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La data virtualisation est un mécanisme qui transforme la façon dont les organisations partagent et exploitent leurs données. Elle permet d’explorer et d’exploiter des données provenant de sources externes de manière sécurisée, sans avoir besoin de les dupliquer.

Qu’est-ce que l’IA agentique et comment transforme-t-elle l’usage des données ? Découvrez à travers une série de questions-réponses avec notre CTO/CPO et cofondateur David Thoumas, les innovations portées par Opendatasoft.

La donnée est là. Stockée, cataloguée, gouvernée… Mais est-elle vraiment utilisée ? C’est aujourd’hui le défi principal des leaders data : transformer leur patrimoine de données en valeur tangible et créatrice de valeur. Et pour cela, une approche méthodique et mesurable ouvre une voie intéressante : celle d’un funnel de conversion intégré dans une data marketplace, directement inspiré des bonnes pratiques du e-commerce, qui permet de suivre et d’optimiser chaque étape du parcours utilisateur. Ce n’est pas une révolution en soi... mais l’application novatrice d’un outil éprouvé au service de la consommation de données.

Comment les entreprises peuvent-elles optimiser leur SI pour garantir le maximum d’efficacité tout en accélérant l’utilisation des données ? Le secret repose peut-être sur l’alliance des approches data mesh et data fabric.

Dans un monde de plus en plus décentralisé et orienté vers l’architecture modulaire des données, les concepts de data mesh et de data products transforment en profondeur notre manière de produire, gouverner et consommer la donnée. Au cœur de cette transformation, un terme technique émerge discrètement mais joue un rôle structurant : l'output port.

Enrichir ses données est une étape clé pour produire des analyses pertinentes et génératrices de valeur. Mais dès qu’il s’agit de manipuler des référentiels massifs comme la base de données SIRENE des entreprises françaises ou la BAN, les limites techniques deviennent souvent un obstacle.

C’est autour d’un paradoxe que Datalogy, Coface et Opendatasoft se sont réunis : plus les entreprises investissent dans la donnée, plus cette donnée semble leur échapper. Multiplication des outils, complexité technique, silos persistants… L’obsession du contrôle a produit l’effet inverse : elle freine l’usage.

Améliorer constamment la performance de votre data marketplace est essentiel pour engager et convertir les utilisateurs, ainsi que pour augmenter la consommation de données. Adopter les mêmes techniques de funnel analytics utilisées sur les sites e-commerce permet d’obtenir les insights nécessaires pour optimiser la performance et répondre aux besoins des utilisateurs.

Mettre en place un data catalog, c’est poser les fondations de sa stratégie data : recenser, structurer, qualifier les actifs. Un chantier souvent long, parfois technique, toujours ambitieux. Pourtant, dans bien des organisations, une question persiste : comment faire en sorte que ces données soient réellement utilisées à grande échelle ?

Pour partager les données à grande échelle, les Chief Data Officers doivent mettre en place les compétences, ressources et structures adéquates. Sur la base d’une nouvelle étude de Gartner, voici comment constituer des équipes data efficaces, capables de répondre à la fois aux besoins des équipes métier et de l’entreprise au sens large.

Découvrez comment une data marketplace permet de concilier l’exploitation des données à grande échelle par les métiers et une gouvernance sécurisée des accès.

Les data product marketplaces permettent aux entreprises et aux leaders data de recourir au partage et à la consommation de données à grande échelle pour les valoriser. Voyons les éléments fondamentaux à mettre en place pour vous assurer que votre data product marketplace crée de la valeur, augmente l’utilisation et génère un retour sur investissement.