Data Product

Qu’est-ce qu’un Data Product ?

Un Data Product est une entité de données conçue, maintenue et livrée comme un véritable produit, à destination d’utilisateurs internes ou externes. Il peut s’agir d’un dataset, d’un dashboard, d’un modèle d’IA, d’un flux temps réel ou d’un ensemble d’API exposant de la donnée. Ce qui caractérise un Data Product n’est pas son format technique, mais sa logique produit : il répond à un besoin, il est versionné, testé, documenté, mesuré, accessible et gouverné.

En d’autres termes, c’est une donnée que l’on peut “consommer” comme un produit : fiable, réutilisable, découvrable, bien présentée et activable sans friction.

‍

Quels sont les attributs d’un bon Data Product ?

Avant de créer un Data Product, il faut s’assurer qu’il respecte certains attributs fondamentaux. Ces attributs garantissent sa qualité, sa maintenabilité et son adoption.

Voici les principales caractéristiques attendues :

• Avoir un propriétaire clair : chaque produit de données doit être rattaché à une personne ou une équipe responsable de sa qualité, de sa disponibilité et de sa documentation.
• Être compréhensible et documenté : le produit doit inclure une description claire, une structure lisible, des définitions d’indicateurs et des cas d’usage associés
• Être accessible et sécurisé : les utilisateurs doivent pouvoir y accéder facilement, selon leurs droits, via des outils standards (API, requêtage, visualisation).
• Être interopérable : il doit pouvoir être combiné avec d’autres produits ou utilisé dans différents contextes métiers ou techniques.
• Être fiable et traçable : la qualité des données, leur fraîcheur, leur fréquence de mise à jour et leur origine doivent être connues et monitorées.

Ces attributs assurent que le produit de données est utilisable, maintenable, et qu’il apporte de la valeur sans créer de dette technique ou organisationnelle.

Pourquoi adopter une logique Data Product ?

Passer à une logique Data Product n’est pas simplement une question de vocabulaire. C’est un changement profond dans la manière de penser la donnée, au service de l’usage.

Voici les bénéfices clés associés à cette approche :

• Améliorer l’adoption des données : en rendant les produits de données compréhensibles et bien exposés, on facilite leur appropriation par les équipes métiers.
• Réduire la dette technique : en versionnant, testant et maintenant les produits, on évite les pipelines fragiles ou les jeux de données obscurs.
• Responsabiliser les équipes : en confiant à chaque domaine la création de ses produits de données, on favorise la proximité avec les besoins métiers.
• Gagner en agilité : les produits de données peuvent évoluer de manière indépendante, sans impacter toute la chaîne ou dépendre d’une validation centrale.
• Favoriser la réutilisabilité : les mêmes produits peuvent être utilisés par plusieurs équipes ou projets, sans avoir à tout reconstruire à chaque fois.

Cette logique est particulièrement efficace dans les environnements distribués, avec des besoins analytiques multiples et évolutifs.

Quels sont les cas d’usage d’un Data Product ?

Les Data Products se retrouvent dans des contextes très variés. Ils peuvent être utilisés pour des analyses ponctuelles, des rapports récurrents, des modèles de machine learning ou des services intégrés à des produits numériques.

Voici quelques exemples concrets :

• Un jeu de données client, contenant les données de contact, d’achat et de navigation, mis à disposition des équipes marketing pour leurs campagnes.
• Un produit de données “ventes par jour” accessible via API, utilisé par l’équipe produit pour suivre l’activité de la plateforme en temps réel.
• Un modèle de prédiction du churn encapsulé comme un produit de données, exposé à l’équipe support via un dashboard.
• Un flux de données transactionnelles nettoyées, normalisées et historisées, utilisé comme source fiable pour différents reportings financiers.
• Une agrégation “coût moyen par utilisateur” calculée selon une logique métier validée, et partagée entre les départements finance et opérations.

L’intérêt du Data Product est de dépasser le simple “dataset technique” pour fournir un actif activable, prêt à l’usage.

Quels sont les indicateurs de succès d’un Data Product ?

La mise en place d’un Data Product ne suffit pas : encore faut-il s’assurer qu’il est utilisé, utile et maintenu dans de bonnes conditions. Pour cela, il est essentiel de suivre des indicateurs de succès adaptés, à la fois quantitatifs et qualitatifs.

Voici quelques métriques ou signaux à surveiller :

• Nombre de consommateurs actifs : cela permet de vérifier si le produit est effectivement utilisé par les équipes cibles, et pas seulement déployé.
• Volume de requêtes ou de consultations : cet indicateur met en évidence l'intensité d'utilisation du Data Product dans les workflows ou les analyses.
• Taux de réutilisation par d'autres équipes : un bon Data Product dépasse souvent les frontières d'un seul usage initial, et devient transversal.
• Taux d'erreurs détectées ou incidents liés aux données : suivre les anomalies aide à surveiller la fiabilité et la robustesse du produit.
• Feedbacks utilisateurs collectés : les retours qualitatifs (via sondages ou entretiens) donnent des insights précieux sur l’expérience d’usage et les points à améliorer.
• Délais de mise à jour ou de livraison : un Data Product utile est un produit réactif, capable d’évoluer rapidement au rythme des besoins métier.

Le suivi de ces indicateurs permet de piloter la performance du produit de données, d’en démontrer la valeur, et d’orienter les efforts d'amélioration en continu.