Le Data Mesh peut-il révolutionner la gestion des données en entreprise ?

Qualité des données, conduite du changement : qu’est-ce que le Data Mesh ?

Le Data Mesh propose une approche fédérée et décentralisée pour gérer les données. Contrairement aux architectures centralisées traditionnelles, elle repose sur quatre piliers fondamentaux :

1. Domaine ownership : chaque domaine métier est responsable de ses propres données, renforçant l’autonomie et réduisant ainsi les dépendances aux équipes informatiques centrales.
2. Data as a Product : les données sont traitées comme des produits, avec une attention portée à leur qualité, leur accessibilité et leur valeur pour les utilisateurs finaux.
3. Plateforme self-service : une infrastructure technologique robuste permet aux équipes métiers de manipuler les données sans avoir besoin d’un expert technique.
4. Gouvernance fédérée : des standards globaux garantissent la cohérence et la sécurité, tout en laissant aux domaines la flexibilité nécessaire pour innover.

Rôles et responsabilités des équipes : vers une autonomie des métiers ?

Dans une architecture Data Mesh, la mise en place des bonnes équipes est cruciale pour le succès de cette transformation. Le Data Mesh nécessite une réorganisation autour des domaines métiers de l’entreprise. Cela implique la création d'équipes pluridisciplinaires, alliant expertise métier et compétences techniques, capables de gérer l'intégralité du cycle de vie des données.

En parallèle, des équipes transverses sont nécessaires pour assurer la gouvernance globale, l'interopérabilité et les infrastructures communes. Cette nouvelle organisation vise à responsabiliser les équipes métiers tout en maintenant une cohérence d'ensemble, permettant ainsi une gestion des données plus agile, évolutive et alignée sur les besoins business. Nous pouvons notamment parler de l’équipe domaine, bien sûr, en charge de comprendre, d’explorer et d’utiliser les données afin d’en dégager de la valeur. Nous avons aussi l’équipe de gouvernance, responsable de définir et d'harmoniser les politiques et les standards data au sein de l’organisation ainsi que l’équipe facilitatrice, qui accompagne les équipes domaines pour modéliser les données, faciliter l’utilisation de la plateforme libre service et maintenir l'interopérabilité des produits des domaines. Enfin, il ne faut pas négliger l’équipe facilitatrice qui accompagne les équipes domaines pour modéliser les données, faciliter l’utilisation de la plateforme libre service et maintenir l'interopérabilité des produits.

Impacts du Data Mesh sur l’architecture technique et les outils

L’approche Data Mesh est un sujet organisationnel et technique. Pour rappel, le Data Mesh vise à remplacer les architectures monolithiques par une architecture distribuée, décentralisée et fédérée. Cette nouvelle architecture a des conséquences sur les caractéristiques des outils et des composants de la plateforme ainsi que sur les règles d’exposition et d’accès aux données.

L’un des piliers du Data Mesh est d’appliquer une approche produit aux données. Cette méthode permet de répondre à l’ensemble des enjeux d’un Data As A Product de l’organisation. Pour ce faire, chaque data product devrait respecter le schéma ci-dessous :

Les avantages clés du Data Mesh

La mise en place d’une organisation Data Mesh implique de nombreux avantages qui vont faciliter la création de valeur pour votre organisation :

• Réduction des délais de mise sur le marché : les équipes métiers, autonomes, peuvent développer et mettre à disposition rapidement des produits data au sein de l’organisation ;
• Amélioration de la qualité des données : avec des responsabilités et des objectifs clairement définis, la qualité des données devient un enjeu partagé ;
• Évitement des goulots d’étranglement IT : la décentralisation de la donnée allège les charges de travail des équipes centrales, en particulier les DSI ;
• Facilité de partage : l’application d’une approche produit à des données permet de rendre la donnée accessible, partageable et favorise l’interopérabilité entre les domaines.

Limites des organisations Data Mesh

Bien que l’approche Data Mesh apporte son lot d’avantages, il est important d’identifier des points de vigilance :

• Changements organisationnels : un besoin de compétences data va apparaître, des recrutements en ressources externes et la mise en place d’un plan de formations seront nécessaires ;
• Difficultés de gouvernance : la gouvernance des données dans un environnement distribué, si elle n’est pas pilotée correctement, peut devenir complexe, avec des responsabilités mal définies et des décisions incohérentes ;
• Risque de duplication : la décentralisation peut conduire à une duplication des ressources entre les domaines et entraîner des incohérences entre les différentes versions des données si elles sont mises à jour indépendamment dans chaque domaine ;
• Défis technologiques : la distribution des données entre différents domaines peut potentiellement affecter les performances globales du système. Le choix de l'architecture et des outils doit tenir compte de cette spécificité.

Les défis et clés de succès

Malgré les défis inhérents à ce sujet, mc2i se positionne comme un partenaire clé pour accompagner les entreprises pour garantir une transformation data réussie. Quelques mesures ciblées peuvent être mises en place pour les surmonter efficacement :

• Conduite du changement : former et acculturer les équipes à cette nouvelle organisation est essentiel. Il faut identifier les parties prenantes et les impliquer dans cet important changement pour réussir la mise en place du Data Mesh
• Approche agile et itérative : pour commencer, identifier un data domaine pilote permet de recueillir les premiers échecs et de capitaliser sur les réussites avant de déployer le Data Mesh à l’ensemble des data domaines ;
• Gouvernance forte : il faut harmoniser les standards tout en respectant l’autonomie des domaines. En effet, la définition des critères de qualité, de conformité et des politiques de sécurité des données est un sujet qui doit être traité.
• Adaptation technologique : l’architecture technique doit être modulaire, décentralisée et interopérable, il faut étudier les technologies et les outils déjà existants qui peuvent être réutilisés au sein de l’organisation pour ne pas partir d’une page blanche.

Un levier stratégique pour votre transformation

L'approche Data Mesh propose une transformation profonde dans la manière dont les entreprises gèrent et exploitent leurs données.

Cependant, de nombreuses questions restent ouvertes :

• Comment s’assurer que la gouvernance fédérée reste efficace face à des besoins métier toujours plus complexes ?
• Quels sont les outils émergents qui viendront enrichir ou perturber ce modèle ?
• Jusqu’où peut-on pousser l’autonomie des domaines sans sacrifier la cohérence globale ?

Ces interrogations soulignent l'importance de continuer à expérimenter, échanger et apprendre pour tirer le meilleur parti de ce paradigme en constante évolution.