Malgré des milliards investis dans les infrastructures de données – entrepôts massifs, pipelines temps réel, plateformes de machine learning – les entreprises sont confrontées à un constat paradoxal : une explosion de tableaux de bord… et une absence de clarté. Lorsque différentes équipes produisent des indicateurs contradictoires, la question n’est plus technique, mais structurelle.
L’échec silencieux du modèle “Data-as-a-Service”
Le modèle traditionnel de la donnée, basé sur un fonctionnement en silos avec une logique de service à la demande, ne répond plus aux besoins des entreprises dites “data-driven”. Ce modèle, autrefois adapté à de faibles volumes, ne tient plus face à l’ampleur et la complexité des usages modernes.
Exemple : Avant de lancer sa plateforme de métriques unifiée, Airbnb faisait face à des écarts entre les chiffres présentés par les équipes produit, finance et opérations. Des écarts qui généraient des débats internes sur la “vérité des chiffres”, plutôt que des décisions stratégiques.
Les conséquences d’une approche non-produit de la donnée
- Perte de confiance dans les tableaux de bord
- Analystes transformés en médiateurs de conflits de métriques
- Duplication des efforts techniques
- Blocage décisionnel en raison d’indicateurs incohérents
Ce constat démontre une chose : la crise actuelle de la donnée est moins une crise technique qu’une crise de conception produit.
La réponse : le Data Product Manager (DPM)
Un rôle stratégique émerge dans les grandes entreprises : celui de Data Product Manager. Contrairement à un PM classique, le DPM travaille dans un environnement transversal, invisible, souvent fragile.
Son objectif : garantir que les bonnes personnes disposent des bons insights, au bon moment, pour prendre la meilleure décision.
Ce que fait concrètement un DPM
- Observer les utilisateurs finaux : comprendre comment les données s’intègrent à leurs tâches quotidiennes.
- Traiter les métriques comme des produits : versionnées, documentées, gouvernées.
- Construire des interfaces internes robustes (data stores, APIs) avec des contrats clairs et des retours utilisateurs.
- Dire non aux projets qui ne génèrent pas de valeur métier réelle.
- Penser horizontalement : harmoniser la logique des données entre le marketing, la finance et les opérations.
Pourquoi ce rôle est crucial à l’ère de l’IA
- 80 % du travail des projets IA est consacré à la préparation des données (Forrester).
- Les modèles d’IA amplifient les erreurs de données existantes.
- Les exigences réglementaires (ex : RGPD, AI Act de l’UE) imposent une rigueur produit sur les systèmes de données.
Le DPM devient ainsi un architecte de la confiance dans les systèmes d’information internes, et un garant de l’éthique et de la transparence dans les projets IA.
Ce que les dirigeants doivent se demander dès maintenant
- Qui est responsable des systèmes de données qui alimentent nos décisions clés ?
- Nos métriques sont-elles versionnées, gouvernées et documentées ?
- Savons-nous quelles interfaces de données sont réellement utilisées ? Et lesquelles génèrent de la méfiance ?
Conclusion : Ce dont votre entreprise a besoin aujourd’hui
Ce ne sont pas de nouveaux tableaux de bord.
C’est un Data Product Manager.
Sébastian Magni est un Spécialiste du SEO et Inbound Marketing chez @LCM
