Data marketplace et data catalog : quel outil choisir pour donner accès aux données à tous les métiers ?

Les solutions de data catalogs, longtemps présentées comme la panacée, commencent à montrer leurs limites. En parallèle, les data marketplaces émergent comme des réponses adaptées aux enjeux de partage des données en self service dans les organisations pour répondre à l’efficacité des différentes équipes et services, départements et/ou filiales. Elles ouvrent en effet de nouvelles perspectives, permettant aux organisations de valoriser et de partager leurs données à grande échelle en interne auprès de tous les collaborateurs sans compétences techniques particulières et de gagner en efficacité et en productivité dans des environnements économiques où la compétition fait rage. 

Pour comprendre pourquoi les outils de data catalogs classiques montrent leurs limites face aux data marketplaces, il est d’abord nécessaire de saisir leur fonction première. 

Le data catalog est né de la nécessité de créer un inventaire centralisé des actifs de données d’une organisation. Comparable à l’inventaire d’un magasin, il recense, organise et décrit ces actifs grâce à un système de métadonnées. Ses fonctionnalités incluent un catalogue d’actifs de données, un glossaire métier, un lignage des données et des capacités de gouvernance. Cela permet d’assurer une vue complète et détaillée du patrimoine data, particulièrement utile pour les grandes entreprises aux volumes de données éparpillés dans tout le SI. 

Cependant, le data catalog est conçu avant tout pour les experts des données : les data stewards et les data engineers. Il vise à structurer et documenter les actifs, mais son utilité se heurte à une difficulté majeure : sa complexité d’utilisation pour les équipes métiers et donc son adoption difficile. Les interfaces, souvent austères, rendent la navigation ardue et l’expérience utilisateur confuse. Sans accès direct aux données, les utilisateurs métiers, en quête de réponses immédiates, peinent à s’approprier cet outil. Bien que l’envie de devenir une organisation data-driven soit de plus en plus forte, l’élargissement de l’usage des données à l’échelle reste souvent difficile à atteindre.

Les data marketplaces, également connues sous différentes appellations telles que “portail de données interne”, “enterprise data marketplace”, ou “data exchange solution”, s’imposent comme une alternative complémentaire et nécessaire aux data catalogs. Ces solutions proposent une approche radicalement différente, inspirée du e-commerce et centrée sur l’expérience utilisateur pour faciliter l’adoption par les  métiers et accélérer l’usage des données à l’échelle. Elles permettent à des producteurs de données de publier leurs produits de données, et aux consommateurs de découvrir, comprendre et consommer directement ces données via une interface simple et conviviale. Conçues pour favoriser l’engagement des utilisateurs, elles se positionnent comme des solutions phares de l’approche data mesh*. 

Les data marketplaces internes offrent aux utilisateurs métiers une expérience fluide et intuitive, directement inspirée des parcours d’achat en ligne. Les fonctionnalités de recherche avancée – souvent optimisées par l’IA – permettent de trouver rapidement des actifs pertinents ou data products, même lorsque les requêtes sont imprécises. Les actifs de données sont présentés comme des produits, avec des pages dédiées qui détaillent leur contenu, leur origine, leur format, et même des échantillons. La possibilité d’interagir, de partager des avis et de demander l’accès en quelques clics révolutionne l’accès aux données. Les fonctionnalités de recommandations d’actifs de données similaires vont plus loin encore en prolongeant l’expérience de recherche de l’utilisateur, à l’image des parcours d’achat en ligne, tout en augmentant sa consommation de données pertinentes. Cette approche self-service réduit le temps d’attente – notamment les échanges par e-mail très chronophages – et favorise une adoption à l’échelle. En conséquence, les organisations peuvent constater un retour sur investissement rapide grâce à une efficacité opérationnelle accrue et à une réduction significative des délais de prise de décision.

*Le data mesh prône une décentralisation des données, où chaque domaine d’une organisation gère ses propres données comme des produits. Les data marketplaces s’intègrent parfaitement à cette approche, facilitant le partage et l’usage des données à l’échelle de l’entreprise.

Les data marketplaces gagnent du terrain au sein des organisations, car elles répondent à un enjeu majeur : transformer les données en véritables leviers d’innovation et de performance. Contrairement aux data catalogs, elles placent les équipes métiers au centre de l’écosystème data en leur facilitant l’accès direct aux données utiles et en leur offrant des fonctionnalités collaboratives avancées. Ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs de mettre en avant leurs propres actifs de données, de créer des espaces personnalisés de partage et d’animer une communauté dynamique autour des données stratégiques.

Sur le plan de l’efficacité opérationnelle, les data marketplaces jouent un rôle clé en rationalisant l’accès aux données utiles et en éliminant les redondances et sont adoptées facilement par les métiers. Elles misent sur l’impact et le partage des données à valeur pour les métiers versus l’exhaustivité d’un patrimoine de données. En tant que source unique d’accès aux données utiles, elles renforcent la confiance des utilisateurs dans l’information à leur disposition pour travailler et leur font gagner un temps précieux dans leur quotidien, résultat : plus besoin de chercher le bon outil, le bon fichier ou la bonne personne pour consommer les bonnes données !

Parmi les fonctionnalités les plus utiles, on retrouve la visualisation des données, permettant d’interpréter rapidement les informations, et le croisement de différents jeux de données pour des analyses plus riches. Les interactions entre utilisateurs sont également facilitées grâce à des outils collaboratifs intégrés – comme le partage de cas d’usage réalisé à partir de données – permettant de partager des insights en temps réel et d’inspirer les autres collaborateurs et départements. De plus, ces plateformes offrent des mécanismes de partage sécurisés, garantissant une diffusion efficace des données tout en respectant les politiques de gouvernance. En offrant ces fonctionnalités, les data marketplaces deviennent de véritables catalyseurs de productivité, soutenant des prises de décision plus rapides et éclairées au sein des organisations.

Cependant, affirmer que les Data Catalogs sont obsolètes serait simpliste. Dans certains cas, une stratégie combinée pourrait s’avérer pertinente. Les Data catalogs restent essentiels pour constituer un inventaire exhaustif des actifs de données, notamment pour les équipes data expertes et techniques qui gèrent de vastes volumes d’informations. Ils peuvent ainsi former le socle de la gouvernance des données, un pré-requis pour structurer et organiser le patrimoine data. Les Data Marketplaces, quant à elles, se focalisent sur l’usage opérationnel des données. Elles ne cherchent pas à recenser la totalité des actifs, mais seulement ceux ayant un intérêt pour les équipes métiers. 

Ainsi, une stratégie de gouvernance efficace doit pouvoir combiner différents outils ou faire le choix du bon outil en fonction du contexte de l’organisation. Voici les deux scénarios les plus fréquents : 

• Pour les équipes data exprimant un besoin fort d’inventorier les actifs data du système d’information, un data catalog technique constitue une option pertinente. Néanmoins, cette solution seule ne suffit pas à briser les silos de données ni à générer de la valeur métier. Il est donc crucial d’ajouter une data marketplace en complément pour créer de l’usage et de la valeur ajoutée, rentabilisant ainsi le travail et les investissements réalisés sur les données. Dans ce scénario, la solution Opendatasoft assure cette complémentarité grâce à ses intégrations avec les solutions de data catalogs techniques présents dans l’écosystème data.
• Pour les leaders data cherchant à démocratiser les données en interne à grande échelle, une data Marketplace, combinée à un data Catalog moderne qui recense uniquement les données utiles pour les métiers – et offre des fonctionnalités telles qu’un glossaire business et un lignage technique, constitue une base solide pour garantir le succès de la data Marketplace. Dans ce scénario, Opendatasoft est parfaitement adaptée pour répondre à ces besoins grâce à sa solution de modern data catalog et à sa solution de data marketplaces..

Ces solutions sont pertinentes pour des organisations de tous les secteurs, qu’il s’agisse de l’énergie, du transport, du service public, de l’industrie, du retail ou de la logistique. 

Lamie Mutuelle, par exemple, a transformé son fonctionnement en une organisation data-driven avec Opendatasoft, triplant le nombre de jeux de données disponibles et permettant à ses collaborateurs d’améliorer la connaissance des adhérents. 

De son côté, la Caisse des Dépôts a utilisé Opendatasoft pour partager et valoriser ses données, renforçant ainsi la transparence et la collaboration. Grâce à sa data marketplace, elle a pu centraliser des jeux de données variés et les rendre accessibles aux différents services. Cette démarche a permis d’améliorer la prise de décision en interne, tout en offrant aux partenaires et parties prenantes un accès simplifié à des informations clés.

Ces solutions offrent aux organisations des moyens modulaires pour faciliter l’exploration, la réutilisation et l’accessibilité des données à l’échelle. Ces outils adaptent leur approche en fonction des besoins spécifiques des organisations, qu’il s’agisse de proposer une alternative plus intuitive à un data catalog traditionnel ou de compléter une solution existante pour maximiser l’utilisation des données.

Pour résumer, le véritable pouvoir des data marketplaces réside dans leur capacité à révolutionner l’expérience utilisateur, en s’inspirant des mécanismes du e-commerce et ainsi de garantir une consommation des données à l’échelle, au cœur des organisations data-centric. Elles offrent une interface qui présente les données comme des produits, avec des moteurs de recherche intelligents et des recommandations sur mesure, facilitant ainsi l’accès et l’utilisation des informations. Comme sur un site e-commerce, l’utilisateur est guidé à travers un parcours fluide, du premier clic à la consommation directe des données.

Au-delà de cette expérience intuitive, les fonctionnalités collaboratives transforment les données en un élément dynamique, renforçant les interactions entre producteurs et consommateurs. Cette approche, combinée à une personnalisation aux couleurs de l’organisation, stimule l’engagement et permet une prise en main quasi immédiate de la solution par les équipes métiers. Mais rappelons-le : pour que cette dynamique fonctionne pleinement, il est également nécessaire d’évangéliser la culture data en interne. Des ateliers, des réunions, et d’autres initiatives doivent être mis en place pour sensibiliser les équipes et les encourager à intégrer les données dans leur quotidien.

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