Enjeux

Data as a product

Bien que les entreprises disposent désormais d'une grande quantité de données, celles-ci restent souvent cloisonnées dans des systèmes disparates, ce qui complique leur interconnexion.

L'émergence du concept de "Data as a Product" s'inscrit dans ce contexte où la quantité de données disponibles ne cesse de croître, créant ainsi un besoin accru de structurer et de valoriser ces informations.

Pour transformer ces données en un véritable atout, il devient essentiel de structurer leur utilisation et de renforcer la gestion des données au sein de l'organisation. Les données sont donc plus qu’une simple ressource : elles sont devenues un produit en soi. La transformation des données brutes en informations précieuses et exploitables est au cœur des stratégies business.

contexte

Dans cette nouvelle ère du data management, il est temps de favoriser des modèles décentralisés, où chaque département peut gérer et exploiter les données en fonction de ses besoins spécifiques via notamment des modèles de données comme service (DaaS).

Cela contribue à décentraliser la donnée et à faire émerger la notion de Data as a Product pour se concentrer sur la création de produits de données centrés sur l’utilisateur.

En parallèle, la demande croissante de données par les équipes métier, ainsi que l'exigence accrue pour des produits data internes de qualité, imposent une structuration rigoureuse des entreprises, les orientant de plus en plus vers le Data Mesh, où les données sont gérées de manière décentralisée mais interconnectée. Ce cadre permet de prioriser les projets data en fonction de leur retour sur investissement (ROI) et de prendre des décisions plus éclairées.

Enfin, avec l'apparition de nouveaux rôles, comme celui de Product Owner Data (PO Data), les projets data sont désormais gérés avec des méthodologies agiles, telles que Scrum, permettant de développer des produits data spécifiques comme des applications de Data Science, des tableaux de bord, ou encore des pipelines de données. Ces produits sont conçus non seulement pour offrir un accès simplifié à l'information, mais aussi pour répondre aux besoins spécifiques des métiers, garantissant ainsi une adoption plus large au sein de l'organisation.

Cette approche englobe une large gamme d’usages, allant de la génération de recommandations produits et la mise en place d’agents conversationnels en e-commerce, à la création de marketplaces de données, en passant par l’élaboration de tableaux de bord personnalisés, l’intégration de données IoT, l’enrichissement du knowledge client, le développement de produits de données financières, et l’implémentation de stratégies de marketing data-driven.

Pierre Berthault

Manager data & tech chez Elevate

Les leviers

Mettre en place des fondations solides pour les produits Data

Pour réussir dans l’univers du ‘Data as a Product’, certaines conditions fondamentales doivent être réunies.

Définir une gouvernance claire
Compétences et organisation produit
Assurer la qualité des données

Fluidifier l'accès aux données

Cela passe par l'accès aux données pour les équipes métiers pour créer un environnement où chaque équipe peut exploiter facilement les informations dont elle a besoin, renforçant ainsi l'autonomie et l'appropriation des données au sein de l'organisation.

Adopter un Modern Data Stack

Cette architecture de données qui organise les données par domaine d’activité spécifique (par exemple, le marketing, les ventes, le service client, etc.) permet d’étendre l’usage de la data à l’ensemble des métiers des entreprises. Le partage de données facilite la propagation d’insights au sein de l’organisation comme avec ses partenaires.

Monétiser les produits Data

Il est alors possible de développer des produits Data, tels que des applications de Data Science, des tableaux de bord, ou des pipelines de données, pour les monétiser par la suite en interne ou en externe. Par exemple, dans le secteur du Retail Media, les données peuvent être vendues sous forme de produits ou services à des tiers, générant de nouvelles sources de revenus tout en optimisant les campagnes publicitaires.

Prioriser les projets Data grâce au ROI

Pour maximiser l'efficacité des initiatives data, la compréhension du ROI généré par chaque produit Data permet de prioriser les projets qui apportent le plus de valeur à l'entreprise, en orientant les ressources vers les initiatives les plus prometteuses.

Adopter des méthodologies de développement produit

Pour optimiser le cycle de vie des produits Data, des méthodologies de Product management peuvent être adoptées à chaque étape du cycle (Prise de besoin, développement, release, adoption). Cela permet de gérer les produits Data de manière agile et itérative, en s'adaptant rapidement aux besoins changeants des utilisateurs.

Unifier la stack technologique

Avoir une stack d'outils commune est essentiel pour standardiser les processus et garantir une cohérence dans la gestion des produits Data. Une stack technologique bien définie facilite l'intégration, l'analyse, et la visualisation des données, tout en offrant une meilleure collaboration entre les équipes.

Définir des Indicateurs de Performance

Suivre l'adoption des nouveaux produits data, comme les tableaux de bord consultés, avec des KPI clés pour mesurer l'efficacité de la stratégie de décentralisation des données et évaluer l'impact sur l'innovation, la productivité, l'efficacité et la délivrabilité.

Former les équipes et autonomiser les métiers

Avec une maturité suffisante, l’approche décentralisée du Data Mesh permet aux équipes de gérer leurs propres données de manière indépendante tout en assurant une interopérabilité et une cohérence globales au sein de l'entreprise.

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