Data products : les conseils de McKinsey pour diversifier vos revenus

Aujourd’hui, chaque entreprise est une entreprise de données. Qu’il s’agisse d’améliorer l’efficacité interne et la prise de décision, de favoriser la transparence et la collaboration avec les parties prenantes, ou encore de monétiser les données via des produits ou services spécifiques, les possibilités sont nombreuses.

Cependant, la mise sur le marché de ces produits et services exige bien plus qu’une simple ouverture des données au public. Le dernier rapport de McKinsey souligne l’importance pour chaque entreprise de bien appréhender les enjeux, et de s’appuyer sur une stratégie ainsi qu’une infrastructure adaptées pour exploiter pleinement le potentiel des produits basés sur les données. Découvrez dans cet article les principaux enseignements de ce rapport et les étapes à suivre pour garantir la réussite de vos projets.

Les entreprises génèrent aujourd’hui une quantité croissante de données à travers leurs activités. Conscientes que ces informations peuvent apporter de la valeur en interne comme en externe, elles les utilisent pour se démarquer de la concurrence et attirer de nouveaux clients. Selon l’article de McKinsey intitulé From raw data to real profits : A primer for building a thriving data business, 36 % des dirigeants envisagent de lancer de nouveaux produits basés sur les données, l’analytics ou l’IA au cours des cinq prochaines années, et 28 % comptent exploiter les données issues des objets connectés (IoT) comme source de revenus supplémentaires. Globalement, McKinsey prévoit que la valeur potentielle des données et de l’analytics pourrait atteindre 17 700 milliards de dollars dans les années à venir.

Quatre innovations technologiques permettent aux organisations de mieux exploiter leurs données et d’en tirer une réelle valeur ajoutée :

Des outils de gestion des données plus perfectionnés

Les entreprises ont considérablement investi dans leurs systèmes d’information, et mis en place des technologies plus sophistiquées qui leur permettent de collecter, de traiter, de gérer, de partager et de réutiliser efficacement les données. Cette démarche permet de désiloter l’organisation, notamment lorsqu’elle s’accompagne d’un processus de gouvernance des données qui garantit la fiabilité, la qualité et la conformité des données.

L’essor de l’IA générative (gen AI)

Une part importante des données reste non structurée, ce qui compliquait jusqu’à présent le fait de les standardiser, les reformater et les partager, à moins d’avoir investi dans des outils et processus coûteux. L’essor de l’IA générative, notamment des grands modèles linguistiques (LLM) formés à partir de données internes, simplifie et rend plus accessible la structuration et la réutilisation de ces données. Cela facilite également leur partage, en particulier via des plateformes d’analytics low-code ou no-code, qui permettent aux non-spécialistes d’exploiter les données sans compétences techniques spécifiques.

Un meilleur accès aux données du monde réel

Les capteurs des objets connectés sont désormais plus abordables, ce qui favorise leur adoption dans divers secteurs, de l’industrie aux smart cities, en passant par les services publics et les transports. Cela permet de collecter des données en temps réel à moindre coût, et ainsi d’alimenter les applications et les tableaux de bord de l’entreprise avec des informations précises, récentes et fiables. 

Une utilisation croissante des produits de données internes

Pour que les données créent de la valeur, les Chief Data Officers (CDOs) savent qu’elles doivent répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. Les données brutes sont rarement la solution, et doivent donc être transformées en actifs et produits de données (data assets et data products) exploitables, facilement accessibles et réutilisables par les employés sans formation spécialisée. De nombreuses organisations ont déjà adopté des outils et processus visant à rationaliser la création de ces produits de données internes, établissant ainsi les bases pour vendre des services de données externes à leurs clients ou au marché.

Devant une telle opportunité, il n’est pas surprenant que les organisations cherchent à tirer parti de leurs données pour générer de nouveaux revenus. Cependant, il ne suffit pas de rendre ces données accessibles ; dans un environnement de plus en plus concurrentiel, les produits de données doivent être conçus pour répondre à un besoin précis du marché afin de rencontrer leur public.

McKinsey identifie trois stratégies permettant de générer des résultats, chacune avec ses spécificités :

Devenir la référence du secteur

Devenez la source incontournable pour les data products dans votre domaine. Cela nécessitera à la fois un volume important de données et une proposition unique, autrement dit quelque chose que personne d’autre ne pourra offrir. Vous devrez investir massivement dans les données, voire acquérir des informations supplémentaires pour enrichir votre offre, et saisir le rôle de pionnier. Les opportunités potentielles sont considérables, car l’effet de réseau pourrait positionner votre organisation comme le choix privilégié pour les produits de données dans un domaine spécifique.

Exploiter les données utilisateur

Les données collectées auprès des utilisateurs, comme les clients, peuvent constituer des informations précieuses pour d’autres organisations. Qu’il s’agisse de données comportementales ou liées à la localisation, leur association à un référentiel externe permet de créer des produits de données agrégés et uniques pour le marché. Il est cependant essentiel de garantir la confidentialité des données et respecter les réglementations telles que le RGPD, en veillant à anonymiser les informations personnelles pour protéger la vie privée des utilisateurs.

Transformer un savoir-faire en produit

Vos connaissances et capacités internes peuvent être mises à profit pour créer de nouveaux services et sources de revenus. Vous pouvez ainsi mettre vos outils ou tableaux de bord data-driven à disposition du grand public ou utiliser vos capteurs IoT pour créer de nouveaux modèles économiques « as a service ». Pour proposer ce genre de produits de données, chaque entreprise doit trouver un équilibre entre la nécessité de préserver son avantage concurrentiel et sa valeur ajoutée, et les revenus potentiels qui peuvent être générés.

Lancer une bonne stratégie en matière de produits de données nécessite du temps, des investissements et une compréhension approfondie des besoins du marché. Pour mettre toutes les chances de votre côté, concentrez-vous sur les quatre points clés :

Améliorez la maturité de vos produits de données

D’une manière générale, plus votre offre de données est mature, plus la valeur qu’elle apporte est élevée et plus les revenus qu’elle génère sont importants. Là où les données brutes ne seront utiles qu’à un public restreint, des informations packagées sous la forme de produits de données intelligibles et exploitables auront davantage de valeur, avec plus de revenus à la clé. 

À titre d’exemple, Birdz by Veolia conçoit et fournit des produits IoT innovants pour répondre aux besoins de surveillance des villes, régions et industries dans des domaines aussi variés que l’analyse de la qualité de l’eau potable et de l’eau des rivières ou la surveillance des bouches d’incendie et de la biodiversité. Au lieu de fournir des données brutes, l’entreprise propose des tableaux de bord interactifs et des visualisations de données qui convertissent les données de ses capteurs IoT en informations exploitables. Ces produits de données apportent une aide précieuse aux clients, tout en représentant de nouvelles sources de revenus pour Birdz.

Facilitez leur diffusion via une marketplace de données

Pour garantir l’utilisation optimale de vos produits de données, il est essentiel qu’ils soient facilement accessibles par vos clients. La meilleure solution est de proposer une marketplace de données qui centralise tous les produits de votre organisation. Cette plateforme doit être intuitive, complète et simple d’utilisation, à l’image des marketplaces e-commerce grand public. Les utilisateurs doivent pouvoir découvrir rapidement les produits de données nécessaires et y accéder via des visualisations telles que des tableaux de bord ou des cartes, ou encore par des API pour les intégrer dans leurs workflows. 

L’entreprise technologique Schneider Electric a ainsi lancé Exchange, une marketplace de services de données afin d’aider ses clients et partenaires à améliorer leur efficacité énergétique et leur engagement durable. Cette plateforme centralise une large gamme de ressources, y compris des produits de données, des API, des outils et des données d’analytics. Elle facilite la création de nouveaux services basés sur les données, encourageant ainsi la collaboration et l’innovation.

Investissez dans une stack technologique moderne

Industrialiser la création et le partage de produits de données nécessite une stack de données souple, solide et évolutive. Elle doit pouvoir gérer les flux de données de A à Z afin de fournir des produits de données fiables et qualitatifs aux clients par l’intermédiaire de marketplaces de données. Les organisations doivent investir non seulement dans l’infrastructure nécessaire, mais aussi dans les bonnes compétences et si elles veulent concevoir et fournir des produits qui répondent aux nouvelles exigences des clients.

Misez sur la gouvernance et la sécurité

Partager vos données en dehors de l’entreprise peut comporter des risques, notamment en ce qui concerne la propriété intellectuelle, la protection de la vie privée et la propriété des données. Lorsque les données proviennent d’interactions avec des clients, il est crucial de les anonymiser pour éviter toute divulgation d’informations sensibles ou personnelles. Les organisations doivent instaurer des processus de gouvernance rigoureux pour leurs produits de données, en veillant à l’exactitude, la protection et la conformité des données avec les réglementations en vigueur. Les licences doivent préciser clairement les modalités d’utilisation des données par les clients ainsi que les conditions dans lesquelles ils peuvent créer leurs propres produits et services à partir de celles-ci.

La collecte et l’utilisation croissante des données offre aux organisations de nouvelles opportunités pour améliorer leur efficacité, afficher plus de transparence et diversifier leurs sources de revenus. Cependant, comme le souligne le rapport de McKinsey, une stratégie de produits de données sur le long terme nécessite d’abord de poser des bases solides afin d’obtenir les meilleurs résultats.

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