Penser les données comme Produit 

Transposer l’idée de produit aux données leur apporte une nouvelle perspective : 

    • Les données vont être vues comme issues de chaînes de productions (à l’image d’une supply chain data) incluant les traitements sur les données, leur composition, leur enrichissement, leur standardisation, 
    • Elles vont être étiquetées et enregistrées (cataloguées), 
    • Elles vont avoir un cycle de vie (de la production, en passant par leur utilisation jusqu’à leur disparition), 
    • Elles vont être exposées, diffusées dans des enseignes – vitrines data (data shop, data market place, data broker, open data, datasets), 
    • En cas de problème, il est possible de revenir à leur source, de s’appuyer sur des éléments de traçabilité.

Les données ne sont plus enfouies, elles deviennent tangibles comme Produit, comme marchandise valorisable.

Les données vues comme Produit changent la façon d’aborder les développements techniques et la maintenance associée : 

    • Le mode projet classique IT où un domaine métier exprime son besoin qui est ensuite pris en charge par une équipe de développement, avec un résultat qui est livré, mis en production et maintenu, n’est plus adapté.
    • Le mode produit devient la norme. Pour un produit, la rupture projet – maintenance n’a pas de sens. 
    • Le produit de données va évoluer et être déployé au cours du temps en versions, en variantes de façon continue et réactive. Il va s’adapter, se reconfigurer en fonction des contraintes de ses usages dans le temps. Usages qui évoluent et que parfois les métiers vont découvrir en marchant.  

Un produit de données peut être éphémère ou être pérenne de façon structurelle (exemple ultime de données de référence).

Cycle de vie des données vues comme un produit :

Les moyens affectés et la répartition des responsabilités évoluent.

Tout ce qui va entourer la maîtrise du produit ou son cycle de vie va perdurer tant que celui-ci existe : ses moyens de production, son suivi – monitoring des usages, ses feedbacks consommateurs, sa valeur produite. 

La répartition classique des responsabilités change :  

    • L’IT est le gardien de l’infrastructure nécessaire aux données vues comme produit 
    • Les métiers deviennent les gardiens de la définition et de l’exploitation des données vues comme produit. 
    • Le rôle de Chef de projet est remplacé par le rôle de « Responsable produit de données » (data product owner*). 

* NB : Rôle plus performant que celui de Data Owner que l’on retrouve dans les référentiels de gouvernance des données ; le problème du data owner étant sa difficulté à se saisir des données dont il est responsable. 

Retrouvez toute l’étude sur les Data Platforms au travers de nos 2 guides :

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