Construire une Marketplace pour Data Mesh: Faciliter les produits de données - Partie 1

Au cours de la dernière décennie, les catalogues de données ont émergé comme des piliers importants dans le paysage des initiatives basées sur les données. Cependant, de nombreux fournisseurs sur le marché ne répondent pas aux attentes avec des délais trop longs, des projets complexes et coûteux, des modèles bureaucratiques de gouvernance données, des taux d'adoption médiocres par les utilisateur et une création de faible valeur. Ce décalage s'étend au-delà des projets de gestion des métadonnées , reflétant un échec plus large au niveau de la gestion des données .

Compte tenu de ces lacunes, un nouveau concept gagne en popularité : la marketplace interne, ou ce que nous appelons la Marketplace données d'entreprise (EDM).

Dans cette série d'articles, vous trouverez un extrait de notre Guide pratique du Data Mesh, dans lequel nous expliquons l'intérêt des places de marché de données internes pour la production et la consommation de produits de données, comment une GED permet d'exploiter le data mesh à plus grande échelle, et comment elles vont de pair avec une solution de catalogue de données :

1. Faciliter la consommation de produits de données par le biais de métadonnées
2. Mise en place d'une marketplace au niveau de l'entreprise
3. Alimenter le marketplace par des catalogues de données spécifiques à un domaine

Avant de plonger dans le marketplace interne, revenons rapidement sur la notion de produit de données, qui est selon nous la pierre angulaire du data mesh et la première étape de la transformation de la gestion des données.

Partager et exploiter les Data Products par le biais de métadonnées

Comme mentionné dans notre précédente série sur le data mesh, un produit de données est unjeu de données gouverné, réutilisable et évolutif offrant des garanties de qualité des données et de conformité à diverses réglementations et règles internes. Notez que cette définition est assez restrictive - elle exclut d'autres types de produits tels que les algorithmes d'apprentissage automatique, les modèles ou les tableaux de bord.

Bien que ces artefacts doivent être gérés comme des produits, il ne s'agit pas de data products. Il existe d'autres types de produits, que l'on pourrait qualifier de manière très générale de "produits analytiques", dont les data products constituent un sous-ensemble.

Dans la pratique, un produit de données opérationnelles se compose de deux éléments :

À propos d'Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à desFonctionnalités intuitives libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions de gestion des données flexibles à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.