Data Mesh / Data Meshing : Explication et définition du concept

Le Big Data est un univers passionnant où chaque année, des innovations et pratiques professionnelles émergent. C’est un domaine d’activité qui évolue rapidement. À chaque nouveaux problèmes rencontrés, des solutions sont développées.Le Data mesh est l’une de ces solutions.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
7/6/2024

Qu’est-ce que le Data mesh ?

Le Big Data est un univers passionnant où chaque année, des innovations et pratiques professionnelles émergent. C’est un domaine d’activité qui évolue rapidement.

À chaque nouveaux problèmes rencontrés, des solutions sont développées.

Le Data mesh est l’une de ces solutions.

Cette nouvelle approche de la donnée répond à des problèmes bien ancrés au sein des organisations. Des problèmes qui ralentissent les équipes dans l'exploitation de la donnée.

Dans cet article, nous allons vous donner les clés pour comprendre : 

  • Le concept et les principes du Data mesh
  • Pourquoi le Data mesh s'est développé dans les entreprises
  • Les bénéfices pour les équipes Data d'utiliser un Data mesh
  • Les bonnes pratiques pour le mettre en oeuvre dans son organisation

Le concept du Data mesh

Le Data mesh est un modèle de gestion des données qui a pour but de la rendre plus efficiente. 

Le principe est simple, décentraliser la responsabilité de la collecte, du traitement et de la diffusion des données au sein d'une organisation. 

L'objectif d'un data mesh est de rendre les données plus accessibles, fiables et exploitables pour les équipes métiers. Et améliorer ainsi leur processus de prise de décision.

C'est une approche qui diffère de la gouvernance centralisée.

Contrairement aux approches traditionnelles où un département centralisé est responsable de la création et de la maintenance de ses propres données. Le Data mesh propose de distribuer ces responsabilités à travers différentes équipes ou domaines d'expertise. 

Chaque équipe est responsable de la création et de la maintenance de ses propres données. 

Cela permet de favoriser l'autonomie, l'agilité et l'innovation au sein de l'organisation.

Le Data mesh repose sur 4 piliers

Produits Data

Chaque équipe est considérée comme un producteur de données et doit fournir des produits de données de haute qualité. Ces produits de données sont conçus pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs internes de l'organisation.

Ils sont publiés dans un catalogue centralisé, où les autres équipes peuvent les découvrir et les consommer. 

Ainsi, le Data mesh encourage la collaboration et le partage des connaissances entre les différentes équipes, tout en garantissant la qualité et la pertinence des données fournies.

Domaines de données

Avec l'architecture du data mesh, la gouvernance passe d'un modèle centralisé à un modèle décentralisé. Ici, chaque domaine est responsable de la gouvernance de ses produits de données. 

Leur responsabilité est variée : elle inclut la création et la mise en œuvre de politiques de sécurité, le contrôle de la qualité et la conformité réglementaire.

Chaque domaine métier gère la collecte, le stockage et la viabilité des données.

Gouvernance des données

L'architecture d'un data mesh garantit que chaque produit de données est découvrable et interopérable. Cela signifie que bien que la propriété des données soit décentralisée, les données elles-mêmes ne sont pas cloisonnées. 

Les produits de données peuvent être facilement trouvés et utilisés par les équipes dans toute l'organisation. Ils fonctionnent bien avec les autres car ils utilisent une structure standard et un modèle de données partagé. 

Cela rend les données compréhensibles et exploitables pour les utilisateurs de données tels que les data scientists et les équipes d'ingénierie.

Infrastructure / plateforme Data 

Le Data mesh repose sur une infrastructure technologique robuste, évolutive et flexible. 

L'utilisation de plates-formes cloud natives est courante, favorisant la distribution et l'évolutivité des produits de données. Cela favorise également l'auto-service des datas, ce qui signifie que les utilisateurs finaux peuvent accéder aux informations dont ils ont besoin sans dépendre d'une équipe centrale. 

Cela réduit les délais et les problèmes liés à la demande d'informations.

Pourquoi le Data mesh s'est développé dans les entreprises ?

En 2023, les organisations évoluent dans des environnements digitaux de plus en plus complexes, favorisant la croissance des volumes de données.

Arrivé à un stade, ces volumes sont difficiles à traiter pour de nombreuses entreprises. La variété des sources et des types de datas compliquent leur exploitation. Et apportent son lot de problèmes.

Les problèmes de sécurité des données

En matière de sécurité des datas, le défi majeur que les entreprises rencontrent souvent est la protection contre les accès non autorisés. 

Les données sensibles et confidentielles peuvent être accidentellement exposées, voire volées par des cybercriminels. 

À l'époque de la RGPD, la non-conformité peut coûter cher. 

Les problèmes d'accès aux données 

Accéder aux bonnes informations au bon moment est un défi constant pour les entreprises.

Souvent, les données sont stockées dans des silos, rendant leur accès et leur utilisation compliqués. Cela provoque des retards de prise de décision, des opportunités manquées et une baisse de la performance générale. 

Les problèmes de productivité des équipes Data 

Dans un modèle monolithique de gestion des données, les équipes passent beaucoup de temps à collecter, à nettoyer et à préparer les données pour l'analyse. Cela peut entraîner une baisse de la productivité et du moral des équipes. 

De plus, comme une seule équipe est généralement responsable de toutes les données, le risque d'engorgement est élevé. 

Les bénéfices d'adopter le Data mesh dans son entreprise

Le Data mesh améliore la fiabilité et la sécurité des données

Chaque équipe est responsable de la qualité et de la sécurité de ses propres données, ce qui permet de réduire les risques liés à la confidentialité et à la conformité.

Cela favorise une plus grande responsabilité et expertise car chaque équipe est responsable de la qualité et de l'accessibilité de ses propres ressources.

De plus, le Data mesh favorise la transparence des données, car chaque équipe doit documenter et partager les informations sur ses datas.

Cela permet une meilleure traçabilité et une meilleure compréhension de l'origine et de la qualité des datas utilisées dans l'organisation.

Le Data mesh booste la productivité des équipes

Lorsque la gouvernance des données n'est plus centralisée, mais répartie dans les différentes équipes de l'entreprise, la durée pour traiter les données se voit optimisée.

En traitant les données comme des produits, le Data mesh rend les informations plus accessibles aux parties prenantes de l'entreprise. Cela favorise une prise de décision plus rapide et éclairée, renforçant ainsi l'agilité et la capacité à s'adapter aux changements du marché. 

En fin de compte, il contribue à l'amélioration des performances et de la compétitivité de l'entreprise.

Cela permet une prise de décision plus rapide et plus efficace, car les équipes ont une connaissance approfondie des données qu'elles gèrent. 

De plus, cela favorise la collaboration entre les équipes, car elles peuvent partager leurs connaissances et leurs compétences pour résoudre des problèmes communs liés aux données. 

Le Data mesh favorise la scalabilité 

L'un des avantages clés qu'apporte le Data mesh à votre entreprise est la scalabilité

Avec la croissance constante des volumes de données manipulées par les entreprises, il est essentiel que les systèmes de gestion des données puissent répondre à ces exigences grandissantes. 

Des systèmes non scalables peuvent rapidement devenir un goulot d'étranglement, freinant la productivité et l'innovation. 

En adoptant le Data mesh, l’entreprise  sera en mesure de suivre l'évolution de ses besoins en termes de gestion de données. Facilitant la gestion de grands volumes de données.

À mesure que l'entreprise se développe, de nouveaux domaines peuvent être ajoutés sans perturber les structures existantes, favorisant ainsi la scalabilité sans effort.

Data mesh vs Data lake

Contrairement au Data mesh, le Data Lake centralise toutes les données au même endroit. Rendant difficile la gestion, l'accès ainsi que la vérification de la pertinence des données. 

A l'opposé, le Data mesh vise à responsabiliser les équipes d'un domaine particulier pour la gestion de leurs propres données, favorisant ainsi une meilleure fiabilité et une utilisation plus efficace des données.

Leur philosophie et leur mise en œuvre sont différentes.

Les bonnes pratiques pour mettre en oeuvre le Data mesh dans son organisation  

La mise en œuvre réussie du Data mesh dans votre organisation nécessite une combinaison de bonnes pratiques et de principes fondamentaux. Voici quelques conseils pour vous guider dans ce processus : 

1. Évaluation des besoins et de la maturité des données 

Avant de commencer, il est essentiel de comprendre les besoins en données de l'entreprise et d'évaluer la maturité des données. 

Pourquoi mettre en place un Data mesh ? Est-ce pour répondre à un problème de fiabilité des données ? Ou pour répondre à une baisse de productivité des équipes techniques ?

Une fois les leviers de motivation clairement définis, il faut s’entretenir avec les différents responsables des départements métiers. Le but étant d’évaluer leur niveau de maturité de leurs collaborateurs sur les données.

Sont-ils à un niveau débutant ou avancé ?

La réponse est importante puisque mettre en place un Data mesh nécessite que chaque département ait un niveau avancé sur le sujet de la donnée.

Enfin, il faut définir des objectifs clairs et atteignables, identifier les freins potentiels au projet afin de déterminer si un data mesh est approprié et comment il devrait être structuré.

2. Constitution des domaines métiers

Un aspect crucial de la mise en œuvre du Data mesh est la création d'équipes multidisciplinaires en charge de différentes sources de données. 

Comme expliqué précédemment, ces équipes doivent posséder les compétences requises pour gérer et exploiter leurs données respectives.

Elles doivent aussi comprendre le contexte d'utilisation des données pour élaborer des stratégies efficaces dans leur gestion.

(H3) 3. Réalisation de l'architecture et l'infrastructure 

Concevez l'architecture technique et l'infrastructure nécessaires pour prendre en charge le data mesh. Cela inclut la mise en place de services de données, l'automatisation, la fédération des données et la gestion de l'infrastructure en tant que code.

Dans cette structure, le rôle de la gouvernance des données évolue pour devenir un facilitateur et un guide, plutôt qu'un gardien des règles. 

Les normes de qualité des données et la réglementation en matière de protection des données sont définies de manière centralisée, mais c'est aux équipes de produits que revient la responsabilité de leur mise en œuvre. 

4. Acculturation à la donnée

Enfin, il est essentiel de mettre en place une culture de données axée sur la collaboration et le partage au sein de l'entreprise. Cela implique de promouvoir la transparence des données, de favoriser la collaboration entre les équipes et de valoriser le partage des connaissances et des bonnes pratiques. 

Il est également important de former et de sensibiliser les employés à l'importance du Data mesh et de les impliquer activement dans sa mise en place et son évolution.

En suivant ces étapes, les entreprises peuvent exploiter pleinement les avantages du Data mesh et améliorer leur gestion des données pour prendre des décisions plus éclairées et favoriser l'innovation.

Conclusion

Implémenter un Data mesh dans son entreprise demande une réflexion approfondie, car elle peut avoir un impact significatif sur le fonctionnement de l’organisation.

Avant de se lancer dans un tel chantier, posez-vous les bonnes questions : 

  • Quels sont vos besoins ?
  • Quelle est la taille et la complexité de votre entreprise ?
  • Quelle est la maturité de vos équipes à l’égard des données ?

Selon vos réponses, la mise en place d’un tel système de gouvernance se révélera pertinent ou non.

Retenez bien que mettre en place un Data Mesh peut être complexe et exigeant. Cela nécessite un engagement en termes de ressources, de compétences et de changement culturel. 

Réussir un tel projet dépend de l'alignement de l’entreprise avec ses objectifs stratégiques et de sa capacité à gérer les défis liés à la mise en œuvre. De sa volonté de promouvoir une culture de collaboration et de responsabilité en matière de données. 

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