte ce qui manque : un catalogue de data products bien identifiés, les droits associés, la sémantique métier et les signaux d’usage. Le protocole transporte, la marketplace décide de ce qui est transporté.

  • Parce que ces outils sont construits pour produire et gouverner la donnée, pas pour la faire consommer. Quand un utilisateur métier a trouvé ce qu’il cherche, votre outil de data catalog ne lui ouvre pas un accès gouverné et direct aux data products. Workday a choisi de garder son catalogue pour ses 5 millions d’actifs techniques et expose 65 data products aux métiers via Huwise. UK Power Networks, lui, fait tourner sa plateforme data et Huwise en parallèle.

  • Quelques semaines, sans prérequis de modélisation ni d’achat d’une autre plateforme. C’est le point où la différence avec les autres solutions dédiées est la plus nette. Ceci est notamment dû à la flexibilité de la solution et à l’agilité des équipes d’onboarding Huwise.

  • L’hébergement est européen ou national selon vos exigences, avec une conformité RGPD et Data Governance Act, et une plateforme certifiée ISO 27001. Sur les huit solutions dédiées du marché, quatre seulement publient une certification ISO 27001.

  • La plupart des éditeurs ne publient pas leur tarification. Différents modes de facturation sont néanmoins possibles selon les éditeurs. Une facturation à la consommation de calcul fait payer l’exploration. Une facturation par créateur de data products fait payer la publication. Une facturation à l’utilisateur fait payer l’adoption data, ce qui est le cas pour la solution Huwise. Dans tous les cas, prenez contact avec nous pour que nous discutions de votre projet.