Les architectures de données centralisées traditionnelles peinent à répondre aux exigences modernes. À mesure que les organisations se développent, leurs besoins en données augmentent, tout comme les goulots d'étranglement. Découvrez Data Mesh : une approche révolutionnaire qui redéfinit la manière dont les entreprises conçoivent l'architecture et la propriété des données.
Data Mesh décentralise la propriété des données en les considérant comme un produit et en confiant à des équipes métiers la responsabilité de gérer, d'exploiter et d'innover avec leurs propres ensembles de données. Contrairement aux lacs de données ou entrepôts de données traditionnels, où une équipe centrale contrôle l'ensemble des données, Data Mesh permet aux différentes unités opérationnelles (marketing, finance, opérations) de prendre en main leurs données.
Pourquoi est-ce important ?
Les modèles centralisés peinent à évoluer. À mesure que les organisations collectent davantage de données, les équipes centrales sont submergées de demandes, ce qui retarde souvent l'obtention d'informations et freine l'innovation. À l'inverse, un maillage de données permet des opérations de données évolutives, agiles et adaptées au domaine, améliorant considérablement le délai d'obtention d'informations.
Selon Zhamak Dehghani, l'architecte initial du concept, les quatre piliers de Data Mesh sont :
- Propriété des données orientée domaine
- Les données en tant que produit
- Infrastructure de données en libre-service
- gouvernance informatique fédérée
Ces principes permettent non seulement l'autonomie, mais aussi la responsabilisation et la qualité des données. Chaque équipe de domaine est responsable du cycle de vie de ses produits de données, notamment de leur découvrabilité, de leur sécurité et de leur fiabilité. Il en résulte des ensembles de données de meilleure qualité et une moindre dépendance à un service informatique central surchargé.
L'adoption est déjà en cours. Netflix, JPMorgan Chase et Intuit figurent parmi les entreprises qui explorent ou mettent en œuvre Data Mesh pour décloisonner les données et accélérer l'analyse. Grâce à des outils natifs du cloud comme Snowflake, Databricks et dbt, la création de produits de données spécifiques à un domaine n'a jamais été aussi simple.
En résumé ?
Si votre organisation peine à gérer l'échelle de ses opérations de données, la décentralisation de la propriété des données via Data Mesh pourrait bien constituer votre prochain atout concurrentiel. Il ne s'agit pas seulement d'un changement technique, mais aussi d'un changement culturel. Et ce n'est que le début.
