Après s’être tournées vers le IaaS, le PaaS puis le SaaS, les entreprises sont en voie d’adoption de la Data-as-a-Service (DaaS). Grâce à ce concept, elles peuvent diffuser la donnée en temps réel à l’intérieur comme à l’extérieur de l’entreprise et ainsi répondre aux nouveaux usages comme l’IoT ou l’omnicanal.

Initiée dans la deuxième moitié des années 2000, l’utilisation du cloud s’est propagée des infrastructures aux solutions métiers, en passant par les ressources informatiques. Aujourd’hui, le modèle as-a-service s’enrichit d’une nouvelle brique : le DaaS ou la Data-as-a-Service. Objectif : utiliser et diffuser la donnée comme un service. Ainsi, après le IaaS (Infrastructure-as-a-Service), le PaaS (Plateform-as-a-Service), le SaaS (Software-as-a-Service) voici donc venir l’ère de la Data sous forme de Service.

De l’infrastructure à la data, toute l’informatique se consomme en service

Les entreprises ont besoin d’une informatique performante et évolutive pour soutenir leurs business et répondre aux nouveaux usages. Toutefois, cette activité n’est pas leur cœur de métier. Et cela est d’autant plus vrai que gérer en interne tout l’IT est devenu mission impossible au regard de la rapidité de l’évolution des nouvelles technologies, de l’importance des budgets, des besoins en compétences IT, en sécurité, et du niveau de service requis. Dans un tel contexte, les entreprises ont donc tout intérêt à déléguer à des opérateurs externes le soin de gérer les infrastructures et applications y compris celles les plus critiques. D’où la tendance à l’explosion du modèle de consommation as a service et à son extension à toutes les couches de l’IT. Parti de l’infrastructure, ce mode se décline aujourd’hui à la donnée.

Pourquoi évoluer vers la Data-as-a-Service ?

Produite par les différents métiers de l’entreprise, la donnée est souvent stockée en silos déconnectés. Résultat : les entreprises se retrouvent avec des systèmes hétérogènes, un grand nombre d’outils nécessaires à la gestion de leurs interactions et par conséquent des données incomplètes, redondantes, désynchronisées et pas à jour.

En faisant le choix d’une Data-as-a-Service associée à un MDM (Master Data Management), les entreprises confient à un prestataire l’intégration et le stockage de leurs données pour ensuite les exposer en temps réel aux canaux souhaités.
Ainsi, centralisées en un lieu accessible via internet en 24/24, 7/7, les données peuvent être diffusées en temps réel que ce soit à des fins interne ou externe à l’entreprise sans qu’il soit nécessaire de les répliquer : sites internet, applications mobiles, IoT, etc. Seules les données nécessaires aux différents canaux sont diffusées via des APIs.

Grâce à la Data-as-a-Service, les organisations gagnent en agilité et en fiabilité des données, celles-ci n’étant plus éparpillées dans des silos gérés de façon indépendante les uns des autres. En confiant leurs données à un prestataire, les entreprises bénéficient de leur expertise et des dernières innovations du marché. Enfin, le dimensionnement du service étant adapté à leurs besoins, elles ont une plus grande maitrise de leurs dépenses.

Data-as-a-Service : exemples d’applications

Dans le cas d’un site d’e-commerce par exemple, la Data-as-a-Service permet de partager directement les données produit depuis le MDM (caractéristiques techniques, vidéos, photos, tutos, etc..) entre un fabricant et ses partenaires distributeurs. Le secteur de l’IoT se prête également particulièrement bien à cette DaaS. Prenons le cas de l’exploitation à distance d’un parc de chaudières : une mise à jour technique au sein du MDM peut être partagée en temps réel pour être immédiatement appliquée à l’ensemble du parc et déclencher une intervention de maintenance vers les chaudières non conformes.
Enfin, un service DaaS est particulièrement bien adapté au déploiement rapide d’applications mobiles, par exemple le développement d’une app pour scanner les badges des visiteurs à l’occasion d’un évènement afin d’accéder à leurs fiches détaillées présentes dans le MDM.

Si quelques points de vigilance comme la sécurité du prestataire et la prise en compte de la confidentialité des données doivent être étudiés dans le cadre de la mise en place d’une Data-as-a-Service, le concept répond bien aux nouveaux usages et aux entreprises orientées clients et utilisateurs. Bien que relativement récent, le concept DaaS s’impose de plus en plus dans les entreprises. Au même titre que l’IaaS, le PaaS et le SaaS, la Data-as-a-Service devient le socle de la stratégie business des entreprises.
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Par Jérôme Reboul, customer success manager chez Stibo Systems

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