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Le modèle de maillage de data s'est imposé ces dernières années comme un moyen d'aborder la gestion de data d'une manière plus modulaire et décentralisée. L'idée derrière un maillage de data est de traiter data comme un produit, plutôt que comme un sous-produit (pour chaque cas d'utilisation), et de construire des produits data 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 l'utilisation et l'accès à data. Plutôt que d'avoir une équipe centralisée responsable de l'ingestion et de la gestion des pipelines de data, data mesh permet à chaque domaine de data d'être responsable de son propre data et de construire des produits de data adaptés aux besoins de l'entreprise. La décentralisation de la propriété de data réduit les goulets d'étranglement : les nouvelles sources de 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 “réflexion sur le produit” est qu'elle encourage la collaboration entre les domaines et donc les unités commerciales. En traitant data comme un produit, il devient plus facile pour les différentes équipes de partager et d'utiliser 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 de 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 du 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. Chaque domaine d'activité étant responsable de sa propre 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 des différents domaines doivent être mises en place pour garantir une utilisation et une gestion cohérentes de data. 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 en tant que produit. Pour cela, il faut mettre l'accent sur le data governance et le contrôle de la qualité, ainsi que sur le suivi 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 de data a le potentiel d'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 de data. Avec une gouvernance et un contrôle de la qualité appropriés, l'approche maillée de data peut aider les organisations à naviguer dans le volume toujours croissant de data et à transformer ce data en un atout stratégique pour l'entreprise.
