Le voyage vers le Data Mesh - Partie 1 - Définir la portée de votre projet pilote
Actian Corporation
9 avril 2024
Bien que la littérature sur le maillage des données soit abondante, elle décrit souvent un état final, mais rarement la manière d'y parvenir dans la pratique. La question se pose alors :
Quelle approche adopter pour transformer la gestion des données et mettre en place un maillage de données ?
Dans cette série d'articles, vous trouverez un extrait de notre Guide pratique du maillage de données, dans lequel nous proposons une approche pour lancer un parcours de maillage de données dans votre organisation, structurée autour des quatre principes du maillage de données (propriété et architecture de données décentralisées orientées vers le domaine, données en tant que produit, infrastructure de données en libre-service en tant que plateforme, et gouvernance informatique fédérée) et en tirant parti des ressources humaines et technologiques existantes.
- Partie 1 : Déterminer la portée de votre projet pilote.
- Partie 2 : Mise en place d'une équipe de développement et d'une plateforme de données pour le projet pilote.
- Partie 3 : Création de vos premiers produits de données.
- Partie 4 : Mise en œuvre de la gouvernance informatique fédérée.
Tout au long de cette série d'articles, et afin d'illustrer cette approche pour construire les bases d'un maillage de données réussi, nous nous appuierons sur un exemple : celui de l'entreprise fictive Premium Offices - une société d'immobilier d'entreprise dont l'activité consiste à acquérir des biens immobiliers pour les louer à des entreprises.
L'étape initiale de la transformation de la gestion des données et de la mise en œuvre du maillage des données au sein de votre organisation consiste à construire un projet pilote, un embryon de maillage. Celui-ci sera développé sur la base des 4 principes du maillage des données, en utilisant les ressources existantes, c'est-à-dire sans impacter l'organisation.
Pour réussir votre projet de décentralisation de la gestion des données , vous devez vous concentrer sur deux conditions essentielles : des domaines bien définis et le choix d'un cas d'usage initial.
Identification du domaine
La première condition préalable au lancement du projet pilote est l'identification des domaines - la fédération de domaines autonomes étant au cœur du maillage de données.
Cette étape ne pose généralement aucune difficulté. En effet, le concept de domaine est déjà largement compris et la division en domaines est souvent stable, qu'elle soit structurée en fonction des chaînes de valeur, des principaux processus d'entreprise ou des capacités opérationnelles de l'organisation. Les domaines disposent parfois de leurs propres équipes techniques et systèmes opérationnels qui génèrent la majorité des données. La transition consiste souvent à réattribuer la propriété des données en fonction d'une structure existante.
EXEMPLE DE BUREAUX À PRIMES
Premium Offices est déjà structuré autour de domaines qui reflètent ses principales capacités. Voici trois exemples de domaines :
- Actif
- Domaine responsable de l'acquisition et de la gestion des biens immobiliers. Il s'appuie principalement sur des logiciels de gestion d'actifs.
- Courtage
- Domaine qui gère la commercialisation de biens immobiliers à louer et la gestion des locataires. Il utilise un logiciel de gestion des locataires et est responsable du site web commercial et de la publication des offres sur les places de marché spécialisées.
- Marchés des capitaux
- Un domaine responsable des prêts pour financer les achats et optimiser le portefeuille de prêts. Il utilise un autre logiciel spécialisé.
Premium Offices dispose déjà d'une plateforme de données moderne, basée sur DBT, Google BigQuery et Tableau. Elle est gérée par une équipe centralisée soutenue par un Data Office centralisé.
Organisation par domaines - A partir des capacités principales des bureaux Premium
Choisir un cas d'usage initial
Le choix d'un cas d'usage pour le projet pilote est relativement arbitraire - il peut s'agir de la refonte d'un tableau de bord existant, de la création d'un nouveau tableau de bord, de l'ajout de capacités d'IA à une application, ou encore de la commercialisation de certaines données. Toutefois, ce premier cas d'usage doit présenter des caractéristiques spécifiques afin de favoriser des conditions d'apprentissage optimales :
- Elle doit se concentrer sur l'utilisation, et non sur un ou plusieurs produits de données - la valeur intrinsèque d'un produit de données est nulle, et sa valeur est réalisée grâce à ses utilisations.
- Il ne doit pas être trop transversal et doit utiliser des données provenant d'un ou deux domaines au maximum - idéalement, d'un seul.
- Il ne doit pas être trop simpliste et doit consommer plus d'un produit de données ; deux ou trois suffisent.
- Elle ne doit pas être trop expérimentale - l'objectif est d'obtenir rapidement des résultats concrets.
EXEMPLE DE BUREAUX À PRIMES
Pour le projet pilote, Premium Offices a choisi de construire un tableau de bord du risque de crédit pour ses locataires afin de mieux anticiper et prévenir les défaillances potentielles. Ce tableau de bord doit combiner les données des locataires issues de son logiciel et les données de crédit acquises auprès d'un fournisseur spécialisé. Ces données sont déjà utilisées de manière opérationnelle dans le processus d'évaluation d'un nouveau locataire.
En conclusion, la transformation du maillage des données et le lancement d'un projet pilote commencent par des conditions préalables essentielles : l'identification des domaines et le choix d'un cas d'usage initial. En définissant un périmètre dès le départ, les organisations peuvent poser des bases solides pour une gestion des données décentralisée gestion des données, sans impact sur l'organisation.
Dans le prochain article, nous nous pencherons sur la mise en place d'une équipe de développement et d'une plateforme de données robuste pour support le projet pilote de maillage de données.
Le guide pratique du Data Mesh : Mise en place et supervision d'un Data Mesh à l'échelle de l'entreprise
Rédigé par Guillaume Bodet, notre guide a été conçu pour vous fournir des stratégies pratiques pour mettre en œuvre le maillage des données dans votre organisation, en vous aidant :
- Commencez votre parcours de maillage de données par un projet pilote ciblé.
- Découvrez des méthodes efficaces pour augmenter la taille de votre maillage de données.
- Reconnaître le rôle essentiel que joue une place de marché interne pour faciliter la consommation effective des produits de données.
- Découvrez comment la plateforme Actian Data Intelligence se présente comme un système de supervision robuste, orchestrant un maillage de données à l'échelle de l'entreprise.
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