5 raisons pour lesquelles les organisations s'orientent vers le Data Mesh

Les données sont devenues l'élément vital des organisations, stimulant l'innovation, l'efficacité et la compétitivité. Pourtant, face à la croissance exponentielle des données, les organisations sont confrontées à la difficulté de tirer des informations significatives et de la valeur de leurs actifs de données. Les complexités de la gestion des données exacerbent cette lutte, car les approches traditionnelles - qui sont souvent centralisées et monolithiques et ancrées dans un lac ou un entrepôt de données - ne parviennent pas à répondre aux divers besoins et à la nature dynamique des écosystèmes de données modernes.

Dans ce contexte, un nouveau paradigme émerge : le maillage de données. Cette approche innovante de la gestion des données données s'écarte des modèles centralisés traditionnels et offre un cadre décentralisé qui permet aux organisations d'exploiter tout le potentiel de leurs données.

Dans cet article, nous nous penchons sur les facteurs expliquant l'engouement pour le data mesh et la décentralisation de la gestion des données: ceux liés à la pression économique et à la compétitivité qui pèsent sur les organisations et d'autres liés à la naissance même du data mesh.

Raison 1 : Pressions économiques

Les équipes dirigeantes sont de plus en plus contraintes de justifier leurs investissements dans l'infrastructure et la gestion des données. Malgré les ressources substantielles allouées à ces initiatives au cours de la dernière décennie, la mesure d'un rendement économique tangible reste un défi de taille.

Cette frustration découle de l'incapacité à corréler les investissements dans les données avec des résultats financiers concrets, ce qui entraîne l'incertitude et l'insatisfaction des parties prenantes.

Raison 2 : Compétitivité et impact de l'IA

La crainte de perdre la compétitivité en raison de l'incapacité à tirer parti des possibilités de démocratisation rapide offertes par l'intelligence artificielle est également source de frustration. Jusqu'à récemment, le développement de modèles d'intelligence artificielle était un processus long et risqué aux résultats incertains. Le développement rapide de modèles prêts à l'emploi très performants, peu coûteux et faciles à intégrer a complètement changé la donne.

Il est désormais possible de prototyper une application d'IA en quelques jours en ajustant et en combinant des modèles de tablettes. Cependant, le passage à l'échelle nécessite d'alimenter ces modèles avec des données de qualité, traçables, sécurisées, conformes, etc. Bref, des données bien gérées ajoutent une pression supplémentaire sur les équipes de gestion des données centralisée gestion des données .

Raison 3 : Flexibilité de la mise en œuvre

D'autres facteurs sont plus directement liés à la nature même du maillage de données : il ne s'agit pas d'une architecture, d'un langage, d'une méthode ou même d'une technologie - autant de sujets souvent complexes, controversés et qui divisent.

Le maillage de données énonce simplement quelques principes faciles à comprendre, et ces principes ne sont pas prescriptifs - ils peuvent être mis en œuvre de mille façons différentes.

Raison 4 : Approbation et enthousiasme

Les principes du Data Mesh ne sont pas non plus purement académiques : ils transposent au monde des données analytiques les pratiques qui ont permis aux grandes organisations logicielles de maîtriser la complexité de leurs systèmes tout en continuant à innover à un rythme rapide. Le maillage de données repose sur des bases théoriques et empiriques solides - il est très difficile de résister à l'argumentation développée par Dehghani.

Il a la rare qualité de gagner facilement le support, voire l'enthousiasme, des équipes chargées des données, y compris au niveau de la prise de décision . Cette unanimité limite la résistance au changement, assure un parrainage solide et explique en partie la rapidité de son adoption dans le monde entier.

Raison 5 : Accessibilité et rentabilité

Les principes du maillage de données sont faciles à mettre en œuvre, sans investissements importants, simplement en réaffectant les ressources existantes. Lorsqu'il s'agit de transformer une plate-forme logicielle monolithique en une pléthore de services distribués faiblement couplés et étroitement intégrés, on sait que l'opération sera longue, coûteuse et risquée.

Pour les données, la situation est très différente. Les données sont déjà, par nature, distribuées. Et toutes les organisations disposent déjà des technologies nécessaires pour extraire, traiter, stocker et consommer leurs données dans des applications de niveau supérieur. La mise en œuvre des principes de base du maillage des données implique avant tout la transformation d'une organisation et de ses pratiques, et non de nouveaux investissements technologiques massifs.

Dans leur volonté de réformer leurs pratiques, les data leaders ont trouvé dans le maillage des données un cadre convaincant et accessible et l'ont massivement inscrit dans leur feuille de route stratégique. Il va cependant de soi que le passage d'un modèle de gestion des données centralisée gestion des données à un maillage opérationnel des données ne peut se faire que progressivement - il n'y a pas de baguette magique. Et chaque organisation entame cette transition dans son propre contexte - ses enjeux stratégiques, son personnel, son organisation, ses processus, sa culture, voire sa pile technologique.

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À propos d'Actian Corporation

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