Data as Product : gérer le cycle de vie de vos données comme un produit
Aujourd'hui, l'importance d'exploiter efficacement les données dans les entreprises est indéniable. Cependant, de nombreuses organisations ont du mal à déverrouiller le potentiel complet de leurs données.
Les défis des approches traditionnelles de gestion des données
Les approches traditionnelles pour la gestion des données, telles que les stratégies "grassroots" ou "big-bang", ont souvent des inconvénients significatifs. Dans l'approche "grassroots", les équipes individuelles sont chargées de compiler leurs propres données et technologies. Cela peut se traduire par une redondance des efforts, une multitude d'architectures technologiques sur mesure qui sont coûteuses à construire, à gérer et à entretenir. Par ailleurs, la stratégie "big-bang" repose sur une équipe centralisée qui extrait, nettoie et agrège les données en masse. Bien que cette méthode puisse éliminer certains travaux répétitifs, elle ne correspond pas toujours aux cas d'utilisation métier, ne répondant donc pas toujours aux besoins spécifiques des utilisateurs finaux.
La gestion des données comme un produit : une alternative novatrice
L'alternative à ces stratégies traditionnelles est de gérer les données comme un produit. En adoptant cette approche, les entreprises peuvent obtenir une valeur à court terme de leurs investissements en données tout en préparant le terrain pour une valeur accrue à l'avenir. Un produit de données est un ensemble de données de haute qualité et prêtes à l'emploi, facilement accessibles et applicables à différents défis commerciaux. La constitution de ces produits de données repose sur des plateformes de données mutualisées. Par exemple, un produit de données peut fournir une vue à 360 degrés d'une entité clé comme les clients, les employés, les lignes de produits, ou les branches. Ou encore, il pourrait offrir une capacité de données spécifique, comme un jumeau numérique qui reproduit le fonctionnement des actifs du monde réel.
En outre, les produits de données sont conçus pour permettre différents types de consommation par divers systèmes d'affaires, tels que les applications numériques ou les systèmes de reporting. Cette polyvalence permet aux produits de données de répondre aux besoins de multiples applications métiers.
Mettre en œuvre l'approche du produit de données : stratégies et bénéfices
L'utilisation de produits de données élimine le besoin pour les équipes de perdre du temps à rechercher des données, à les transformer dans le bon format, et à construire des ensembles de données et des pipelines de données personnalisés. Cela évite de créer un désordre architectural et des défis de gouvernance.
Pour réussir avec les produits de données, il est essentiel d'adopter le bon modèle opérationnel. Celui-ci doit inclure une gestion et un financement dédiés, l'établissement de normes et de bonnes pratiques, le suivi des performances et l'assurance qualité. Chaque produit de données doit avoir un gestionnaire de produit dédié et une équipe composée d'ingénieurs en données, d'architectes de données, de modélisateurs de données, d'ingénieurs en plateformes de données, et d'ingénieurs en fiabilité du site. Ces équipes, dotées de ressources suffisantes, peuvent alors construire et améliorer constamment leurs produits pour répondre à de nouveaux cas d'utilisation.
La mise en place de normes et de bonnes pratiques pour la construction de produits de données à travers l'organisation peut également augmenter l'efficacité. Pour mesurer la valeur de leurs travaux et assurer une amélioration constante, les équipes de produits de données devraient suivre des indicateurs de performance tels que le nombre d'utilisateurs mensuels d'un produit donné, la fréquence de réutilisation d'un produit à travers l'entreprise, les scores de satisfaction des utilisateurs de données, et le retour sur investissement des cas d'utilisation habilités.
En somme, en traitant les données comme un produit, les entreprises peuvent non seulement maximiser la valeur qu'elles tirent de leurs données actuelles, mais aussi jeter les bases d'une infrastructure de données qui sera avantageuse à l'avenir. Les avantages de cette approche peuvent être significatifs, comme une accélération de la livraison de nouveaux cas d'utilisation métier, une réduction des coûts totaux de possession, et une réduction des risques et des charges de gouvernance des données.
