En favorisant une approche décentralisée et en considérant les données comme des produits, cette architecture a gagné en popularité dans plusieurs entreprises françaises. Cet article explore les concepts fondamentaux de Data Mesh, les raisons de son adoption croissante, et présente quelques exemples d’entreprises françaises qui ont franchi le pas vers cette nouvelle approche.
Le concept de Data Mesh
Data Mesh, en français "maillage de données" ou "structure de données distribuée", est une architecture relativement récente qui vise à révolutionner la gestion des données au sein des organisations. Contrairement aux modèles centralisés, où les données sont collectées, stockées et analysées dans un unique entrepôt ou lac de données, le Data Mesh promeut la décentralisation et une distribution des données entre les différentes équipes de l’organisation.
Ce modèle repose sur plusieurs piliers essentiels :
1. Données comme produit (Data as a product)
Dans une architecture Data Mesh, chaque domaine ou équipe métier de l’entreprise est responsable de ses propres données. Les données ne sont plus simplement un sous-produit des activités de l’entreprise, mais deviennent un véritable produit avec ses utilisateurs, ses consommateurs, et ses propriétaires. Les équipes qui possèdent les données sont chargées de les traiter et de les rendre accessibles aux autres équipes, tout en garantissant leur qualité et leur fiabilité.
2. Architecture décentralisée
Plutôt que de regrouper toutes les données dans un Datawarehouse ou un Datalake, l’approche Data Mesh propose une décentralisation complète. Chaque équipe métier devient responsable de la gestion, du stockage et de l’analyse des données liées à son domaine d’activité. Cela permet d’éviter les goulets d’étranglement souvent associés aux architectures centralisées, où une seule équipe centrale (l’équipe data) gère l’ensemble des besoins en données de l’organisation.
3. Approche orientée domaine
Le Data Mesh s'inspire des principes de la "domain-driven design" (DDD), où chaque domaine ou équipe métier gère ses propres données et analyses. Cela permet une plus grande spécialisation et une meilleure compréhension des besoins spécifiques de chaque domaine. Par exemple, l’équipe marketing peut se concentrer sur l’analyse des comportements des consommateurs, tandis que l’équipe finance peut gérer ses propres indicateurs de performance financière.
4. Gouvernance et interopérabilité distribuées
L’un des défis majeurs de l’approche Data Mesh est de garantir une gouvernance efficace malgré la décentralisation. Cela est rendu possible grâce à l’instauration d’une gouvernance fédérée, où chaque équipe ou domaine a des règles claires à respecter concernant la gestion des métadonnées, la sécurité et la qualité des données. L’objectif est de garantir que les différents domaines puissent échanger et collaborer sans friction, tout en maintenant une cohérence globale.
5. Infrastructure en libre-service
Le Data Mesh encourage la mise en place d’une infrastructure en libre-service, qui permet aux équipes métiers de travailler en autonomie sur leurs propres données. Les outils d’analyse, de stockage et de traitement des données sont mis à la disposition de chaque équipe, leur offrant ainsi une plus grande flexibilité pour répondre à leurs besoins spécifiques. Des outils tels que Power BI, Excel, ou d’autres solutions BI sont utilisés par les équipes non spécialisées pour effectuer leurs propres analyses.
Pourquoi la centralisation des données montre ses limites ?
Dans les entreprises, les architectures centralisées telles que les Datawarehouses et les Datalakes ont dominé la scène de la gestion des données pendant plusieurs décennies. Cependant, elles ont montré des limites importantes à mesure que les volumes de données augmentaient et que les besoins métiers évoluaient. Voici quelques-unes des principales limites de ces architectures centralisées :
1. Goulets d’étranglement au sein des équipes data
Dans un modèle centralisé, une seule équipe de data engineers est responsable de gérer l’ensemble des besoins en données de l’entreprise. Cela crée des goulets d’étranglement, car cette équipe doit répondre aux demandes de plusieurs départements simultanément. Le manque de réactivité et de flexibilité peut freiner les autres équipes, notamment marketing, finance ou RH, qui souhaitent réaliser des analyses plus rapidement.
2. Manque d’agilité
Les architectures centralisées manquent souvent d’agilité. Les équipes métiers, qui acquièrent de plus en plus de compétences en analyse de données, ont besoin de pouvoir accéder à des données en temps réel et de manière autonome. Or, dans un modèle centralisé, elles dépendent toujours de l’équipe centrale, ce qui ralentit leurs processus.
3. Silos de données et complexité croissante
À mesure que les entreprises croissent, les volumes de données augmentent de manière exponentielle. Les architectures centralisées ont du mal à s’adapter à ces volumes croissants et à intégrer des données provenant de sources diverses, ce qui aboutit souvent à des silos de données.
Adoption de Data Mesh en France
Plusieurs entreprises françaises ont commencé à adopter l’architecture Data Mesh pour répondre à ces défis et moderniser leur gestion des données. Parmi elles, on peut citer :
1. Société Générale
La banque française Société Générale a exploré l’approche Data Mesh pour améliorer la gestion de ses données clients et financières. L’objectif était de permettre à ses équipes métiers, comme les équipes marketing et les équipes produits, d’avoir un accès direct aux données dont elles ont besoin pour optimiser leurs analyses.
2. Decathlon
Le géant du sport Decathlon a opté pour l’approche Data Mesh afin de permettre à ses différentes équipes internationales de mieux gérer leurs données. Les équipes locales sont désormais responsables de leurs propres données tout en respectant les normes de gouvernance de l’entreprise, facilitant ainsi une analyse plus rapide et une meilleure prise de décision.
3. Renault
Dans l’industrie automobile, Renault a également adopté cette architecture pour décentraliser la gestion de ses données. Avec des équipes réparties dans le monde entier, cette approche permet de rendre chaque département responsable de ses propres analyses, tout en garantissant une gouvernance distribuée.
Les avantages de Data Mesh
L’adoption du Data Mesh offre plusieurs avantages :
- Autonomie des équipes métiers : Chaque équipe peut gérer ses propres données et analyses, ce qui améliore la réactivité et l’agilité de l’entreprise.
- Qualité et gouvernance des données : Grâce à une gouvernance fédérée, les données sont mieux organisées et de meilleure qualité, ce qui réduit les erreurs d’analyse.
- Collaboration inter-départementale : Le Data Mesh facilite l’échange de données entre les différents départements, favorisant une meilleure collaboration.
- Scalabilité : L’approche décentralisée permet une meilleure gestion des volumes de données croissants sans entraîner de goulets d’étranglement.
Conclusion
En tant qu’architecture moderne et agile, le Data Mesh représente une véritable révolution dans la manière dont les entreprises gèrent et exploitent leurs données. En décentralisant les responsabilités et en permettant aux équipes métiers de traiter leurs propres données comme des produits, cette approche apporte plus de flexibilité, d’autonomie et de réactivité. Si la centralisation des données a montré ses limites, notamment en termes de gouvernance et d’agilité, le Data Mesh ouvre la voie à une nouvelle ère de gestion des données, et son adoption par des entreprises françaises telles que Société Générale, Decathlon et Renault en est la preuve.
