Le Data Mesh, la réponse aux limites des architectures data traditionnelles en 4 piliers fondateurs.

L’écosystème Data est en constante mutation. Alors que les entreprises cherchent des moyens de mieux collecter, gérer et exploiter leurs vastes gisements et autres actifs de données, une nouvelle approche nommée Data Mesh s’impose. Développée par Zhamak Dehghani, cette méthode vise à repenser notre façon de traiter les données.

1. Découpage en Data Domains

• Les Data Domains représentent le découpage au sein de l’entreprise (par métiers par exemple), chacun ayant ses propres données et ses responsabilités afférentes. En découpant les données en domaines, cela permet de réduire la complexité et améliorer l’efficacité de la gestion des données.
• Avantages:
  • Simplification de la gestion des données.
  • Meilleure optimisation et exploitation des données.
  • Capacité à évoluer sans compromettre l’intégrité des données.

2. Data as a Product

• Le concept de « Data as a Product » encourage les organisation à appréhender et traiter leurs données comme un produit. Ceci implique une équipe dédiée pour chaque ensemble de données, assurant sa qualité et sa pertinence tout au long de son cycle de vie.
• Avantages:
  • Assure une qualité et fiabilité des données.
  • Favorise une culture d’ownership.
  • Optimise la valeur pour les consommateurs de données.

3. Self-Service Data Infrastructure as a Platform

• Ce la représente la mise en place d’une infrastructure qui permet aux équipes d’accéder, de gérer et d’exploiter les données sans dépendre d’une équipe centrale.
• Avantages:
  • Accélération de l’innovation.
  • Réduction des dépendances et silos.
  • Autonomie accrue pour les équipes de données.
• Solutions éditeurs: Des acteurs comme Databricks, Snowflake et Redshift ont adopté cette approche et sont de plus en plus populaires.

4. Gouvernance Fédérée

• En lieu et place d’une approche centralisée, la gouvernance fédérée vise à distribuer la gestion des données à travers l’organisation, équilibrant autonomie locale et directives globales.
• Avantages:
  • Adaptabilité aux besoins spécifiques de chaque domaine.
  • Maintien d’une standardisation et cohérence globale.

Le Data Mesh est une tendance de fond en architecture de données car elle représente une approche novatrice c’est une réponse aux défis croissants que pose la gestion des données à grande échelle. Elle permet aux organisation d’entrer réellement dans une nouvelle ère Data-Centric.

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