Données, métadonnées, actifs de données, data products : comment différencier ces concepts clés ?

Dans un contexte où les volumes de données explosent et où de nouvelles terminologies émergent, il devient essentiel pour les entreprises de maîtriser les notions de données, métadonnées, actifs de données et data products. Bien plus que de simples concepts techniques, ces éléments constituent des leviers stratégiques indispensables. Lorsqu’ils sont correctement appréhendés, ils permettent non seulement d’améliorer la prise de décision et d’optimiser les processus, mais aussi de garantir une gouvernance efficace et pérenne du patrimoine informationnel. Retour sur ces 3 notions pour mieux comprendre ce qu’elles sont et en quoi elles diffèrent.

Qu’est-ce qu’une donnée ?

Une donnée (data) désigne des informations brutes, non transformées, qui sont recueillies à partir de multiples sources telles que des interactions utilisateur, des capteurs IoT, des bases de données ou encore des outils CRM. Ces données peuvent être qualitatives (par exemple, des avis clients ou des descriptions textuelles) ou quantitatives (par exemple, des chiffres de vente ou des mesures physiques).

Pourquoi les données sont-elles importantes ?

Les données sont la base de toutes les initiatives analytiques et des décisions stratégiques. Elles aident à repérer des tendances, à améliorer les performances et à personnaliser l’expérience utilisateur. Voici pourquoi elles sont essentielles :

• Base pour l’analyse et la transformation : Les données brutes sont la matière première à partir de laquelle des insights pertinents sont extraits. Elles alimentent les algorithmes, les analyses et les visualisations, rendant possible la prise de décisions éclairées et la mise en place de stratégies efficaces.
• Source de vérité objective : Non altérées par un traitement préalable, les données brutes offrent une image fidèle et impartiale des événements ou phénomènes observés. Elles garantissent des analyses exemptes de biais, permettant une meilleure précision dans les conclusions tirées.
• Polyvalence pour des applications diverses : Les données brutes sont hautement flexibles et peuvent être adaptées ou enrichies pour répondre à des besoins variés, qu’il s’agisse de recherche, de développement de modèles prédictifs ou de la création de solutions innovantes telles que les data products.

La richesse d’une donnée dépend toutefois de sa qualité et de son utilisation. Une donnée isolée a peu de valeur ; c’est dans son exploitation que réside son véritable potentiel.

Exemple concret

Un exemple concret de données brutes pourrait être un ensemble de mesures de performance d’un réseau informatique collectées par des capteurs. Ces données sont brutes car elles sont collectées directement par des capteurs sans analyse préalable. Elles montrent des informations spécifiques et non traitées, telles que des mesures de temps de réponse, d’utilisation du CPU et de consommation mémoire, mais ne fournissent pas encore de conclusions ou d’indications. Pour être utiles, ces données doivent être analysées pour détecter des anomalies, prédire des pannes ou optimiser les performances du réseau.

Qu’est-ce qu’une métadonnée ?

Les métadonnées, ou metadata, représentent les données sur les données. Elles apportent un contexte aux données brutes pour les rendre compréhensibles, recherchables et exploitables. En précisant des informations comme l’origine, le format ou la structure d’une donnée, elles facilitent leur gestion, leur recherche et leur utilisation au sein d’une organisation.

Pourquoi les métadonnées sont-elles importantes ?

Les métadonnées sont essentielles à la gestion, à la gouvernance et à l’exploitation efficace des données. Elles apportent une structure et un contexte qui maximisent leur valeur tout en facilitant leur utilisation. Voici les principales raisons pour lesquelles elles jouent un rôle clé :

1. Recherche et découvrabilité des données : les métadonnées agissent comme une boussole pour naviguer dans un environnement de données complexe. Lorsqu’elles sont bien décrites et organisées, elles permettent aux utilisateurs de localiser rapidement les informations pertinentes. Cela réduit le temps consacré à la recherche et augmente les chances que les bonnes données soient utilisées par les bonnes personnes.
2. Gouvernance des données : les métadonnées sont au cœur d’une gouvernance solide, permettant de surveiller et de contrôler la gestion des données. Elles assurent une transparence dans l’utilisation des données, garantissant leur traçabilité tout en préservant leur sécurité et leur conformité.
3. Qualité et conformité : en décrivant les origines, les transformations et les attributs des données, les métadonnées aident à garantir leur qualité et leur intégrité. Elles jouent également un rôle crucial pour s’assurer que les données respectent les réglementations en vigueur, telles que le RGPD, et qu’elles sont utilisées de manière éthique et responsable.
4. Interopérabilité des données : les métadonnées facilitent la communication entre différents systèmes, applications et bases de données en standardisant la description des informations. Cela permet une meilleure collaboration entre les équipes et rend les systèmes compatibles entre eux, même dans des environnements hétérogènes.
5. Optimisation de la collaboration : grâce aux métadonnées, toutes les parties prenantes utilisent un langage commun pour décrire les données. Cela favorise une compréhension mutuelle et renforce la collaboration entre équipes, même celles ayant des expertises différentes.

Exemple concret

Par exemple, dans un système de gestion documentaire, les métadonnées permettent de retrouver efficacement un contrat en fonction de sa date de signature ou de son auteur, évitant ainsi de perdre du temps.

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Qu’est-ce qu’un actif de données ?

Un actif de données est une objet digital composé de données ayant été transformé et préparé pour offrir une valeur métier. Contrairement aux données brutes, qui nécessitent une manipulation pour être exploitables, un actif de données a été structuré et enrichi pour devenir réutilisable et consommable par les métiers. Par exemple, une donnée brute peut être transformée en un reporting, ou être décrite et mise dans un format standard (comme un fichier CSV converti en API ou en visualisation interactive), permettant ainsi son exploration et sa réutilisation par un large public.

Un actif de données est donc organisé et documenté pour être facilement exploitable, que ce soit par des utilisateurs ou des systèmes. Il peut se présenter sous différentes formes : un jeu de données, un document, une visualisation ou un service de données, souvent accompagné d’outils pour faciliter son accessibilité et son utilisation. Ces actifs peuvent être structurés (par exemple, des bases de données) ou non structurés (documents, images). Ils peuvent être utilisés en interne, partagés gratuitement avec des partenaires, rendus accessibles sous forme de données ouvertes, ou même considérés comme des data products (spoiler alert : la notion de data products sera détaillée un peu plus loin dans l’article). 

Pourquoi les actifs de données sont-ils importants ?

Les actifs de données jouent un rôle clé dans l’exploitation et la démocratisation des données au sein des organisations. Ils rendent les données accessibles et actionnables sous différentes formes (jeux de données, tableaux de bord, applications, etc.), maximisant ainsi leur utilisation.

Une gestion centralisée et efficace des actifs de données facilite leur analyse, leur partage et leur réutilisation. Cela contribue à des décisions éclairées basées sur des données fiables, réduisant les risques tout en améliorant l’efficacité opérationnelle.

Par ailleurs, des actifs de données bien structurés renforcent la collaboration entre les différents départements en instaurant un langage commun autour des données. Ils constituent une étape cruciale dans la chaîne de valeur des données, leur conférant une “forme” qui les rend lisibles et exploitables par tous.

En somme, les actifs de données permettent aux organisations de transformer leurs données brutes en ressources stratégiques, au service de l’innovation et de la performance.

Les caractéristiques clés des actifs de données à connaître

Pour être considéré comme un actif de données, un élément doit présenter certaines caractéristiques clés :

• Utilité : chaque actif de données partagé ou exposé doit offrir une valeur métier tangible, répondant aux besoins d’un ou plusieurs groupes d’utilisateurs au sein de l’organisation.
• Accessibilité : les actifs de données doivent être facilement accessibles aux parties prenantes autorisées, que ce soit de manière ouverte ou via une demande d’accès simple et intuitive.
• Documentation : chaque actif de données doit être accompagné de métadonnées claires, complètes et détaillées, afin de faciliter sa compréhension et son utilisation.
• Qualité : les données exposées à travers les actifs doivent être précises, complètes et fiables.

Exemple concret

Un exemple concret d’actif de données serait un tableau de bord affichant des données en temps réel sur un site. Il transforme les données brutes générées par diverses sources, comme des systèmes ou des capteurs, en informations enrichies et organisées, faciles à comprendre pour les utilisateurs. De même, un jeu de données peut être enrichi d’informations supplémentaires ou voir son schéma et sa documentation améliorés, le rendant ainsi prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux (« consumption-ready »).

Qu’est-ce qu’un produit de données ou data product ?

Un produit de données, ou data product, est une solution ou un service conçu à partir de l’exploitation des données et de leur analyse. Il peut prendre différentes formes : tableaux de bord, systèmes de recommandation, applications prédictives ou APIs exploitables. Contrairement aux données brutes, les data products sont des solutions finalisées, spécifiquement adaptées aux besoins des utilisateurs finaux.

Un data product se distingue par son caractère structuré et autonome. Il combine des données, des métadonnées, des modèles sémantiques et des gabarits prêts à l’emploi, permettant de répondre à divers cas d’usage : partage de données, monétisation, analyses spécifiques à un domaine ou encore intégration dans des applications.

Un dataset seul n’est donc pas un produit de données. Lors de la conception des data products, vous devez vous assurer qu’ils respectent les caractéristiques clés ci-dessous.

Les caractéristiques clés des data products à connaître

• Une mise en avant exceptionnelle et prêt-à-la-consommation : les data products se démarquent parmi les actifs de données grâce à des efforts spécifiques de contextualisation et de valorisation. Ils bénéficient souvent d’une visibilité accrue dans les marketplaces de données, renforçant leur attractivité et leur accessibilité.
• Accessibilité utilisateur : l’une des caractéristiques essentielles des data products est qu’ils doivent être facilement accessibles par leurs utilisateurs. Cela inclut un accès clair aux données sous-jacentes, garantissant une utilisation fluide et intuitive.
• Toujours à jour et scalable : les data products doivent garantir une actualisation régulière et être conçus pour s’adapter à une croissance des volumes ou des utilisateurs sans altérer leurs performances.
• Contrats de données : un data product repose sur des accords précis, appelés data contracts, qui définissent ce que le propriétaire du produit s’engage à fournir, ainsi que les modalités d’utilisation des données. Cela assure transparence et fiabilité pour les utilisateurs.
• Promotion via des data marketplaces : les data products sont souvent promus dans des data marketplaces, des plateformes dédiées qui facilitent leur découverte, leur partage et leur monétisation.
• Associé à un coût quantifiable (pour l’IT) et une valeur mesurable (par le métier) : pour garantir sa pertinence, un data product doit présenter un équilibre entre des coûts IT transparents (développement, maintenance, infrastructure) et une valeur tangible pour le métier, mesurable par des KPIs concrets. 

Pourquoi les data products sont-ils importants ?

Les data products jouent un rôle clé dans la transformation des données en solutions concrètes, génératrices de valeur pour les entreprises :

• Forte utilisation : Les data products sont souvent créés pour répondre à des besoins stratégiques et sont donc conçus avec une attention particulière à la régularité, la documentation et la mise à jour des informations. Cette préparation garantit une utilisation optimale, car les utilisateurs finaux peuvent avoir confiance en la qualité, la pertinence et l’actualité des données disponibles.
• Accélération des décisions stratégiques : grâce à des tableaux de bord interactifs, les décideurs disposent d’insights en temps réel pour orienter leurs choix de manière plus éclairée et rapide.

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Exemple concret

Par exemple, au sein d’une organisation, un data product pourrait prendre la forme d’une base client centralisée et constamment mise à jour. Cet outil, accessible à l’ensemble des collaborateurs, joue un rôle stratégique en facilitant les interactions avec les clients, en optimisant les processus commerciaux et en garantissant une cohérence dans les données utilisées. Il nécessite une gestion rigoureuse, une promotion adaptée et un suivi attentif pour en maximiser l’efficacité et la valeur ajoutée.

Différences et complémentarités entre données, métadonnées, actifs de données et data products

Les notions de données, métadonnées et data products s’articulent parfaitement pour créer une chaîne de valeur cohérente et essentielle, qui permet de maximiser la consommation et le partage des données à grande échelle au sein des organisations, tout en facilitant leur démocratisation et leur accès pour toutes les parties prenantes.

Les données (ou « data ») représentent la matière brute : elles sont constituées de faits, de chiffres, d’événements et d’observations non traitées. Ces données brutes, qu’elles soient qualitatives (témoignages clients, avis) ou quantitatives (chiffres de vente, mesures de performance), forment la base sur laquelle tout s’appuie. Elles sont essentielles car elles capturent la réalité dans sa forme la plus objective, mais elles nécessitent d’être interprétées pour prendre toute leur valeur.

Les métadonnées, quant à elles, apportent un cadre structuré autour de ces données. Elles les contextualisent, les décrivent et les organisent pour les rendre compréhensibles et facilement exploitables. Les métadonnées indiquent des informations essentielles comme la source des données, leur format, leur date de collecte ou encore les transformations qu’elles ont subies. Elles permettent ainsi de faciliter leur recherche, leur gestion et leur conformité, tout en garantissant la transparence et la traçabilité des données. Grâce aux métadonnées, il devient plus simple de localiser des informations pertinentes, de vérifier leur intégrité et de garantir leur accessibilité.

Les actifs de données sont des informations à valeur métier qui peuvent se présenter sous diverses formes : jeux de données, visualisations, applications, etc. Ils sont conçus pour être facilement consommés et réutilisés, souvent grâce à des outils facilitant leur exploration. Ces actifs peuvent être structurés, comme une base de données, ou non structurés, comme des documents ou des images. Dans tous les cas, ils sont créés et partagés dans le but de répondre à des besoins spécifiques et d’apporter des insights précieux pour les utilisateurs.

Les data products vont encore plus loin en transformant les données brutes et les métadonnées en solutions prêtes à l’emploi et directement exploitables. Un data product est un actif de données à haute valeur ajoutée, conçu pour répondre à des besoins spécifiques et utilisé par un large éventail d’utilisateurs. Il bénéficie d’une attention particulière tout au long de son cycle de vie, en termes de qualité, de structuration et de mise à jour. Promu au sein d’une data marketplace, il combine les données brutes et les métadonnées de manière structurée, enrichie par des modèles analytiques et des processus automatisés. En facilitant l’exploitation directe des données, le data product crée de la valeur opérationnelle en répondant de façon ciblée aux attentes des utilisateurs finaux.

En somme, les données, les métadonnées, les actifs de données et les data products ne sont pas des entités isolées, mais des éléments interconnectés qui, ensemble, permettent aux entreprises de tirer parti de leur patrimoine informationnel de manière optimale. Chaque composant de cette chaîne – de la collecte brute des données à la création de produits finis prêts à être utilisés – joue un rôle crucial dans la capacité d’une organisation à exploiter pleinement ses données et à en extraire une valeur stratégique.

Conclusion

La maîtrise des concepts de données, métadonnées, actifs de données et data products constitue un avantage compétitif dans un monde toujours plus axé sur les données. Ensemble, ils forment un écosystème indispensable à la démocratisation des données et à la  création de valeur à partir des données dans les organisations.  

Pour les entreprises, il est crucial d’investir dans une gestion rigoureuse des données et leur exploitation intelligente. En valorisant chaque maillon de cette chaîne, elles se donnent les moyens de relever les défis de demain et de rester à l’avant-garde, notamment dans un environnement en constante évolution, où les attentes d’immédiateté, d’accessibilité et de self-service des utilisateurs finaux ne cessent de croître.

En somme, la data est le matériau de base, les metadata en sont les plans, les actifs de données les données rendues intelligibles et partageables, et les data products les réalisations concrètes qui répondent à une demande et une utilisation supérieures à la moyenne. Un assemblage incontournable pour une bonne gouvernance de son patrimoine de données, sa découvrabilité et sa valorisation au sein d’une data marketplace utile à tous les métiers.