10 outils essentiels du CDO pour un data management performant

En tant que Chief Data Officer, vous êtes au premier plan pour façonner la stratégie data de votre organisation. Entre la complexité croissante des flux, les réglementations en évolution permanente et la pression pour générer de la valeur à partir de la donnée, vous savez déjà qu’un simple empilement de technologies ne suffit pas.

Le véritable défi ? Orchestrer des outils complémentaires pour couvrir l’ensemble du cycle de vie de la donnée : gouvernance, intégration, partage à l’échelle, BI, IA… C’est pourquoi nous avons sélectionné 10 outils clés pour vous aider à construire un environnement data robuste et évolutif.

De la mise en place d’une data product marketplace à l’automatisation des flux en passant par la gestion proactive de la qualité, ces outils répondent aux principaux enjeux du CDO : démocratiser l’accès pour les métiers, assurer la fiabilité et la sécurité de la donnée, et accélérer l’innovation grâce à l’analytique et à l’IA générative.

Avec l’explosion du volume de données, beaucoup d’organisations adoptent des solutions cloud évolutives, capables de séparer le stockage du calcul.

• Snowflake (États-Unis) : Réputé pour sa gestion simplifiée et sa facturation à l’usage.
• AWS Redshift (États-Unis) : Entrepôt de données intégré à l’écosystème Amazon Web Services.
• Google BigQuery (États-Unis) : Approche serverless, paiement à la requête, idéal pour des pics d’activité ponctuels.

Profil des utilisateurs : experts data (data engineers, data ops, DSI, etc.)

Cas d’usage et valeur ajoutée

Une plateforme e-commerce peut s’appuyer sur Snowflake pour absorber les pics de commandes lors du Black Friday. Elle augmente la puissance de calcul à la volée, puis la réduit aussitôt la vague passée, optimisant ainsi les coûts grâce à un mode “pay-per-use”.

Avec la multiplication des sources (CRM, ERP, fichiers plats, data lakes…), il est vital de centraliser la connaissance sur chaque actif data : quelles sont ses métadonnées ? Quelle est son origine ? À quel usage métier répond-il ? C’est précisément le rôle des data catalogues.

Quelques références : 

• Precisely (États-Unis) : outil de data catalog permettant l’intégration, la vérification, la localisation, l’enrichissement de métadonnées.
• Informatica (États-Unis)

Profil des utilisateurs : experts data (data analysts, data stewards, etc.)

Cas d’usage et valeur ajoutée

TELUS, une entreprise de télécommunications, a utilisé une solution de data catalog pour améliorer la confiance dans ses données. Grâce à cette implémentation, elle a réduit le temps consacré à la recherche de données de 5 heures à 50 minutes.

Une donnée mal gouvernée peut vite devenir plus coûteuse que rentable. Les solutions de gouvernance prennent en charge la qualité, la sécurité et la conformité (RGPD, CCPA…) de bout en bout.

Quelques références : 

• Informatica Axon (États-Unis) : Outil d’orchestration globale des politiques de gouvernance.
• BigID (États-Unis) : Exploite l’IA pour cartographier et classer les données sensibles automatiquement.

Profil des utilisateurs : experts data

Cas d’usage

First Abu Dhabi Bank (FAB) a utilisé une telle solution pour améliorer la qualité de ses données et assurer sa conformité. En 12 mois, son score auprès du Al Etihad Credit Bureau est passé de 84 % à 99 %, réduisant de 20 % les erreurs et de 25 % les efforts manuels grâce à l’automatisation. Cette gouvernance renforcée a aussi accéléré le traitement des données de 30 %, optimisant la satisfaction et la confiance des clients.

Elles permettent de  transformer la donnée brute en insights. Elles sont utilisées principalement par des data analystes. Les plateformes de BI sont indispensables pour créer des tableaux de bord et des visualisations dynamiques, offrant une vision claire sur les KPIs et les tendances. Les données ne sont généralement pas accessibles en self-service et restent aux mains des experts data.

Quelques références : 

• Power BI (Microsoft) (États-Unis) : S’intègre à l’écosystème Microsoft (Office 365, Azure…).
• Looker (Google Cloud) (États-Unis) : Basé sur LookML, centralise la logique métier pour favoriser la cohérence des indicateurs.

Profil des utilisateurs : experts data (BI analysts)

Pour fournir des données à jour aux systèmes de BI, d’IA ou aux applications métier, il faut industrialiser l’extraction et la transformation des données. Les solutions ETL/ELT (Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform) facilitent ces processus.

Quelques références : 

• Apache NiFi (États-Unis) : Open source, propose une interface visuelle pour orchestrer des flux en temps réel ou en batch.
• Fivetran (États-Unis) : Connexions préconstruites (CRM, marketing…) pour des synchronisations automatiques.
• Matillion (Royaume-Uni) : Transformations “in-warehouse” optimisées pour Snowflake et Redshift.

Profil des utilisateurs : experts data (architectes data, DBA, data engineers)

Cas d’usage et valeur ajoutée

DocuSign a mis en place un outil ETL pour automatiser l’intégration de ses données issues de plateformes comme Salesforce et Marketo vers Snowflake. Cette solution a réduit le temps consacré à la gestion des pipelines de données tout en améliorant la précision des analyses commerciales, facilitant ainsi la prise de décision.

Quand l’analyse descriptive ne suffit plus, l’IA et le Machine Learning (ML) permettent de prédire et de prescrire. Ces plateformes accélèrent la création, le déploiement et la gestion de modèles avancés.

Quelques références : 

• Databricks (États-Unis) : Créé par les fondateurs d’Apache Spark, facilite la collaboration data science/data engineering.
• DataRobot (États-Unis) : Automatisation du machine learning (AutoML) pour comparer et déployer rapidement différents algorithmes.
• H2O.ai (États-Unis) : Large bibliothèque d’algorithmes, intégration avec R/Python pour la flexibilité.

Profil des utilisateurs : experts data (data analysts, data scientists)

Si la BI classique offre déjà des tableaux de bord, certaines solutions vont plus loin en proposant des visualisations immersives, parfois enrichies de fonctionnalités de collaboration en temps réel.

Quelques références : 

• Sisense (États-Unis/Israël) : Possibilité d’embarquer des applications analytiques dans d’autres portails.
• Qlik Sense (Suède) : Moteur détectant facilement des corrélations inattendues.
• Domo (États-Unis) : Actualisation des données en continu et collaboration pour un pilotage en temps réel.

Profil des utilisateurs : experts data (data analysts, data scientists)

Cas d’usage et valeur ajoutée

L’hôpital pour enfants de Pittsburgh (UPMC) analyse en temps réel les données issues de son système Cerner. Cette solution permet de surveiller des millions de points de données, d’optimiser les processus de soins et d’améliorer la qualité des services aux patients en réduisant les inefficacités.

À mesure que la donnée est partagée entre différents départements ou partenaires, il est nécessaire de définir des règles d’usage, de qualité et de suivi (SLAs).

Quelques références : 

• Ataccama (Canada) : Plateforme intégrant qualité, gouvernance et définition des contrats de données.
• Informatica Data Privacy Management (États-Unis) : Définit des règles de confidentialité, de masquage et des SLAs sur la fraîcheur des données.

Profil des utilisateurs : experts data (data owners, responsables gouvernance, responsables IT)

Cas d’usage et valeur ajoutée

La banque Raiffeisen a adopté une solution de gestion de data contracts pour renforcer la gestion de ses données maîtres et s’adapter aux exigences réglementaires. Cette solution a permis d’améliorer la qualité des données, d’optimiser les processus internes et de garantir une conformité renforcée aux normes en vigueur.

La protection des données sensibles (coordonnées bancaires, informations médicales, etc.) et le respect des lois (RGPD, CCPA) exigent une surveillance et une détection proactive des risques.

Quelques références : 

• Varonis (États-Unis) : Analyse comportementale des accès, alerte en cas d’activité anormale.
• BigID (déjà cité) : Cartographie avancée des données sensibles, classification automatique.
• OneTrust DataGovernance (Royaume-Uni/États-Unis) : Coordonne consentements et masquage, leader dans la gestion de la confidentialité.

Profil des utilisateurs : experts data (data owners, DPO)

Cas d’usage et valeur ajoutée

Une entreprise de services financiers utilise Varonis pour surveiller l’accès aux dossiers clients. Si un volume inhabituel de données est copié ou téléchargé, l’outil envoie immédiatement une alerte. Cette réactivité protège la réputation de l’entreprise et évite les amendes lourdes en cas de fuite.

La Data Product Marketplace est un pilier essentiel pour rendre la donnée accessible sous forme de “produits” (datasets, rapports, APIs…) à l’ensemble des métiers dans l’organisation et à ses partenaires. Il facilite la consultation, la réutilisation et le suivi des flux de données, tout en instaurant un cadre de gouvernance clair.
Les data product marketplaces intègrent des fonctionnalités boostées par l’IA de recherche avancée, de création de visualisations ou d’interfaces en glisser-déposer, ce qui simplifie la gestion et optimisent la productivité.
Enfin, c’est également une technologie qui fournit des données actionnables aussi bien par les humains que par l’IA, en garantissant des formats adaptés aux systèmes LLM et agents IA des organisations. Elle joue un rôle clé dans l’écosystème de l’intelligence artificielle en facilitant l’accès, l’utilisation et l’alimentation des modèles et agents autonomes avec des données structurées, fiables et exploitables.

La référence : 

• Opendatasoft (France) : Plateforme flexible axée sur le partage  et la valorisation des données et data products.

Profil des utilisateurs : experts data (tous profils) et utilisateurs métier 

Cas d’usage et valeur ajoutée

Schneider Electric exploite Opendatasoft pour diffuser ses données énergétiques auprès de ses partenaires. Résultat : de nouveaux services sont créés (maintenance prédictive, analyse fine de la consommation…), soutenus par une gouvernance poussée. Schneider Electric rassemble ainsi tout un écosystème d’innovations autour de ses actifs data et renforce sa position sur le marché de l’énergie.

Gouvernance, intégration, catalogues, data marketplaces… Chaque brique du data management a son rôle, mais seule une orchestration intelligente crée de la valeur. Une data product marketplace ne se contente pas de centraliser les données, elle  les transforme en actifs stratégiques consommables à grande échelle par tous les métiers et en dehors des cercles d’experts data. 

En l’intégrant au cœur de votre dispositif, vous :

• Transformez la donnée en insights actionnables par les métiers et créateur de valeur
• Rendez la donnée accessible et consommable à l’échelle sous une forme exploitable, fiable et documentée.
• Assurez une gouvernance claire et une traçabilité fluide.
• Maximisez l’impact de vos investissements en BI, IA et cloud grâce à un point d’entrée unique.
• Créez un stack technologique data propice à alimenter vos propres modèles d’IA

Ces outils ne suffisent pas. Le succès repose aussi sur leur combinaison avec 

• Une culture data partagée et une adoption par toutes les équipes.
• Une formation adaptée pour exploiter pleinement ces solutions.
• Une gouvernance rigoureuse pour garantir qualité et conformité.

Opendatasoft accompagne les organisations dans cette transformation. Nos solutions aident à structurer, partager et valoriser les données de manière efficace. Prêt à faire évoluer votre gestion de la donnée ? Découvrez comment une data product marketplace peut devenir l’élément central de votre stratégie pour réaliser le partage à grande échelle et libérer la valeur de vos données.