Data Platform as a product

 La mise en place de plateformes de données est  souvent complexe, coûteuse  et longue. Malgré ces investissements, le ROI de ces plateformes est souvent faible. Les tableaux de bord réalisés sont peu pertinents pour les équipes métier, et  sont peu à peu délaissés par  les utilisateurs qui ne font  pas confiance aux données.  

Pour créer des outils efficaces  et pérennes, l’approche  ‘Data Platform as a Product’ (DPaaP) propose de penser cette plateforme comme un produit, en remettant  l’expérience utilisateur au centre de sa conception. Il s’agit donc de construire des tableaux de bord et des tables en prenant  en compte les craintes et  les préférences des équipes  métiers. On pourra soigner  l’UI, faciliter au maximum l’exploration de données,  et même permettre aux  utilisateurs de lancer des  actualisations via un bouton. Cette gestion de la plateforme s’inscrit également dans le temps,  avec une surveillance de l'utilisation, mesure de la satisfaction, et des ajustements basés  sur les retours. 

L’approche DPaaP permet  de créer des plateformes de  données qui correspondent  aux besoins des équipes  métier, augmentant leur  adoption et leur utilité à long  terme. La collaboration étroite  avec les utilisateurs finaux  permet d’assurer la pertinence, la fiabilité et  l’exploitabilité des données fournies. En revanche, celle-ci nécessite beaucoup  de temps et d’itérations pour arriver à satisfaire  des attentes que les équipes  tech pourraient trouver inutiles, comme l’UI. Le suivi  continu et les ajustements  liés aux changements métier peuvent également  s’avérer coûteux.

LE POINT DE VUE  THEODO 

Chez Theodo, nous  utilisons l’approche  DPaaP pour créer  des plateformes data  dont l’expérience est  agréable et intuitive.  Cela nous permet  d’impliquer davantage les utilisateurs, de les  responsabiliser sur les  sujets de data quality,  et ainsi transitioner  vers une organisation  data-mesh. Nous conseillons particulièrement cette approche pour  les entreprises avec  beaucoup de “shadow  data” ou ayant du mal  à mobiliser leurs équipes métier.