{"id":25909,"date":"2024-06-19T18:19:38","date_gmt":"2024-06-19T16:19:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.huwise.com\/?post_type=glossary&#038;p=25909"},"modified":"2025-07-04T01:56:18","modified_gmt":"2025-07-03T23:56:18","slug":"produit-de-donnees","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/produit-de-donnees\/","title":{"rendered":"Data product"},"content":{"rendered":"<h2>Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;un data product ?<\/h2>\n<p>Essentiellement, un data product est un produit construit autour de donn\u00e9es, contenant tout ce dont quelqu&rsquo;un a besoin pour accomplir une t\u00e2che ou un objectif sp\u00e9cifique en utilisant ces donn\u00e9es sous-jacentes.<\/p>\n<p>Un data product est un produit construit autour des donn\u00e9es, contenant tout ce dont quelqu&rsquo;un a besoin pour accomplir une t\u00e2che sp\u00e9cifique ou un objectif en utilisant ces donn\u00e9es sous-jacentes.<\/p>\n<p>Dans son livre \u00ab\u00a0Data Jujitsu: L&rsquo;Art de Transformer les Donn\u00e9es en Produit\u00a0\u00bb, DJ Patil, ancien scientifique en chef des donn\u00e9es des \u00c9tats-Unis, l&rsquo;a d\u00e9fini comme \u00ab\u00a0un produit qui facilite un objectif final gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;utilisation de donn\u00e9es\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>Les produits de donn\u00e9es peuvent \u00eatre regroup\u00e9s en trois types principaux :<\/p>\n<ul>\n<li>Ceux qui produisent des <strong>donn\u00e9es en tant que service<\/strong>, comme un tableau de bord interactif, un ticker boursier ou une application m\u00e9t\u00e9o sur votre t\u00e9l\u00e9phone.<\/li>\n<li>Ceux qui <strong>am\u00e9liorent les produits existants avec des donn\u00e9es<\/strong>,\u00a0comme une voiture autonome ou une montre intelligente\/v\u00eatements intelligents.<\/li>\n<li>Ceux qui analysent les donn\u00e9es et les utilisent pour <strong>cr\u00e9er des connaissances<\/strong>, comme Google Analytics ou les moteurs de recommandation.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La diff\u00e9rence cl\u00e9 entre un data product et des donn\u00e9es brutes est l&rsquo;utilisabilit\u00e9 &#8211; il devrait pouvoir \u00eatre utilis\u00e9 par un non-sp\u00e9cialiste sans comp\u00e9tences en donn\u00e9es ou connaissance des donn\u00e9es brutes sp\u00e9cifiques qu&rsquo;il contient pour atteindre un objectif sp\u00e9cifique. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 de mani\u00e8re autonome, plut\u00f4t que comme un sous-ensemble d&rsquo;un autre programme ou produit.<\/p>\n<p>Un data product contient donc :<\/p>\n<ul>\n<li>Les ensembles de donn\u00e9es brutes<\/li>\n<li>Des m\u00e9tadonn\u00e9es pour fournir contexte, gouvernance et documentation<\/li>\n<li>Une interface simple permettant d&rsquo;acc\u00e9der et d&rsquo;utiliser le data product<\/li>\n<li>Du code pour g\u00e9rer le pipeline de donn\u00e9es, le contr\u00f4le d&rsquo;acc\u00e8s et la conformit\u00e9<\/li>\n<li>Infrastructure pour h\u00e9berger le produit et ex\u00e9cuter le code<\/li>\n<li>Plut\u00f4t que d&rsquo;ex\u00e9cuter des projets individuels pour utiliser et r\u00e9utiliser des donn\u00e9es, l&rsquo;adoption d&rsquo;une strat\u00e9gie de produit de donn\u00e9es cr\u00e9e une approche plus standardis\u00e9e et efficace qui ne r\u00e9invente pas la roue pour chaque projet.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Comment un data product se rapporte-t-il \u00e0 un data mesh ?<\/h2>\n<p>Les data product sont l&rsquo;une des quatre piliers fondamentaux du data mesh, permettant la consommation r\u00e9ussie de donn\u00e9es distribu\u00e9es \u00e0 travers une organisation.<\/p>\n<p>En fait, Gartner d\u00e9crit le data mesh comme une architecture cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u00a0l&rsquo;objectif sp\u00e9cifique de construire des data products ax\u00e9s sur les affaires\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>Cependant, les produits de donn\u00e9es peuvent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s et d\u00e9ploy\u00e9s sans n\u00e9cessiter une impl\u00e9mentation ou une architecture de data mesh.<\/p>\n<h2>Quels sont les avantages de l&rsquo;adoption des data products ?<\/h2>\n<p>Les produits de donn\u00e9es offrent d&rsquo;importants avantages aux organisations et aux utilisateurs de donn\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li>Ils sont <strong>plus rapides \u00e0 d\u00e9velopper<\/strong> que les approches bas\u00e9es sur des projets, car ils r\u00e9utilisent l&rsquo;infrastructure, les m\u00e9thodes et le travail pr\u00e9c\u00e9dent.<\/li>\n<li>Ils sont <strong>plus efficaces<\/strong> \u00e0 d\u00e9velopper, \u00e0 ex\u00e9cuter et \u00e0 maintenir, offrant des \u00e9conomies d&rsquo;\u00e9chelle.<\/li>\n<li>Ils permettent aux organisations de <strong>mieux r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs\/entreprises<\/strong>, en r\u00e9solvant des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;utilisation de donn\u00e9es.<\/li>\n<li>Ils permettent aux organisations de <strong>cr\u00e9er de nouvelles sources de revenus<\/strong> en fournissant des produits de donn\u00e9es aux c\u00f4t\u00e9s des produits et services existants.<\/li>\n<li>Ils <strong>d\u00e9mocratisent l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es<\/strong>, en facilitant l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es par des non-sp\u00e9cialistes pour r\u00e9soudre leurs probl\u00e8mes commerciaux sp\u00e9cifiques. Cela aide \u00e0 construire une organisation ax\u00e9e sur les donn\u00e9es qui prend de meilleures d\u00e9cisions plus transparentes et plus rapides, et qui peut automatiser et num\u00e9riser les op\u00e9rations.<\/li>\n<li>Ils int\u00e8grent des fonctionnalit\u00e9s de s\u00e9curit\u00e9 et de contr\u00f4le d&rsquo;acc\u00e8s en standard, <strong>r\u00e9duisant les risques et assurant la conformit\u00e9.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Selon Accenture, \u00ab\u00a0les data products offrent g\u00e9n\u00e9ralement un ROI bien sup\u00e9rieur et un co\u00fbt par utilisation inf\u00e9rieur aux projets de donn\u00e9es, car ils \u00e9voluent pour soutenir plusieurs r\u00e9sultats au fil du temps\u00a0\u00bb.<\/p>\n<h2>Comment cr\u00e9ez-vous des data products ?<\/h2>\n<p>Pour que les data products r\u00e9ussissent, ils doivent suivre un processus similaire \u00e0 la cr\u00e9ation de tout nouveau produit &#8211; physique ou virtuel :<\/p>\n<ul>\n<li>Nommer un propri\u00e9taire de data products, responsable du d\u00e9veloppement et de l&rsquo;utilisation continue du produit<\/li>\n<li>D\u00e9finir le besoin en parlant aux utilisateurs et en \u00e9coutant leurs besoins<\/li>\n<li>Utiliser ces exigences pour d\u00e9velopper et tester un prototype, it\u00e9rer avec les utilisateurs finaux jusqu&rsquo;\u00e0 ce qu&rsquo;il r\u00e9ponde \u00e0 leurs besoins<\/li>\n<li>Cr\u00e9er et documenter le data product complet, en veillant \u00e0 ce qu&rsquo;il soit ind\u00e9pendant et contienne tout ce qui est n\u00e9cessaire \u00e0 son fonctionnement et \u00e0 sa maintenance<\/li>\n<li>D\u00e9ployer le data product, le partager avec les utilisateurs<\/li>\n<li>Surveiller l&rsquo;utilisation et am\u00e9liorer le produit en r\u00e9ponse aux commentaires et aux d\u00e9veloppements externes<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Quels sont les d\u00e9fis \u00e0 la cr\u00e9ation de data products ?<\/h2>\n<p>Comme pour toute transition vers une organisation plus ax\u00e9e sur les donn\u00e9es, le processus de cr\u00e9ation de data products exige que les entreprises surmontent des obstacles culturels, organisationnels et techniques.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Culture des donn\u00e9es<\/strong> : L&rsquo;entreprise et ses employ\u00e9s doivent \u00eatre ouverts et r\u00e9ceptifs \u00e0 l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es dans leur vie professionnelle, avec une culture de donn\u00e9es ouverte en place.<\/li>\n<li><strong>Qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong> : Les donn\u00e9es doivent \u00eatre disponibles, de haute qualit\u00e9 et dignes de confiance, plut\u00f4t que pi\u00e9g\u00e9es dans des silos d\u00e9partementaux ou fragment\u00e9es dans diff\u00e9rentes sources \u00e0 travers l&rsquo;organisation.<\/li>\n<li><strong>Comp\u00e9tences et approches<\/strong> : L&rsquo;organisation doit disposer des comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour cr\u00e9er et ex\u00e9cuter des data products, y compris des employ\u00e9s ayant la compr\u00e9hension et l&rsquo;expertise pour agir en tant que gestionnaires de data products. Le passage du d\u00e9veloppement bas\u00e9 sur des projets au d\u00e9veloppement bas\u00e9 sur des produits n\u00e9cessite de nouvelles comp\u00e9tences et m\u00e9thodes de travail.<\/li>\n<li><strong>Concentration sur les besoins<\/strong> : Les data products doivent \u00eatre construits sur les besoins sp\u00e9cifiques des clients de donn\u00e9es (qu&rsquo;ils soient des employ\u00e9s internes ou externes \u00e0 l&rsquo;organisation), n\u00e9cessitant une collaboration \u00e9troite avec ces audiences.<\/li>\n<li><strong>Prioritisation<\/strong> : Il doit exister une feuille de route claire pour la cr\u00e9ation de data products, en priorisant les produits les plus critiques pour offrir une strat\u00e9gie efficace et un ROI clair.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"tags":[414],"letter":[377],"class_list":["post-25909","glossary","type-glossary","status-publish","hentry","tag-service-data","letter-d-fr"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - 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