Face aux défis d’évolutivité et de gouvernance de données toujours plus réparties et décentralisées, l’approche Data Mesh redistribue la gestion des données aux équipes métiers, tout en maintenant une structure de gouvernance centralisée.
À l’ère de l’IA, de l’analyse avancée et du machine learning, la capacité à gérer et à accéder efficacement aux données est devenue une pierre angulaire de la stratégie d’entreprise. À mesure que celles-ci se développent, la demande de données pertinentes et fiables de la part des différents départements s’intensifie, ce qui représente un défi de taille pour les équipes de données centralisées.
Pour naviguer dans ce paysage complexe, les entreprises innovantes se tournent vers une architecture Data Mesh, offrant une solution évolutive et sécurisée aux problèmes d’accès et de gestion des données.
Les limites de la gestion centralisée des données
La gestion centralisée des données, bien qu’efficace dans une certaine mesure, peine à répondre aux demandes des entreprises. Il existe tout simplement trop de sources de données uniques, de types d’utilisateurs différents et de restrictions réglementaires complexes à prendre en compte pour qu’une équipe centrale de gestion des données puisse gérer toutes les demandes entrantes.
Lorsqu’une organisation s’étend sur plusieurs zones géographiques ou subit des fusions et acquisitions, elle se retrouve avec une variété de sources de données, de cas d’utilisation et de systèmes dans chaque filiale. Dans ce contexte, une stratégie entièrement centralisée peut devenir inapplicable. La diversité des outils, des systèmes et des exigences réglementaires utilisés dans les différents départements peut créer un patchwork difficile à gérer des approches de la gestion des données élaborées en interne ou héritées. Les données d’une entreprise peuvent ainsi être cloisonnées dans des applications SaaS, des services IoT et des applications et bases de données mainframe.
La solution Data Mesh
Une architecture Data Mesh répond à ces défis en décentralisant la propriété des données vers des équipes spécifiques à un domaine tout en maintenant une structure de gouvernance unifiée. Cette approche allège la pression exercée sur les équipes centrales chargées des données pour servir les utilisateurs. Elle permet donc aux experts du domaine de gérer et d’utiliser les données plus efficacement sous la surveillance d’un cadre de gouvernance centralisé.
La transition vers un Data Mesh commence par le passage de données cloisonnées et d’une structure de données centralisée à une décentralisation axée sur le domaine. Cette transformation permet d’établir un Data Mesh entièrement fonctionnel, où chaque équipe gère ses données de manière autonome, pendant que l’équipe centrale de données supervise les protocoles de gouvernance à l’échelle de l’entreprise. L’amélioration de la visibilité, du contrôle et sa portée sont des étapes clés pour déployer avec succès une architecture Data Mesh.
En utilisant une stratégie Data Mesh, une entreprise peut supprimer les ralentissements et les accès non autorisés en déléguant la gestion des données à des domaines d’activité spécifiques. Ces domaines suivent des procédures approuvées, supervisées par l’équipe centrale des données qui garde un contrôle global et peut intervenir en cas de besoin. Grâce à cette approche, les membres de l’équipe peuvent se concentrer sur l’application de la politique en supervisant la gestion des données dans les différents domaines d’activité.
Création d’un centre d’excellence pour le Data Mesh
Le fondement d’une stratégie Data Mesh réussie repose sur l’établissement d’un centre de données d’excellence. Il sert de cadre d’orientation et fournit des ressources, des solutions technologiques et des plateformes pour faciliter la transition vers une architecture de données résiliente et évolutive. Les bénéfices d’un centre d’excellence de données incluent l’amélioration de l’observabilité, de la maîtrise et de l’évolutivité des données. Cela permet une meilleure compréhension de leur cycle de vie, garantit la protection des informations sensibles et la gestion appropriée de l’accès aux données, tout en répondant aux exigences de conformité. De plus, il facilite l’extension des services de données en intégrant de nouveaux utilisateurs et plateformes de manière efficace, et en réduisant les demandes individuelles grâce à des options de libre-service. Cela contribue à une adaptation plus souple à l’expansion des besoins de l’entreprise sans compromettre la sécurité ou la conformité.
Les métadonnées : La clé de la visibilité et de la gouvernance
L’utilisation efficace des métadonnées est au cœur de toute stratégie de gestion des données. Les métadonnées fournissent le contexte nécessaire à une observabilité et une gouvernance complète, permettant aux entreprises de suivre la provenance, l’accès et l’emplacement actuel des données. La visibilité et le contrôle sont des éléments clés d’un Data Mesh. Les métadonnées quant à eux contribuent à les mettre en œuvre.
En centralisant et partageant les métadonnées dans un catalogue unique, les entreprises peuvent simplifier la surveillance et l’analyse des données. Cela garantit une gouvernance des données cohérente, même avec une décentralisation. En surveillant les métadonnées, les équipes centrales peuvent superviser les demandes des utilisateurs sans devoir les approuver individuellement. Une gestion efficace des métadonnées améliore la qualité des données, la fiabilité et la disponibilité permettant des analyses avancées et des applications de machine learning.
Les équipes chargées des données sophistiquées peuvent également exploiter des paramètres granulaires de contrôle d’accès basé sur le rôle (RBAC) pour s’assurer que les utilisateurs n’ont accès qu’aux données dont ils ont besoin pour effectuer leur travail. Pour les données hautement réglementées, les entreprises devraient tirer parti de mesures de sécurité avancées telles que le réseau privé pour éviter l’exposition à l’internet public, les clés gérées par le client pour maintenir un contrôle total sur l’accès aux données, et la sélection de la région pour les exigences de résidence des données.
Pour les entreprises qui souhaitent exploiter tout le potentiel de leurs données de manière évolutive et sécurisée, l’adoption d’une architecture Data Mesh n’est pas seulement une option, c’est une nécessité. En améliorant la visibilité, le contrôle et l’automatisation grâce à une architecture Data Mesh, une entreprise peut faire évoluer son infrastructure de données en toute sécurité. Avec les avantages tangibles d’un centre de données d’excellence, une approche Data Mesh permet à une entreprise de naviguer dans les complexités des écosystèmes de données modernes. En donnant aux équipes spécialisées par domaine l’autonomie nécessaire pour gérer les données dans un cadre de gouvernance solide, les entreprises peuvent atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité, d’innovation et d’avantage concurrentiel.
En intégrant les données dans le quotidien de chacun, un centre de données d’excellence et un Data Mesh peuvent réduire les obstacles entre les départements. Cela permet aux équipes centrales de répondre plus efficacement aux besoins des utilisateurs de manière transparente et opportune. Une architecture Data Mesh améliore l’observabilité, la maîtrise et l’évolutivité tout en permettant aux différents départements d’innover et de gérer efficacement leurs données afin de pouvoir répondre rapidement aux demandes de l’entreprise.
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Par Virginie Brard, Sales Director France & Benelux chez Fivetran
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