Qu'est-ce qu'une Data Mesh?

Dans cette nouvelle ère de l'information, de nouveaux termes sont utilisés dans les organisations qui travaillent avec des données : gestion des données Platform, Data Quality, Data Lake, Data Warehouse...

Derrière chacun de ces mots, on trouve des spécificités, des solutions techniques, etc. Décryptons.

Vous avez dit : "Data Mesh" ? Ne soyez pas gêné si vous n'êtes pas familier avec ce concept. Le terme n'a été utilisé qu'en 2019 pour répondre au nombre croissant de sources de données et au besoin d'agilité de l'entreprise. sources de données et au besoin d'agilité de l'entreprise.

Le modèle Data Mesh repose sur le principe d'une architecture décentralisée ou distribuée exploitant un maillage littéral de données.

Alors qu'un Data Lake peut être considéré comme un espace de stockage de données brutes, et que le Data Warehouse est conçu comme une plateforme de collecte et d'analyse de données hétérogènes, le Data Mesh répond à un cas d'usage différent.

Sur le papier, un Data Warehouse et un Data Mesh ont beaucoup en commun, surtout en ce qui concerne leur objectif principal, qui est de fournir un accès permanent et en temps réel à l'information la plus à jour possible. Mais Data Mesh va plus loin. La fraîcheur de l'information n'est qu'un élément du système.

Parce qu'il fait partie d'un modèle distribué, Data Mesh est conçu pour adresser à chaque métier de votre entreprise les informations clés qui le concernent.

Pour relever ce défi, Le Data Mesh est basé sur la création de domaines de données.

Les avantages ? Vos équipes sont plus autonomes grâce à une gestion des données locale gestion des données données, une décentralisation de votre entreprise afin d'agréger de plus en plus de données, et enfin, un meilleur contrôle de l'organisation globale de votre patrimoine de données.

Le Data Mesh: Entre logique et organisation

Si un lac de données est finalement un réservoir unique pour toutes vos données, le Data Mesh est tout le contraire. Oubliez la dimension monolithique d'un lac de données. Les données sont un actif vivant et évolutif, un outil pour comprendre votre marché et votre écosystème et un instrument de connaissance et de compréhension.

Par conséquent, pour s'approprier le concept de maillage des données, il faut penser différemment les données. Comment y parvenir ? En posant les bases d'une organisation multi-domaines. Chaque type de données a sa propre utilisation, sa propre cible, sa propre exploitation. Dès lors, tous les métiers de votre entreprise devront baser leurs actions et leurs décisions sur les données qui leur sont réellement utiles pour accomplir leurs missions. Les données utilisées par le marketing ne sont pas les mêmes que celles utilisées par les ventes ou vos équipes de production. 

La mise en place d'un catalogue de données est donc le préalable indispensable à la création d'un Data Mesh. Sans une vision claire de la gouvernance vos données, il sera difficile d'initier la transformation de votre entreprise. La qualité des données est également un élément central. Mais en fin de compte, le Data Mesh vous aidera en décentralisant la responsabilité des données au niveau du domaine et en fournissant des données transformées de haute qualité.

Les défis

L'adoption du Data Mesh vous semble impossible car le projet vous paraît à la fois complexe et technique ? Pas de panique ! Data Mesh, au-delà de sa technicité, de ses exigences et de la rigueur qui l'accompagne, est avant tout un nouveau paradigme. Il doit amener tous les acteurs de votre organisation à penser les données comme un produit adressé au business. 

En d'autres termes, en évoluant vers un modèle Data Mesh , l'infrastructure technique de l'environnement de données est centralisée, tandis que la gestion opérationnelle des données est décentralisée et confiée à l'entreprise.

Avec Data Mesh, vous créez les conditions d'une acculturation aux données pour toutes vos équipes afin que chaque collaborateur puisse baser son action quotidienne sur les données.

Le paradoxe du Data Mesh

Data Mesh a pour but de mettre les données au service de l'entreprise. Cela signifie que vos équipes doivent pouvoir y accéder facilement, à tout moment, et manipuler les données pour en faire la base de leurs activités quotidiennes.

Mais pour préserver la qualité de vos données, ou pour garantir la conformité aux règles de gouvernance , la gestion du changement est cruciale et la définition des prérogatives de chacun est déterminante. Le déploiement de Data Mesh nécessite de poser des bases solides au sein de l'organisation. 

D'une part, le libre accès aux données pour chaque employé (ce que nous appelons la gouvernance fonctionnelle). D'autre part, la gestion et l'administration, c'est-à-dire la gouvernance technique entre les mains des équipes Data.

Décloisonner les usages en cloisonnant les rôles, tel est le paradoxe du Data Mesh.

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 %.