Construire une place de marché pour Data Mesh : Place de marché au niveau de l'entreprise - Partie 2

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 place de marché interne, ou ce que nous appelons la place de marché des données d'entreprise (EDM).

Dans cette série d'articles, vous trouverez un extrait de notre Guide pratique du maillage de données 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 maillage de données 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 place de marché au niveau de l'entreprise.
3. Alimenter le marché par des catalogues de données spécifiques à un domaine.

Comme décrit dans notre précédent article, une place de marché de données d'entreprise est un système simple dans lequel les consommateurs peuvent rechercher parmi les offres de produits de données un ou plusieurs produits éligibles pour réaliser un cas d'usage spécifique, prendre connaissance des informations relatives à ces produits, puis les commander. La commande se matérialise par l'ouverture d'un accès, la livraison de données physiques ou même une demande d'évolution du produit de données pour couvrir le nouveau cas d'usage.

Trois options principales pour la mise en place d'une place de marché de données interne

Lors de la mise en place d'un marché interne de données, les organisations envisagent généralement trois approches principales :

Le développer

Cette approche implique la création d'une place de marché de données personnalisée, adaptée aux besoins uniques de l'organisation. Bien qu'elle offre la possibilité d'une expérience utilisateur finement réglée, cette option implique souvent un investissement financier et temporel important.

Intégrer une solution du marché

Les organisations peuvent également opter pour des solutions préexistantes disponibles sur le marché. Conçues à l'origine pour la commercialisation des données ou l'échange de données externes, ces solutions peuvent être réutilisées pour un usage interne. Cependant, elles peuvent nécessiter une personnalisation pour s'aligner sur les flux de travail internes et les normes de sécurité.

Utiliser les systèmes existants

Certaines organisations choisissent de tirer parti de leur infrastructure actuelle en réutilisant des outils tels que les catalogues de données et les wikis d'entreprise. Bien que cette approche puisse offrir une certaine familiarité et une intégration avec les flux de travail existants, elle peut ne pas offrir les fonctionnalités spécialisées des solutions dédiées au marché des données.

Les inconvénients des places de marché commerciales

Bien qu'elles offrent souvent une expérience satisfaisante pour l utilisateur et un support natif pour le concept de produit de données, les places de marché commerciales présentent souvent des inconvénients importants : fortement axées sur les aspects transactionnels (distribution, licence, contrat, achat ou abonnement, paiement, etc. ), elles sont souvent mal intégrées aux plateformes de partage des données internes et aux outils de contrôle d'accès. Elles exigent généralement que les données soient distribuées par la place de marché, ce qui signifie qu'elles constituent un nouveau composant d'infrastructure sur lequel les données doivent être transférées et partagées (un tel système est parfois appelé "plateforme de partage des données ").

Le marché des données d'entreprise d'Actian Data Intelligence Platform

Dans une approche pragmatique, il n'est pas souhaitable d'introduire un nouveau composant d'infrastructure pour déployer un maillage de données - il semble hautement préférable d'exploiter autant que possible les capacités existantes.

C'est pourquoi nous avons fait évoluer notre plateforme de découverte de données et notre catalogue de données pour offrir une solution unique, qui reflète le maillage de données au niveau des métadonnées pour s'adapter continuellement à l'architecture évolutive de la plateforme de données de l'organisation. Cette place de marché de données d'entreprise (EDM) intègre une place de marché inter-domaines avec des catalogues de données privés adaptés aux besoins de chaque domaine.

Une approche que nous détaillons dans le prochain article de notre série, rendue possible par ce qui distingue depuis longtemps l'Actian Data Intelligence Platform et la différencie de la plupart des autres fournisseurs de catalogues de données ou de plateformes de gestion des métadonnées : un graphe de connaissances évolutif.

Dans notre dernier article, découvrez comment une place de marché de données interne, associée à des catalogues spécifiques à un domaine, fournit un système complet de supervision du maillage des données.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.