{"id":68419,"date":"2022-11-24T14:07:29","date_gmt":"2022-11-24T14:07:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=68419"},"modified":"2024-09-20T17:45:52","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:52","slug":"artefact-x-google-cloud-workshop-data-mesh-principles-promises-and-realities-of-a-decentralized-data-management-model","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/blog\/artefact-x-google-cloud-workshop-data-mesh-principles-promises-and-realities-of-a-decentralized-data-management-model\/","title":{"rendered":"Data Mesh : Principes, promesses et r\u00e9alit\u00e9s d'un mod\u00e8le de gestion d\u00e9centralis\u00e9e data"},"content":{"rendered":"<p><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:750px;--awb-max-height:422px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:56.27%;\" ><iframe title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ZPSmL-PaF_w?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"750\" height=\"422\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Pour activer les sous-titres en anglais, cliquez sur l'ic\u00f4ne \"CC\" puis sur \"Param\u00e8tres\". Ensuite, choisissez l'option \"Subtiles\" puis \"Traduire automatiquement\" en anglais ou dans la langue de votre choix.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-2 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Le 27 septembre, lors de la conf\u00e9rence Big Data &amp; AI Paris 2022, Justine Nerce, partenaire conseil Data chez Artefact et Killian Gaumont, responsable conseil Data chez Artefact, ainsi qu'Amine Mokhtari, sp\u00e9cialiste de l'analyse Data chez Google Cloud, ont anim\u00e9 un atelier sur le maillage Data. Le maillage Data est l'un des sujets les plus br\u00fblants de l'industrie data aujourd'hui. Mais qu'est-ce que c'est ? Quels sont ses avantages pour les entreprises ? Et surtout, comment les entreprises peuvent-elles le d\u00e9ployer avec succ\u00e8s dans leurs organisations ?<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-center fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-2 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Data mesh est un nouveau mod\u00e8le organisationnel et technologique pour la gestion d\u00e9centralis\u00e9e de data. Il s'agit d'une approche d'architecture distribu\u00e9e pour la gestion de data analytique, qui permet aux utilisateurs d'acc\u00e9der facilement \u00e0 data et de l'interroger l\u00e0 o\u00f9 elle se trouve, sans la transporter d'abord vers un lac ou un entrep\u00f4t de data. Data mesh repose sur quatre principes fondamentaux :<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-1 fusion-checklist-default type-icons paddingList dark-text\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">Propri\u00e9t\u00e9 du domaine data,<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Data en tant que produit,<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Federated data governance,<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>data en libre-service en tant que plateforme.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-text fusion-text-4\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><a href=\"https:\/\/conference.artefact.com\/l\/597421\/2022-10-06\/j12pw5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L'atelier<\/a> a \u00e9t\u00e9 divis\u00e9 en trois parties :<\/p>\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Valeur commerciale : Pourquoi adopter une approche produit\/maille ? Comment sert-elle les objectifs commerciaux de l'entreprise ?<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Approche de d\u00e9ploiement : Comment r\u00e9ussir ? Quelles sont les \u00e9tapes \u00e0 suivre et le mod\u00e8le d'organisation \u00e0 utiliser ?<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Pile technologique : Pourquoi choisir Google comme solution technologique ?<\/li>\n<\/ol>\n<p>Pour lancer la discussion sur la valeur commerciale, Justine Nerce a expliqu\u00e9 : \u201cL'une des meilleures raisons d'adopter une approche produit\/maillage est qu'elle \u00e9limine deux cercles vicieux. Le premier consiste \u00e0 \u2018r\u00e9inventer la roue\u2019 chaque fois qu'une nouvelle utilisation de data appara\u00eet : une nouvelle \u00e9quipe est form\u00e9e et cr\u00e9e son propre pipeline data pour r\u00e9pondre \u00e0 ses besoins sp\u00e9cifiques. Le r\u00e9sultat ? Aucune possibilit\u00e9 de partage, aucune possibilit\u00e9 de r\u00e9utilisation des technologies choisies. La seconde est la \u2018construction d'un monolithe\u2019 lorsqu'une nouvelle utilisation de data aboutit dans le carnet de commandes d'une \u00e9quipe centrale de data, puis est confi\u00e9e \u00e0 des \u00e9quipes non sp\u00e9cialis\u00e9es dans data qui proc\u00e8dent \u00e0 une collecte massive de data, \u00e0 une transformation g\u00e9n\u00e9rique et au d\u00e9veloppement de cas d'utilisation, avec le risque de ne pas r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs\u201d.\u201d<\/p>\n<p>Mais avec une approche produit, le cercle vicieux se transforme en cercle vertueux. Lorsqu'une nouvelle utilisation de data \u00e9merge, au lieu de construire quelque chose de nouveau, data mesh recherche ce qui existe d\u00e9j\u00e0 et peut \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9. Il identifie les domaines d\u00e9j\u00e0 charg\u00e9s de traiter des sujets donn\u00e9s et recherche les produits data existants qui peuvent acc\u00e9l\u00e9rer la cr\u00e9ation et le d\u00e9veloppement de nouveaux besoins, soit tels quels, soit dans le cadre de processus it\u00e9ratifs visant \u00e0 cr\u00e9er de nouveaux produits personnalis\u00e9s. Tous ces produits peuvent \u00eatre publi\u00e9s dans le catalogue de l'entreprise.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Comment les produits data cr\u00e9ent de la valeur pour l'entreprise<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Les produits Data existent depuis longtemps dans les entreprises, mais dans le maillage data, les utilisations et les qualifications de data sont essentiellement diff\u00e9rentes, explique Killian Gaumont :<\/p>\n<blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cLe produit data d'aujourd'hui est une combinaison de data mis \u00e0 la disposition de l'entreprise pour un usage professionnel et de caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques qui facilitent l'utilisation et la r\u00e9utilisation de data\u201d.<\/div>\n<\/blockquote>\n<p>Pour \u00eatre inclus dans le maillage data, un produit data doit \u00eatre :<\/p>\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Dirig\u00e9 par une \u00e9quipe de propri\u00e9taires d\u00e9vou\u00e9s ;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Orient\u00e9 vers l'utilisateur final et largement adopt\u00e9 ;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">De qualit\u00e9 tout au long de son cycle de vie ;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">R\u00e9utilisable tel quel ou pour construire d'autres produits ;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Accessible \u00e0 tous les utilisateurs ;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Normalis\u00e9 pour que tout le monde parle la m\u00eame langue.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Chez Artefact, les produits data sont class\u00e9s en trois familles de produits diff\u00e9rentes. \u201cIl y a des produits bruts tels que les databases utilis\u00e9es pour les processus d'entreprise - qui sont n\u00e9anmoins des produits data\u201d, assure Killian. \u201cEnsuite, il y a les produits data enrichis d'algorithmes personnalis\u00e9s ou de recommandations de produits, comme Interaction 360\u00b0. Au sommet, on trouve des produits finis align\u00e9s sur l'utilisation, tels que les tableaux de bord. Il s'agit de produits grand public, con\u00e7us pour cr\u00e9er de la valeur en liant le d\u00e9veloppement du produit \u00e0 la strat\u00e9gie de l'entreprise.\u201d<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">D\u00e9ploiement du maillage data dans l'entreprise<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/\">Artefact<\/a>\u2019L'approche de data pour le d\u00e9ploiement du maillage commence \u00e0 petite \u00e9chelle, en priorisant les cas d'utilisation et les points probl\u00e9matiques de l'entreprise. Tous les domaines et produits data n\u00e9cessaires pour chaque cas d'utilisation prioritaire (du data brut aux produits finis) sont ensuite identifi\u00e9s. Une future \u00e9quipe est constitu\u00e9e pour d\u00e9velopper les premiers produits et d\u00e9finir des normes. Il est ensuite possible d'identifier les produits connexes qui seront d\u00e9velopp\u00e9s \u00e0 l'avenir.<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Datamesh-article-picture.png\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Il y a trois conditions pr\u00e9alables au d\u00e9ploiement d'un r\u00e9seau maill\u00e9 data. La premi\u00e8re : l'\u00e9limination des silos.<\/p>\n<p>\u201cPour que data mesh soit un succ\u00e8s, nous devons \u00e9voluer vers un mod\u00e8le organisationnel qui brise les silos entre l'informatique, data et l'entreprise pour avoir des \u00e9quipes de plate-forme compos\u00e9es d'\u00e9quipes multi-domaines et multi-produits, dans toutes les entit\u00e9s\u201d, d\u00e9clare Killian. \u201cIl est \u00e9vident que cela ne se fera pas du jour au lendemain. Mais nous avons d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 briser les silos en int\u00e9grant les \u00e9quipes commerciales dans les \u00e9quipes informatiques data afin que les \u00e9quipes de produits qui d\u00e9veloppent des produits data puissent travailler plus efficacement\u201d.\u201d<\/p>\n<p>Le deuxi\u00e8me pr\u00e9requis est le propri\u00e9taire du produit Data, qui joue un r\u00f4le cl\u00e9 dans la coordination de la mise en \u0153uvre du maillage data. Le propri\u00e9taire du produit data a trois missions : concevoir, construire et promouvoir les produits data. Les deux premi\u00e8res missions sont explicites ; la troisi\u00e8me est tout aussi importante, car la force d'un produit data r\u00e9side dans le fait qu'il est adopt\u00e9 et utilis\u00e9 par les entreprises. \u201cLe propri\u00e9taire du produit data est charg\u00e9 de veiller \u00e0 ce que le produit data soit document\u00e9, compr\u00e9hensible et accessible aux utilisateurs, et align\u00e9 sur les besoins de l'entreprise. Les crit\u00e8res de r\u00e9ussite sont ses indicateurs cl\u00e9s de performance : utilisation, performance technique, qualit\u00e9 de data\u201d, ajoute Killian.<\/p>\n<p>La derni\u00e8re condition pr\u00e9alable est que l'entreprise soit en mesure de d\u00e9finir clairement et continuellement ses domaines data et, une fois que le mod\u00e8le a prouv\u00e9 sa valeur, qu'elle soit capable de passer \u00e0 l'\u00e9chelle sup\u00e9rieure.<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/workshop-DATA-MESH-2.jpg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-8\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Voici les trois questions les plus fr\u00e9quemment pos\u00e9es par les clients qui mettent en \u0153uvre le maillage data, ainsi que les recommandations de Artefact pour d\u00e9finir avec succ\u00e8s les domaines, mesurer la r\u00e9ussite et savoir quand il est opportun de passer \u00e0 l'\u00e9chelle sup\u00e9rieure.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">La pile technologique : g\u00e9rer le maillage data avec Google Cloud<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-9\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>\u201c La premi\u00e8re chose dont les \u00e9quipes data et informatiques ont besoin pour mettre en \u0153uvre data mesh est la capacit\u00e9 \u00e0 rendre leur data d\u00e9couvrable et accessible en le publiant dans un catalogue data \u201d, commence Amine Mohktari. \u201cPour ce faire, Google dispose d'un premier pilier, Big Query, qui permet la cr\u00e9ation d'ensembles data partageables. Le deuxi\u00e8me pilier, le catalogue lui-m\u00eame, est rendu possible par Analytics Hub, qui cr\u00e9e des liens vers tous les datasets cr\u00e9\u00e9s par les diff\u00e9rents membres de l'organisation ou ses partenaires afin que les abonn\u00e9s puissent y acc\u00e9der facilement.\u201d<\/p>\n<p>\u201cIl est important de comprendre que seuls des liens vers data sont cr\u00e9\u00e9s - jamais de copies. Gr\u00e2ce \u00e0 ce syst\u00e8me, les abonn\u00e9s peuvent utiliser data comme s'il leur appartenait, m\u00eame s'il reste dans son emplacement physique d'origine. Cela reste vrai m\u00eame si vous avez des jeux de data stock\u00e9s dans un autre cloud\u201d, assure Amine.<\/p>\n<p>L'exp\u00e9rience de l'utilisateur est un principe majeur du syst\u00e8me et se refl\u00e8te dans tous les aspects du maillage de data, non seulement en facilitant le partage et la composition de data, mais aussi en maintenant data disponible en permanence, quel que soit le nombre d'utilisateurs actifs.<\/p>\n<p>En ce qui concerne la s\u00e9curit\u00e9 et la gouvernance de data, Google a tout pr\u00e9vu avec Dataplex, sa structure intelligente de data qui permet d'unifier data distribu\u00e9 et d'automatiser la gestion et la gouvernance de data \u00e0 travers ce data afin d'alimenter l'analyse \u00e0 l'\u00e9chelle. Avec un cadre de gestion des identit\u00e9s et des acc\u00e8s (IAM) permettant d'attribuer une identit\u00e9 unique \u00e0 chaque consommateur de data, \u201cDataplex offre aux entreprises un ensemble de piliers techniques qui leur permettent de r\u00e9aliser n'importe quelle mise en \u0153uvre de la gouvernance de la mani\u00e8re la plus simple possible\u201d, explique M. Amine.<\/p>\n<p>\u201cChez Google Cloud, notre objectif est de vous fournir un data platform sans serveur qui permettra \u00e0 vos \u00e9quipes data de se concentrer sur des domaines tels que les processus et les cas d'utilisation m\u00e9tier, o\u00f9 elles ont une valeur ajout\u00e9e que personne d'autre ne peut produire.\u201d<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/workshop-DATA-MESH-3-1.jpg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-10\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><strong><em>\u00a0Le Dataplex de Google offre aux utilisateurs une vue \u00e0 360\u00b0 des produits data publi\u00e9s et de leur qualit\u00e9.<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-4 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Conclusion : trois pi\u00e8ges \u00e0 \u00e9viter lors de la mise en \u0153uvre du maillage data<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-11\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><strong>NE LE FAITES PAS<\/strong> &gt; Rester bloqu\u00e9 dans une vision de projet au lieu d'une vision de produit<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; D\u00e9finissez les produits prioritaires data en fonction des diff\u00e9rentes utilisations ;<\/p>\n<p><strong>NE LE FAITES PAS<\/strong> &gt; D\u00e9velopper le nouveau mod\u00e8le trop rapidement<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Testez le mod\u00e8le \u00e0 l'aide d'un mod\u00e8le op\u00e9rationnel bien d\u00e9fini ;<\/p>\n<p><strong>NE LE FAITES PAS<\/strong> &gt; D\u00e9ployer un \u00e9cosyst\u00e8me technique trop complexe<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Maintenez la pile technologique \u00e0 un niveau peu \u00e9lev\u00e9 afin d'avoir le plus grand nombre de joueurs possible.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Justine Nerce et Killian Gaumont (Artefact) ainsi qu'Amine Mokhtari (Google Cloud) ont organis\u00e9 un atelier sur le maillage Data.<\/p>","protected":false},"featured_media":68430,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-68419","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/68419","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/68430"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68419"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=68419"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=68419"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}