Data Mesh: tout ce qu’il faut savoir

Temps de lecture : 4 minutes

Initié par Zhamak Dehghani, experte en data et fondatrice de l’entreprise Stealth Startup, le Data Mesh est un nouveau paradigme dont l’objectif consiste à mieux piloter le patrimoine de données des entreprises. Quels sont les avantages de cette nouvelle architecture de données ? Comment l’utiliser afin d’optimiser la gestion des données en entreprise ?

  1. Qu’est-ce que le Data Mesh ?
  2. Le Data Mesh : comment ça marche ?
  3. Les avantages d’utiliser l’approche Data Mesh
  4. Quels sont les cas d’usage ?

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1.Qu’est-ce que le Data Mesh ?

Le Data Mesh se base sur une architecture décentralisée et distribuée, au sein de laquelle la data est structurée et organisée par métier – finance, marketing, communication, ressources humaines, IT, etc. – et accessible en libre-service. La donnée est ici traitée comme un produit à part entière et exploitée au travers d’une gouvernance désilotée entre les différents métiers.

Considérée comme la nouvelle génération d’architecture de données, l’approche Data Mesh est l’évolution logique des modèles de Data Lake et de Data Warehouse, dont l’architecture centralisée et monolithique présente de nombreux freins à l’exploitation des données : avec le Data Mesh, en revanche, les entreprises entrent dans une nouvelle ère placée sous le signe d’une stratégie de données puissante et à (très) grande échelle.

2.Le Data Mesh : comment ça marche ?

L’approche est fondée sur plusieurs grands principes :

La propriété des données

Le patrimoine de données de l’entreprise est partagé entre plusieurs responsables – aussi appelés les « data owners » – en fonction des différents métiers. Chaque responsable travaille ses données comme un produit et interagit avec les autres responsables afin de faciliter la communication et la collaboration autour de la data ;

Le libre-service

Ici, l’objectif est de décomplexifier la collecte et le traitement des données à l’aide de plateformes en libre-service, au sein desquelles les tâches d’automatisation, d’intégration ou de transformation des données sont accessibles au plus grand nombre. Les responsables de données sont ainsi déchargés de nombreuses contraintes techniques ;

L’interopérabilité

L’approche Data Mesh repose sur des modèles standardisés, qui structurent le maillage des données et sont capables de faciliter la collaboration et le travail entre les équipes. Formats des données, politiques de sécurité, choix technologiques, labellisation des métadonnées, accessibilité de l’information, documentation… Tout est normalisé et unifié à l’échelle de l’entreprise ;

La sécurité

Cette gouvernance normée qui lui est propre contribue à l’adoption de bonnes pratiques par tous les métiers. Une dynamique qui profite pleinement à la sécurité des données et des processus. De plus, dans un contexte de Data Mesh, les données et les infrastructures sont auditées à intervalles réguliers, ce qui apporte une couche de sécurité supplémentaire.

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3.Les avantages d’utiliser l’approche Data Mesh

L’approche Data Mesh offre des gains techniques conséquents en termes de rapidité, d’agilité et d’accessibilité des données. Chaque domaine de données est désormais piloté de façon indépendante et personnalisée, les plateformes peuvent être mises à jour sans être redéployées entièrement et chaque métier peut accéder aux données dont il a besoin lorsqu’il le souhaite. De plus, le Data Mesh est synonyme de rentabilité : cette approche impulse l’adoption de technologies Cloud natives, moins coûteuses et plus flexibles dans leur gestion des ressources que d’autres environnements technologiques.

4.Quels sont les cas d’usage ?

Par ailleurs, l’innovation est l’essence même du Data Mesh et donne aux entreprises les moyens d’adresser plusieurs cas d’usage en ce sens, tels que l’analyse de données en temps réel, la détection de fraudes ou encore l’analyse des données collectées par les IoTs – Internet of Things. Ce paradigme est aussi un véritable outil d’aide à la prise de décision, grâce à une analyse poussée des données issues de l’activité, c’est-à-dire les données de « Business Intelligence », et celles émanant des clients, également appelées « Customer Intelligence ».

Le Data Mesh est aussi utilisé pour :

  •  • Moderniser et optimiser les activités de DevOps ;
  •  • Démocratiser l’usage de l’intelligence artificielle (IA), au travers, notamment, du développement et de l’enrichissement de modèles de Machine Learning ;
  •  • Prévenir les risques de perte de données ;
  •  • Renforcer la qualité d’interaction des chatbots et assistants virtuels grâce à des flux de données automatisés et précis.

Si les bénéfices adressés par le Data Mesh sont légion, cette approche ne convient néanmoins pas à toutes les organisations : seules les grandes entreprises qui génèrent et manipulent des données complexes et en très grandes quantités ont intérêt à initier une telle démarche. De plus, un Data Mesh qui fonctionne est structuré autour de plusieurs équipes d’experts capables de travailler en toute autonomie, et sur des sujets complexes. Il est également essentiel pour les entreprises de s’accorder sur la propriété inhérente à chaque donnée avant même d’initier un Data Mesh, sans quoi la gouvernance risquerait de s’en trouver dégradée voire inefficace.

 

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Questions Fréquentes

Le Data mesh, c’est quoi ?

Le Data Mesh est une architecture de données décentralisée qui permet d’améliorer la gestion des données d’une organisation en créant des produits de données autonomes et indépendants. La donnée est ici traitée comme un produit à part entière et exploitée au travers d’une gouvernance désilotée entre les différents métiers.

Quelle est l’utilité du data mesh?

Le Data Mesh permet d’avoir un accès facile et efficace aux données grâce à une architecture distribuée et autonome. Il favorise l’agilité et la flexibilité en permettant aux équipes de développer et de déployer rapidement des applications utilisant les données dont elles ont besoin.

Quels sont les bénéfices du data mesh ?

Le Data Mesh permet une amélioration en termes de vitesse, d’agilité et d’accessibilité des données, ainsi que la gestion de chaque domaine de données de manière indépendante et personnalisée. L’utilisation d’un Data Mesh permet également d’optimiser les coûts en adoptant des technologies Cloud natives qui sont moins onéreuses et plus flexibles dans la gestion des ressources par rapport à d’autres environnements technologiques.

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