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Market places de données : modèles et challenges


Temps de lecture : 5 minutes
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#1. Éthique et transparence

ANTARES participe à la transformation numérique de l’économie grâce à ses métiers et ses contenus (cf « Les enjeux de la data-driven economy»).

Celle-ci reposant sur les systèmes informatiques d’où émanent et circulent les flux de données, les entreprises clientes utilisent cette source comme carburant…À condition d’être en saison de croissance pour produire intelligence et investissement, vivier de fertilité organique bien géré.

Entrons donc dans ces serres d’élevage de la donnée pour comprendre cet écosystème et ses fruits encore verts qui n’attendent pour mûrir que des agents économiques en quête d’innovation prêts à en tirer le maximum de jus.

Des opportunités technologiques à la fourniture de micro-services, voici les points de passage que les market places de données doivent franchir pour basculer vers la productivité des données.

1. Comment les market places de données peuvent-elles trouver leurs propres modèles économiques ?

Les places de marché de données sont principalement des plateformes qui permettent aux propriétaires et aux utilisateurs de données d’échanger des données. Elles créent un marché où les propriétaires de données peuvent marchander leurs données aux entreprises clients de données qui en ont besoin pour leur propre activité. Compte tenu de l’attente globale des acteurs, les market places profitent d’une popularité au regard du potentiel de croissance qu’elles représentent. Néanmoins, trouver un modèle commercial efficace pour une place de marché de données peut s’avérer difficile, mais voici quelques pistes à emprunter pour figurer sur le marché.

1.1. Frais de transaction

Un revenu courant des places de marché de données consiste à facturer des frais de transaction. Il s’agit de facturer des frais pour chaque achat effectué sur la plateforme. Il peut s’agir d’un pourcentage de la transaction ou d’un forfait pour chaque transaction.

1.2. Frais d'abonnement

Un second revenu possible tiré des données est celui des frais d’abonnement. La market place fait payer aux utilisateurs une redevance mensuelle ou annuelle pour accéder aux données. Il s’agit d’un modèle commun utilisé par de nombreuses entreprises de logiciels en tant que service (SaaS).

1.3.Publicité

La publicité est une autre source potentielle de revenus : il s’agit de diffuser des publicités sur la plateforme et facturer aux annonceurs une redevance pour l’affichage de leurs publicités. Une partie de l’industrie marketing fonctionne ainsi.

1.4. Services à valeur ajoutée

Elles peuvent également offrir des services à valeur ajoutée aux utilisateurs, tels que :

  • l’analyse de données,
  • la visualisation de données
  • la consultation de données.

Comme ces services apportent une valeur ajoutée aux utilisateurs, ils peuvent être tarifés en conséquence.

1.5. Partenariats de données

Enfin, les market places de données peuvent former des partenariats avec d’autres entreprises qui ont besoin d’accéder à des types de données spécifiques. Il peut s’agir de vendre des données directement à ces entreprises ou de leur fournir une API qui leur permet d’accéder aux données en temps réel.

 

L’essentiel est de trouver un modèle qui corresponde aux besoins du marché et de ses utilisateurs, tout en relevant les défis comme la qualité et la sécurité, questions abordées maintenant.

2. Quels sont les enjeux économiques et technologiques des places de marché de données ?

Les places de marché de données représentent une nouvelle frontière dans l’économie des données. Elles offrent des avantages à la fois aux fournisseurs et aux consommateurs de données. Toutefois, structurer et consolider le business model implique des étapes économiques et technologiques indispensables pour libérer l’énergie de l’offre et de la demande.

2.1. Défis économiques

La tarification
Il est essentiel de fixer le bon prix pour les données. S’assurer que le prix n’est pas trop élevé pour décourager les acheteurs potentiels d’acheter des données, ni trop bas pour inciter les fournisseurs de données à les partager.

Qualité des données
La qualité des données est une la première condition. Des données de mauvaise qualité, inexactes ou incomplètes peuvent avoir un impact sur les décideurs en les amenant à faire des choix basés sur des informations fausses ou inexactes, et les menacent directement.

Confidentialité des données
Le respect de la propriété des données est une préoccupation majeure pour les clients de données. Les violations de données peuvent entraîner des coûts importants en termes de signalement des incidents, de réparation des systèmes et de responsabilité pour les fuites de données.

Droits de propriété intellectuelle
Les places de marché de données doivent couvrir les risque des violations de droits d’auteur ou les litiges relatifs à la propriété des données vendues.

2.2. Défis technologiques

Normalisation des données
Les données se présentent sous différents formats, et la normalisation est essentielle car elle permet l’échange entre différentes plateformes. Un manque de normalisation peut entraîner des incohérences et des retards de circulation des données, ce qui pose des défis techniques importants pour une place de marché de données.

Intégration des données
La combinaison de différents types et sources de données est un paramètre de la science des données, où naissent de nouvelles idées et de nouveaux modèles. L’intégration des données est un processus technique, car les différentes applications peuvent utiliser des formats et des langages de données différents.

Sécurité des données
Des garanties technologiques doivent être mises en œuvre pour protéger les données contre les accès non autorisés, les utilisations abusives et les violations de données. Ces mesures de protection doivent permettre de suivre, de contrôler et de réguler l’accès aux données par les utilisateurs.

Évolutivité des données
Au fur et à mesure que le marché des données se développe, la plateforme doit être capable de gérer un volume accru de données, de traiter les requêtes et de garantir des résultats de recherche rapides.

3. Les bonus ANTARES

Bonus

Les obstacles sont nombreux et importants. L’économie des données passe par plusieurs réglages de l’écosystème pour aligner ensemble les facteurs de réussite :

  • une planification minutieuse,
  • une gouvernance,
  • un droit des données,
  • des exigences légales,
  • des partenariats avec des fournisseurs de technologie,
  • une expertise en matière de conformité.

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