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Le modèle de maillage data a gagné en popularité ces dernières années en tant que moyen d'aborder la gestion data d'une manière plus modulaire et décentralisée. L'idée derrière un maillage data est de traiter data comme un produit, plutôt qu'un sous-produit (pour chaque cas d'utilisation), et de construire data des produits qui sont détenus et maintenus par des domaines d'activité spécifiques au sein d'une organisation.
L'approche du produit data : avantages commerciaux
L'un des principaux avantages de cette approche est qu'elle permet une plus grande flexibilité et une plus grande souplesse dans la manière dont data est utilisé et consulté. Plutôt que d'avoir une équipe centralisée responsable de l'ingestion et de la gestion des pipelines data , data mesh permet à chaque domaine data d'être responsable de son propre data et de construire des produits data adaptés aux besoins de l'entreprise. La décentralisation de la propriété de data réduit les goulets d'étranglement : les nouvelles sources data peuvent être intégrées plus rapidement et les modifications de data peuvent être effectuées plus facilement en réponse aux changements dans l'entreprise.
Un autre avantage de cette philosophie de la "pensée produit" est qu'elle encourage la collaboration entre les domaines et donc les unités opérationnelles. En traitant data comme un produit, il devient plus facile pour les différentes équipes de partager et d'utiliser le site data des autres, d'une manière qui leur soit utile. Cela peut également conduire à de nouvelles perspectives et opportunités qui n'auraient pas été possibles avec une approche plus cloisonnée de la gestion de data . Par exemple, une nouvelle valeur data apparaît lorsque les ventes d'un produit peuvent être comparées à la composition de ses matières premières et à l'évolution de ses prix.
Mise en œuvre de data en tant que produit : préoccupations organisationnelles
Cependant, cette nouvelle approche s'accompagne de quelques défis. L'un des plus importants est la gestion des dépendances entre les différents produits data . Comme chaque domaine d'activité est responsable de son propre site data, les modifications apportées par un domaine peuvent avoir un impact sur les autres. Cela signifie que des politiques claires et une coordination entre les équipes de domaine doivent être établies pour garantir que data est utilisé et géré de manière cohérente. C'est pourquoi un bureau central doit coordonner la mise en œuvre des "principes de gouvernance fédérée". Un autre défi consiste à s'assurer que data est d'une qualité et d'une fiabilité suffisantes pour être utilisé comme produit. Pour ce faire, il faut mettre l'accent sur la gouvernance et le contrôle de la qualité de data , ainsi que sur la surveillance et le test réguliers des produits data afin de s'assurer qu'ils répondent aux besoins de l'entreprise.
Data mesh : une approche stratégique pour la gestion de data
Malgré ces défis, l'approche maillée data peut apporter une valeur significative aux organisations. En traitant data comme un produit et en construisant des produits data adaptés aux besoins spécifiques des différents objectifs de l'entreprise, les organisations peuvent dégager de nouvelles perspectives et opportunités qui n'auraient pas été possibles avec une approche plus cloisonnée de la gestion data . Avec la bonne gouvernance et le bon contrôle de la qualité en place, l'approche maillée data peut aider les organisations à naviguer dans le volume sans cesse croissant de data et à transformer ce data en un atout stratégique pour l'entreprise.
