Qu'est-ce qu'un produit de données ? Concepts et bonnes pratiques

Composants d'un produit de données

Derrière chaque produit de données réussi se cache une structure solide qui lui permet de fonctionner efficacement. Dans cette section, nous allons explorer les éléments critiques qui permettent aux produits de données de fonctionner.

Sources de données

Les produits de données s'appuient sur diverses sources pour recueillir les informations nécessaires à leur traitement, telles que

• Systèmes internes: Bases de données, systèmes ERP, outils CRM.
• API tierces: Données des marchés financiers, sentiment des médias sociaux, services météorologiques.
• Flux de données en temps réel: Capteurs, dispositifs IoT, systèmes de suivi des événements.

La diversité et la richesse de ces sources de données ont une incidence directe sur la qualité et l'utilité du produit.

Par exemple, un produit de données d'une entreprise de vente au détail peut extraire des données de systèmes de points de vente, de bases de données clients et d'outils d'analyse des sentiments dans les médias sociaux. La combinaison des données relatives aux ventes, au comportement des clients et aux tendances du marché extérieur permet d'obtenir une image plus complète pour la prise de décision.

Pipelines de données

Les pipelines de données sont les processus par lesquels les données brutes sont collectées, nettoyées, transformées et chargées dans un format structuré que le produit de données peut utiliser. Ces pipelines de données peuvent impliquerles étapes et technologies suivantes :

• Ingestion: Capturer des données à partir de sources à l'aide d'outils comme Apache Kafka, AWS Kinesis, ou des travaux par lots.
• Transformation: Nettoyage et remise en forme des données avec ETL des outils comme dbt ou Apache Spark.
• Stockage: Organiser les données dans des entrepôts de donnéeshoutilise (par exemple, Snowflake, BigQuery) ou des lacs (par exemple, Amazon S3).

Prenons l'exemple des applications de covoiturage comme Lyft et Uber. Dans ces applications, les pipelines de données recueillent des données en temps réel à partir des emplacements des conducteurs et des usagers, nettoient les données pour éliminer les inexactitudes et les transforment dans un format utilisable. Cela permet au système de calculer les itinéraires optimaux et les heures d'arrivée estimées.

Interface utilisateur (UI)

Dans certains produits de données, une interface conviviale permet aux utilisateurs non techniques d'interagir facilement avec le système. Les utilisateurs ne devraient pas avoir besoin d'expertise technique pour accéder aux informations, exécuter des rapports ou automatiser des tâches. Au lieu d'utiliser un code complexe ou d'interroger des bases de données, ils peuvent simplement glisser et déposer des champs de données, créer des visualisations et générer des rapports en quelques clics.

Par exemple, des outils comme Tableau ou Power BI offrent desinterfaces convivialesqui permettent aux utilisateurs de visualiser les tendances et de générer des rapports avec un minimum d'efforts.

Modèles d'apprentissage automatique

Les modèles d'apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des modèles et faire des prédictions pour les produits de données avancés. Ces modèles apprennent continuellement à partir de nouvelles données, améliorant ainsi leur précision au fil du temps.

Par exemple, unsystème d'évaluation du créditutilise des modèles d'apprentissage automatique pour évaluers la solvabilité des demandeurs de prêt en analysant leurs antécédents financiers, leurs habitudes de dépenses et d'autres variables. Le modèle permet ensuite de prédire la probabilité de défaillance, ce qui aide les prêteurs à prendre des décisions éclairées quant à l'octroi d'un prêt.

API pour l'accès aux données

Les interfaces de programmation d'applications (API) permettent aux systèmes et aux utilisateurs externes d'accéder au produit de données de manière programmatique. Les API permettent l'intégration avec d'autres outils et services en fournissant un moyen normalisé d'interagir avec le produit.

Par exemple, un produit de données financières propose une API qui fournit des données boursières en temps réel, y compris les prix, les tendances et les volumes d'échange. Les développeurs pourraient intégrer cette API dans des plateformes de négociation, des applications d'investissement ou des outils d'analyse. Les entreprises de secteurs tels que la fintech ou la gestion de portefeuille pourraient utiliser ces données pour prendre des décisions d'investissement éclairées et automatiser des stratégies de négociation basées sur les mouvements du marché. Polygon.io en est un exemple ().

Meilleures pratiques pour créer des produits de données efficaces

L'élaboration de produits de données efficaces requiert plus qu'une expertise technique ; elle exige une approche stratégique qui garde toujours l'utilisateur final au centre des préoccupations.

Se concentrer sur l'utilisateur final

Prenons l'exemple d'un analyste marketing chargé d'évaluer le succès de plusieurs campagnes publicitaires. Si le produit de données présente l'information de manière complexe, l'analyste peut avoir du mal à en tirer des informations, ce qui peut conduire à des opportunités d'optimisation manquées. 

En revanche, si le produit fournit un tableau de bord convivial qui met en évidence les mesures de manière claire et concise, l'analyste peut rapidement évaluer les performances et procéder à des ajustements en connaissance de cause.

L'un des meilleurs moyens de ne pas perdre de vue l'utilisateur final est de l'impliquer dès le début du processus de conception. Les développeurs doivent demander l'avis des utilisateurs finaux pour s'assurer que le produit répond vraiment à leurs besoins.

Qualité des données et gouvernance

L'épine dorsale de tout produit de données efficace est constituée par des données de haute qualité. Sans données précises et fiables, les idées peuvent être trompeuses et les décisions peuvent être erronées. 

Imaginez une plateforme d'analyse des soins de santé qui regroupe les données des patients provenant de diverses sources. Si les données sont incohérentes ou mal gérées, les médecins peuvent recevoir des informations contradictoires sur les antécédents d'un patient, ce qui peut compromettre les soins prodigués à ce dernier.

Il estdoncimportant demettre en place de solides pratiques de gouvernance des donnéespour garantir l'exactitude, la cohérence et la sécurité des données. Investir dans la qualité des données contribuera àaméliorer la fiabilité des informations, ce qui se traduira par de meilleurs résultats.

Évolutivité et performance

Prenons l'exemple d'une plateforme de commerce électronique qui se prépare à un événement commercial majeur. Si le produit de données n'est pas conçu pour évoluer, il risque de tomber en panne ou de ralentir lors des pics de trafic, ce qui se traduira par des ventes perdues et des clients frustrés.

L'utilisation d'architectures robustescomme les solutions basées sur le cloud permet à tle produit de s'adapter à l'augmentation de l'activité des utilisateurs. Lorsque l'évolutivité est intégrée à la conception, vous pouvez gérer en toute confiance le volume de données et les pics d'engagement, ce qui améliore l'expérience de l'utilisateur et favorise une utilisation continue.

Suivi et amélioration continus

La création d'un produit de données performant n'est pas un effort ponctuel ; elle nécessite un suivi et une amélioration continus.

Imaginez un outil de veille stratégique utilisé par une équipe de direction. Si l'outil n'évolue pas avec les changements dans l'entreprise ou l'industrie, il deviendra obsolète et ne fournira pas d'informations pertinentes.

Il est important de recueillir les commentaires des utilisateurs pour comprendre ce qui fonctionne bien et ce qui ne fonctionne pas. Si les utilisateurs demandent fréquemment de nouvelles fonctionnalités ou des modifications, ces informations peuvent orienter les futures mises à jour.

Exemples de produits de données réussis

Plusieurs entreprises ont créé des produits de données innovants qui apportent une valeur significative au grand public. Dans cette section, je souligne quelques exemples notables.

Le système de recommandation de Netflix

Le moteur de recommandation de Netflix est un excellent exemple de produit de données réussi. Il analyse les habitudes de visionnage des utilisateurs pour leur proposer un contenu personnalisé. Netflix établit des profils d'utilisateurs détaillés en suivant ce que les utilisateurs regardent, quand et comment ils évaluent les émissions et les films.

Ces données alimentent l'algorithme, ce qui permet à Netflix de recommander des titres qui correspondent aux préférences de chacun. Par exemple, si un spectateur aime les films d'action mettant en scène des femmes fortes, le système donnera la priorité à des films similaires dans ses recommandations. Cette expérience personnalisée maintient l'intérêt des téléspectateurs et réduit le taux de désabonnement, ce qui permet à Netflix de conserver son avantage concurrentiel sur le marché de la diffusion en continu.

La page d'accueil de Netflix. Source de l'image : Le bord

Google Analytics

Google Analytics est un autre produit de données puissant qui aide les entreprises à comprendre leur présence en ligne. Il cursus le comportement des utilisateurs du site web et offre des aperçus sur les sources de trafic, l'engagement des utilisateurs et les taux de conversion. 

Par exemple, un petit détaillant en ligne peut utiliser Google Analytics pour savoir quelles campagnes de marketing génèrent le plus de trafic sur son site. Ils peuvent également identifier des détails tels que les mots-clés les plus performants, les données démographiques des utilisateurs et les pages qui convertissent le mieux. Ces données permettent au détaillant d'optimiser ses stratégies de marketing et d'améliorer la présentation de son site web pour une meilleure expérience utilisateur qui stimule la croissance des ventes. 

Le tableau de bord de Google Analytics (GA). Source de l'image : Microsoft Learn

Spotify Discover Weekly

Chaque semaine, Spotify crée une liste de lecture personnalisée pour chaque utilisateur en fonction de ses habitudes d'écoute et de ses préférences. L'algorithme analyse d'énormes quantités de données pour créer une sélection qui surprend et ravit les utilisateurs. Cette fonction permet de maintenir l'intérêt des utilisateurs pour la plateforme en les encourageant à explorer de nouvelles musiques et à partager leurs découvertes favorites avec leurs amis, ce qui permet de fidéliser les abonnés et d'augmenter le nombre d'abonnés.

L'interface utilisateur de Spotify Discover Weekly

L'avenir des produits de données

Dans un avenir proche, nous pouvons nous attendre à ce que les produits de données deviennent encore plus intelligents, personnalisés et intégrés dans nos flux de travail quotidiens. Les tendances émergentes telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'analyse en temps réel sont appelées à remodeler la façon dont nous utilisons les données pour obtenir des informations plus prédictives et automatisées.

Produits de données pilotés par l'IA

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne déjà le fonctionnement des produits de données et son influence ne fera que croître. Les produits de données pilotés par l'IA permettront des analyses plus avancées pour aider les entreprises à mieux prévoir les tendances, à automatiser la prise de décision et à optimiser leurs opérations en temps réel.

Dans des secteurs comme la santé, les produits de données alimentés par l'IA pourraient prédire l'état de santé des patients, ce qui permettrait un traitement plus proactif et une meilleure gestion des ressources. Dans le domaine financier, ces produits peuvent détecter les transactions frauduleuses avec une grande précision, améliorant ainsi la sécurité et laconfiance dans les plateformes numériques ( ).

L'accent est mis de plus en plus sur la personnalisation

Au fur et à mesure que les produits de données évolueront, la personnalisation jouera un rôle majeur. Plutôt que d'offrir des informations génériques, les futurs produits de données adapteront leurs résultats aux besoins individuels des utilisateurs.

Par exemple, une plateforme de commerce électronique pourrait utiliser des moteurs de recommandation plus avancés pour fournir à des suggestions de produits personnalisées basées sur les habitudes de navigation, l'historique des achats et même les tendances dans les préférences des clients. L'intégration d'une telle personnalisation pourrait potentiellement stimuler l'engagement et générer plus de revenus grâce à une meilleure expérience client.

Conclusion

Dans cet article de blog, nous avons exploré ce que sont les produits de données, pourquoi ils sont importants, leurs composants clés et comment ils créent de la valeur pour les entreprises. Nous avons également examiné des exemples concrets et l'avenir des produits de données.

Nous générons beaucoup de données chaque jour, mais les données brutes ne sont pas utiles en elles-mêmes. Les produits de données transforment ces données en informations qui permettent de prendre de meilleures décisions.

Avec le bon produit de données, les utilisateurs peuvent agir rapidement et en toute confiance sans avoir besoin de compétences techniques. Les entreprises qui investissent dans la création de produits de données solides seront mieux préparées à innover et à se développer dans un monde numérique.

La compréhension et l'élaboration de produits de données nécessitent des bases solides dans les concepts de données clés. Si vous souhaitez approfondir vos connaissances, consultez les ressources suivantes :

• Comprendre l'architecture moderne des données: Apprenez à structurer et à gérer efficacement les données.
• Concepts de gouvernance des données: Découvrez comment maintenir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
• Comprendre l'ingénierie des données: Découvrez les principes qui sous-tendent la conception et la maintenance des pipelines de données.
• Introduction à la qualité des données: Découvrez comment garantir l'exactitude et la fiabilité des données, un aspect essentiel de tout produit de données.