L’avenir du data mesh commence ici
Actian Data Intelligence Platform soutient une approche de data mesh en promouvant les données en tant que produit par le biais de la découverte de données, de la gouvernance et du catalogage. Cela permet aux équipes de gérer les données de manière indépendante tout en maintenant la cohérence et la conformité dans l'ensemble de l'organisation.
La majorité des organisations adoptent le data mesh
reconnaissent la pertinence du data mesh
(BARC 2023)
prévoient de l’implémenter ou l’ont déjà fait
(BARC 2023)
ont déjà mis en place ou sont en train de mettre en place des data products
(Groupe Eckerson 2024)
La transition vers une gestion décentralisée des données
La gestion des données centralisée et monolithique des données, ancrée dans un lac ou un entrepôt de données, crée un goulot d'étranglement massif qui étouffe l'innovation et empêche les équipes chargées des données de répondre à l'évolution rapide des exigences de l'entreprise. En réponse, l'industrie adopte progressivement la gestion des données décentralisée gestion des données, en particulier par le biais du data mesh et de ses principes fondamentaux :
Propriété et architecture décentralisées, orientées par domaine
Responsabiliser les équipes avec une propriété décentralisée, leur permettant de gérer leurs données. Actian Data Intelligence Platform prend en charge cette architecture, permettant aux équipes de créer, de gérer et de partager des data products adaptés à leurs besoins spécifiques tout en garantissant la gouvernance.
La donnée comme un produit
Traiter les données comme un produit, avec une propriété et une responsabilité claires. La plateforme aide les équipes à accéder et à utiliser des data products fiables et de haute qualité qui génèrent de la valeur dans l'ensemble de l'entreprise. Les équipes peuvent facilement découvrir et exploiter les data products pour obtenir des informations commerciales fiables.
Gouvernance fédérée avec libre-service
Actian Data Intelligence Platform offre une gouvernance intégrée, permettant aux équipes d'accéder facilement aux données et de les gérer sans l'aide du service informatique. L'infrastructure libre-service permet aux utilisateurs de travailler efficacement tout en maintenant la conformité et la cohérence données dans l'ensemble de l'entreprise.
Les facteurs clés qui expliquent l’essor du data mesh
Pressions économiques
Les dirigeants sont soumis à une pression croissante pour justifier les investissements en infrastructures data. Pourtant, il reste difficile de mesurer concrètement les retours sur investissement, malgré les ressources importantes mobilisées.
Compétitivité et impact de l’IA
La peur de perdre en compétitivité pousse les entreprises à exploiter rapidement les opportunités offertes par l’IA, rendues accessibles grâce à l’émergence de modèles performants. Mais pour déployer ces cas d’usage à grande échelle, il faut des données de qualité, sécurisées et conformes, ce qui renforce la pression sur les équipes en charge de la gestion centralisée des données.
Souplesse de mise en œuvre
Le data mesh repose sur des principes adaptables, plutôt que sur une architecture ou une technologie rigide. Cela permet à chaque organisation de l’adopter selon ses propres contraintes, priorités et maturité.
Adhésion et enthousiasme
Basé sur des fondements théoriques et pratiques solides, le data mesh bénéficie d’un fort soutien auprès des équipes data comme des décideurs. Cette adhésion favorise son adoption et réduit les résistances au changement.
Accessibilité et rentabilité
La mise en œuvre du data mesh repose davantage sur une réallocation des ressources existantes que sur de lourds investissements. Cela en fait une approche accessible, rentable et progressive pour transformer les pratiques de gestion des données à l’échelle de l’entreprise.
Mettre en place une architecture de data mesh avec Actian Data Intelligence Platform
L'innovation principale de la plateforme est centrée sur un graphe de connaissances évolutif, une structure qui la distingue des outils traditionnels de gestion de catalogues ou de métadonnées . Tout en reconnaissant qu'il n'existe pas de technologie autonome pour fournir un data mesh, nous avons décidé de faire évoluer la plateforme Actian Data Intelligence pour offrir un système unique - un système qui couvre à la fois le besoin d'une marketplace inter-domaines et le besoin d'un catalogue de données privé pour chaque domaine.
Des catalogues de données privés et fédérés par domaine
Dans la plateforme Actian Data Intelligence, chaque domaine exploite son propre catalogue de donnéessous-ensemble dédié du graphe de connaissances. Les domaines peuvent organiser leurs métadonnées, appliquer des règles de gouvernance partagées, gérer les utilisateurs et les autorisations, et contrôler quels data products ou objets data products sont partagés au sein de l'entreprise. Il s'agit de notre technologie unique de fédération de catalogue de données .
Un marketplace données d'entreprise pour le partage inter-domaines
Ces catalogues fédérés sont interconnectés de manière fluide pour former une place de marché interne à l’échelle de l’organisation. C’est ce que nous appelons l’Enterprise Data Marketplace, un autre sous-ensemble du graphe, qui centralise à la fois des produits de données et d’autres objets à partager entre domaines : définitions métier, tableaux de bord, modèles de machine learning, etc. Cette place de marché est essentielle pour déployer efficacement le data mesh à grande échelle, en offrant aux consommateurs de données un point d’entrée unique pour rechercher et accéder aux données pertinentes.
Reproduire le maillage au niveau de la gestion des métadonnées
Grâce à cette structure de graphe fédéré, la plateforme Actian Data Intelligence reflète le maillage au niveau des métadonnées - un miroir qui peut être continuellement adapté pour refléter l'évolution de la topologie du data meshet l'architecture de la plateforme de données au fur et à mesure qu'elle est déployée dans l'ensemble de l'organisation. Structurée comme une fédération évolutive de graphes interconnectés, la plateforme constitue donc la base idéale pour construire le système de supervision du data mesh et soutenir son déploiement à long terme.
Le guide pratique du data mesh
Mettre en place et piloter un data mesh à l’échelle de l’entreprise.
FAQ
data mesh une architecture de données décentralisée qui traite les données comme un produit et en attribue la propriété à des équipes spécialisées dans un domaine spécifique. Il favorise évolutivité, libre-service et gouvernance permettant gestion des données fédérée gestion des données l'entreprise.
Les quatre piliers du data mesh les suivants :
- Propriété orientée domaine : les équipes de domaine sont propriétaires de leurs données et en sont responsables.
- Les données en tant que produit : les données ont une propriété claire, des normes de qualité et une facilité de recherche.
- Infrastructure de données en libre-service : plateforme centralisée qui permet aux équipes métier de créer et de gérer facilement data products.
- gouvernance fédérée : gouvernance sont définies de manière centralisée, mais exécutées de manière distribuée entre les domaines.
Ces principes permettent des pratiques évolutif, sécurisées et distribuées en matière de données à grande échelle.
Un lac de données est un dépôt centralisé dépôt données brutes, généralement géré par une équipe centrale chargée des données. Un data mesh une architecture décentralisée dans laquelle les équipes métier possèdent et gèrent leurs données comme des produits, avec une propriété distribuée plutôt qu'un contrôle centralisé. Alors qu'un lac de données se concentre sur l'emplacement où les données sont stockées, un data mesh sur la manière dont la propriété, l'accès et gouvernance des données gouvernance structurés au sein d'une organisation.
ETL (Extract, Transform, Load) est un processus permettant de déplacer et de transformer des données, tandis que data mesh une approche architecturale qui permet une décentralisation de la propriété des données. Ils répondent à des préoccupations différentes : ETL se concentre sur la manière dont les données sont traitées et déplacées, tandis que data mesh sur qui possède et gère les données et comment elles sont régies. Data mesh toujours utiliser des pipelines ETL pour créer data products, mais dans le cadre d'un modèle fédéré avec des pipelines et une infrastructure appartenant au domaine.
Actian permet data mesh grâce à sa plateforme de Data Intelligence métadonnées. Elle prend en charge les catalogues de données fédérés, la propriété des données orientée domaine et une marketplace de données d'entreprise marketplace la découverte et le partage data products. Grâce à son architecture de graphe de connaissances, à l'automatisation et à gouvernance intégrée, Actian aide les organisations à déployer data mesh leurs équipes distribuées.
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