Des produits data & IA, alignés et scalables
Des données brutes aux produits à valeur ajoutée
Rendez vos projets visibles
Réduisez les demandes répétitives
Renforcez la confiance avec les équipes métier
Montrez l’impact réel sur l’activité
Catalogue des produits Data & IA
Centralisez tous vos produits data et IA dans un catalogue unique, consultable et organisé par domaine.
Avec DataGalaxy, chaque produit inclut un contexte complet : documentation, propriétaires, liens vers le glossaire, certification… Organisez-les par domaine pour faciliter la découverte, aussi bien pour les utilisateurs techniques que métier.
Des rôles clairs pour une meilleure gouvernance
Éliminez les zones d’ombre et renforcez la responsabilité collective.
Attribuez à chaque produit un propriétaire, un steward et un expert métier. Une gestion visuelle des rôles facilite l’alignement entre équipes et soutient une gouvernance par domaine, à grande échelle.
Publiez vos produits dans un marketplace interne
Reliez la livraison à l’utilisation et créez un écosystème de données réutilisables et fiables.
Publiez vos produits dans un marketplace accessible aux métiers, avec descriptions, propriétaires, statut et contexte d’usage. Les utilisateurs peuvent explorer selon leurs besoins, demander un accès ou des précisions directement depuis la plateforme.
Points de sortie fiables
Permettez aux équipes d’accéder facilement aux tableaux de bord, rapports et API associés à chaque produit data.
Politiques data intégrées
Gérez et appliquez des politiques intégrées pour assurer une gouvernance cohérente sur les données et les processus.
Vos produits sont en place. Découvrez comment vos utilisateurs y accèdent.
Explorez la marketplace
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FAQs
- Quelle différence entre un data product et un projet data ?
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Un projet data est une initiative ponctuelle visant à produire un livrable (par exemple un rapport ou un pipeline). Un data product, au contraire, est un actif durable et gouverné : il évolue, est maintenu dans le temps et fait l’objet d’une adoption continue par les utilisateurs. C’est un produit avec un cycle de vie, et non un projet temporaire.
- Quelle est la différence entre un dataset du Catalog et un data product ?
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Un dataset est un asset documentaire. Un data product est un produit gouverné : il combine données, documentation, règles de qualité, attentes de service, dépendances, utilisateurs et valeur attendue. Le Catalog fournit le contexte, Product Management fournit la gestion et la valeur.
- Quels outils facilitent la création de data products ?
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Les organisations utilisent généralement un catalogue de données (ex. DataGalaxy), des outils de data quality et de profiling, des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), ainsi que des solutions de visualisation (Tableau, Power BI, Looker). Ces outils assurent la gouvernance, la traçabilité et la consommation simple du data product par les métiers.
- Quels sont les avantages principaux d’un data product ?
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Un data product permet de rendre la donnée actionnable et fiable. Ses bénéfices incluent une meilleure conformité réglementaire (RGPD, HIPAA, CCPA), un gain de temps opérationnel, une réduction des silos entre équipes IT et métiers, et un ROI mesurable grâce à une prise de décision accélérée et une exploitation optimisée des données.
- Qu’est-ce qu’un data product ?
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Un data product est un actif data packagé qui combine des données gouvernées, une sémantique claire et une interface consommable (API, tableau de bord, modèle). Contrairement à un simple dataset, il est conçu pour répondre à un besoin métier récurrent, maintenir la qualité des données et générer une valeur mesurable dans le temps.
- Que contient un product canvas dans DataGalaxy ?
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Yes. DataGalaxy supports adoption metrics, usage patterns, quality indicators, satisfaction scores, and business value measurements. These insights help identify which products deliver real impact, which require updates, and which should be deprecated.