Gains de productivité, dédoublonnage de data products, etc. : des millions d’euros d’économie chaque année grâce à la data marketplace de Huwise
Forrester Consulting a mené pour Huwise une étude Total Economic Impact™ pour évaluer la rentabilité et la valeur des data marketplaces. Les premiers enseignements sont sans équivoque : un ROI de 474 %, un amortissement en moins de 6 mois et une valeur ajoutée nette de 6,5 millions de dollars sur 3 ans pour une entreprise composite [1] de 10 000 salariés.
Des chiffres qui valorisent le rôle central d’une data product marketplace pour permettre d’adopter plus rapidement les données et faciliter leur consommation à grande échelle, à tous les échelons d’une organisation : équipes métiers etagents IA.
Parce qu’elle industrialise, autonomise et sécurise l’utilisation des données par les collaborateurs, la data marketplace crée de la valeur à l’échelle de l’organisation. Une valeur désormais précisément quantifiée. L’étude évalue les bénéfices suivants :
Les utilisateurs métiers consacrent deux fois moins de temps à chercher la donnée, soit un gain de productivité valorisé à 4,5 millions de dollars ;
Les experts data divisent par deux leur temps de préparation des données : 3 jours économisés par mois et par personne, soit 3 millions de dollars de gains financiers ;
Le nombre de nouveaux data products créés par an est divisé par quatre puisqu’ils sont découvrables par tous les collaborateurs en self-service : 10 jours par an et par expert data économisés et réinvestis dans des tâches à plus forte valeur ajoutée, soit 223 000 dollars de bénéfices quantifiables ;
La DSI économise 720 heures par an, l'accès autonome à la donnée réduisant fortement les demandes de tickets envers les équipes support, tandis que la consolidation des outils diminue de 50 % les coûts de licences : 111 000 dollars au total.
Un socle essentiel au déploiement de l’IA agentique et une optimisation des investissements déjà consentis
Au-delà de ces gains chiffrés, l'étude identifie une série de bénéfices qualitatifs, au premier rang desquels la constitution d'un socle de données pour les déploiements d'IA agentique. En rendant la donnée accessible, structurée, gouvernée et consommable aussi bien par les humains que par les IA, la data product marketplace valorise les investissements data déjà consentis, renforce l'engagement des utilisateurs et la culture de la donnée, et accroît l'agilité de l'organisation.
Les clients interrogés dans le cadre de l'étude témoignent d'effets immédiats
Un VP Enterprise Data & Analytics du secteur logiciel décrit ainsi la rationalisation de son organisation et de son patrimoine de données : « Nous avons mis hors service 278 tableaux de bord… et nous prévoyons de retirer environ 10 millions de dollars de coûts de notre ancien environnement. »
Il indique également : « Huwise nous permet de nous concentrer sur la productivité et la confiance. Quelqu'un peut désormais réaliser en une heure une analyse qui prenait auparavant une semaine, car la donnée est déjà disponible. »
Un Chief Data Officer des services financiers souligne pour sa part l'autonomie gagnée par les métiers : « Les utilisateurs peuvent explorer les données sans coder ni disposer d'une expertise technique. »
Un Directeur data IoT & capteurs intelligents du secteur de l'énergie constate enfin une moindre dépendance à la DSI et des gains de temps et de budget : « Nous sommes parvenus à réduire notre dépendance à la DSI et à gagner du temps et de l'argent en utilisant certaines fonctionnalités directement sur la plateforme Huwise. »
Franck Carassus, Chief Sales Officer et cofondateur de Huwise, déclare : « Les organisations se heurtent à des obstacles majeurs lorsqu'il s'agit de diffuser l'usage et la valeur de la donnée à l'ensemble des métiers et à l'IA. Elles doivent composer avec des paysages de données fragmentés, une confiance limitée des utilisateurs métiers dans les données, un manque de visibilité, une réutilisation insuffisante et des accès aux données lents, pilotés par la DSI, qui ne passent pas à l'échelle. L'étude TEI de Forrester Consulting démontre comment la data marketplace de Huwise répond à ces enjeux, avec un retour de 4,74 dollars pour chaque dollar investi. Pour une organisation de 10 000 salariés, cela représente un ROI de 474 %, amorti en moins de six mois. Et les bénéfices ne sont pas seulement financiers : en centralisant les données en toute confiance, Huwise les rend facilement disponibles via un self-service sécurisé, pour une meilleure productivité, une adoption à l’échelle et donc un impact business accru. »
Méthodologie
L'étude TEI de Forrester Consulting repose sur des entretiens menés auprès de plusieurs clients de Huwise, issus des secteurs de la banque et de la finance, de l'assurance, de la technologie et de l'énergie. Conformément à la méthodologie TEI, leurs résultats ont été agrégés au sein d'une organisation composite unique de 10 000 salariés dans le monde, sur un horizon de trois ans. Dans le scénario testé, l'organisation type déploie Huwise auprès de 5 % de ses collaborateurs la première année, puis étend progressivement son usage à 10 % la deuxième année et 12,5 % la troisième année. Les équipes données représentent quant à elles 2 % constants de l'effectif total.
Forrester Consulting a mené pour Huwise une étude Total Economic Impact™ pour évaluer la rentabilité et la valeur des data marketplaces. Les premiers enseignements sont sans équivoque : un ROI de 474 %, un amortissement en moins de 6 mois et une valeur ajoutée nette de 6,5 millions de dollars sur 3 ans pour une entreprise composite [1] de 10 000 salariés.
Des chiffres qui valorisent le rôle central d’une data product marketplace pour permettre d’adopter plus rapidement les données et faciliter leur consommation à grande échelle, à tous les échelons d’une organisation : équipes métiers etagents IA.
Parce qu’elle industrialise, autonomise et sécurise l’utilisation des données par les collaborateurs, la data marketplace crée de la valeur à l’échelle de l’organisation. Une valeur désormais précisément quantifiée. L’étude évalue les bénéfices suivants :
Les utilisateurs métiers consacrent deux fois moins de temps à chercher la donnée, soit un gain de productivité valorisé à 4,5 millions de dollars ;
Les experts data divisent par deux leur temps de préparation des données : 3 jours économisés par mois et par personne, soit 3 millions de dollars de gains financiers ;
Le nombre de nouveaux data products créés par an est divisé par quatre puisqu’ils sont découvrables par tous les collaborateurs en self-service : 10 jours par an et par expert data économisés et réinvestis dans des tâches à plus forte valeur ajoutée, soit 223 000 dollars de bénéfices quantifiables ;
La DSI économise 720 heures par an, l'accès autonome à la donnée réduisant fortement les demandes de tickets envers les équipes support, tandis que la consolidation des outils diminue de 50 % les coûts de licences : 111 000 dollars au total.
Un socle essentiel au déploiement de l’IA agentique et une optimisation des investissements déjà consentis
Au-delà de ces gains chiffrés, l'étude identifie une série de bénéfices qualitatifs, au premier rang desquels la constitution d'un socle de données pour les déploiements d'IA agentique. En rendant la donnée accessible, structurée, gouvernée et consommable aussi bien par les humains que par les IA, la data product marketplace valorise les investissements data déjà consentis, renforce l'engagement des utilisateurs et la culture de la donnée, et accroît l'agilité de l'organisation.
Les clients interrogés dans le cadre de l'étude témoignent d'effets immédiats
Un VP Enterprise Data & Analytics du secteur logiciel décrit ainsi la rationalisation de son organisation et de son patrimoine de données : « Nous avons mis hors service 278 tableaux de bord… et nous prévoyons de retirer environ 10 millions de dollars de coûts de notre ancien environnement. »
Il indique également : « Huwise nous permet de nous concentrer sur la productivité et la confiance. Quelqu'un peut désormais réaliser en une heure une analyse qui prenait auparavant une semaine, car la donnée est déjà disponible. »
Un Chief Data Officer des services financiers souligne pour sa part l'autonomie gagnée par les métiers : « Les utilisateurs peuvent explorer les données sans coder ni disposer d'une expertise technique. »
Un Directeur data IoT & capteurs intelligents du secteur de l'énergie constate enfin une moindre dépendance à la DSI et des gains de temps et de budget : « Nous sommes parvenus à réduire notre dépendance à la DSI et à gagner du temps et de l'argent en utilisant certaines fonctionnalités directement sur la plateforme Huwise. »
Franck Carassus, Chief Sales Officer et cofondateur de Huwise, déclare : « Les organisations se heurtent à des obstacles majeurs lorsqu'il s'agit de diffuser l'usage et la valeur de la donnée à l'ensemble des métiers et à l'IA. Elles doivent composer avec des paysages de données fragmentés, une confiance limitée des utilisateurs métiers dans les données, un manque de visibilité, une réutilisation insuffisante et des accès aux données lents, pilotés par la DSI, qui ne passent pas à l'échelle. L'étude TEI de Forrester Consulting démontre comment la data marketplace de Huwise répond à ces enjeux, avec un retour de 4,74 dollars pour chaque dollar investi. Pour une organisation de 10 000 salariés, cela représente un ROI de 474 %, amorti en moins de six mois. Et les bénéfices ne sont pas seulement financiers : en centralisant les données en toute confiance, Huwise les rend facilement disponibles via un self-service sécurisé, pour une meilleure productivité, une adoption à l’échelle et donc un impact business accru. »
Méthodologie
L'étude TEI de Forrester Consulting repose sur des entretiens menés auprès de plusieurs clients de Huwise, issus des secteurs de la banque et de la finance, de l'assurance, de la technologie et de l'énergie. Conformément à la méthodologie TEI, leurs résultats ont été agrégés au sein d'une organisation composite unique de 10 000 salariés dans le monde, sur un horizon de trois ans. Dans le scénario testé, l'organisation type déploie Huwise auprès de 5 % de ses collaborateurs la première année, puis étend progressivement son usage à 10 % la deuxième année et 12,5 % la troisième année. Les équipes données représentent quant à elles 2 % constants de l'effectif total.
