Les architectures de données centralisées traditionnelles se répandent sous le poids des demandes modernes. Au fur et à mesure que les organisations grandissent, leurs besoins en données - et leurs goulots d'étranglement. Entrez le maillage des données: une approche révolutionnaire qui redéfinit la façon dont les entreprises pensent de l'architecture des données et de la propriété.
À la base, le maillage de données décentralise la propriété des données en traitant les données comme un produit et en attribuant des équipes axées sur le domaine la responsabilité de gérer, de servir et d'innover avec leurs propres ensembles de données. Contrairement aux lacs de données traditionnels ou aux entrepôts, où une équipe de données centrale régit tout, les données Mesh autorisent les unités commerciales individuelles - marchandage, financement, opérations - pour prendre en charge leurs données.
Pourquoi est-ce important?
Parce que les modèles centralisés ont du mal à évoluer. À mesure que les organisations collectent plus de données, les équipes centrales sont submergées par les demandes, retardant souvent les informations et ralentissant l'innovation. En revanche, un maillage de données permet des opérations de données évolutives, agiles et spécifiques au domaine, améliorant considérablement le temps de l'inssité.
Selon Zhamak Dehghani, l'architecte original du concept, les quatre piliers du maillage de données sont:
- Propriété des données axée sur le domaine
- Données en tant que produit
- Infrastructure de données libre-service
- Gouvernance informatique fédérée
Ces principes permettent non seulement l'autonomie, mais favorisent également la responsabilité et la qualité des données. Chaque équipe de domaine est responsable du cycle de vie de ses produits de données, y compris la découverte, la sécurité et la fiabilité. Cela signifie des ensembles de données de meilleure qualité et moins de dépendance à l'informatique centrale surchargée.
L'adoption est déjà en cours. Netflix, JPMorgan Chase et Intuit font partie des entreprises explorant ou mettant en œuvre un maillage de données pour décomposer les silos et accélérer l'analyse. Avec des outils natifs du cloud comme Snowflake, Databricks et DBT, la construction de produits de données spécifiques au domaine n'a jamais été aussi possible.
Conclusion?
Si votre organisation a du mal à mettre à l'échelle les opérations de données, la décentralisation de la propriété des données via le maillage de données pourrait être votre prochain avantage concurrentiel. Ce n'est pas seulement un changement technique - c'est culturel. Et c'est juste de commencer.
