Tout savoir sur le Data Mesh

Les entreprises s’investissent aujourd’hui de plus en plus dans la valorisation de leurs données. Pourtant, les méthodes classiques d’intégration, de centralisation et de traitement montrent parfois leurs limites. Le Data Mesh s’impose alors comme une nouvelle approche, plus décentralisée et plus agile, où chaque domaine métier peut piloter ses propres données. Mais concrètement, qu’est-ce que le Data Mesh, et comment le mettre en place ?

Qu’est-ce que le Data Mesh ?

Pour faire efficace, on pourrait résumer le concept de Data Mesh en trois mots : décentralisation, responsabilisation et interconnexion.

Décentralisation

Plutôt que de rassembler toutes les données dans une unique plate-forme ou un unique Data Lake, on considère chaque domaine métier (finance, supply chain, RH, marketing…) comme responsable de la production de ses propres jeux de données.

Ces domaines deviennent alors les « product owners » de leur univers de données, chargés de les transformer en actifs prêts à être consommés par les autres équipes, dans un catalogue centralisé. En synthèse : décentralisation dans la production du « Data Product » mais centralisation pour son utilisation !

Responsabilisation

Le Data Mesh prône donc la responsabilisation des équipes métiers pour la collecte, la qualité, le traitement et la publication de leurs données. L’idée : permettre un meilleur alignement entre la connaissance du domaine et la gouvernance des données, tout en évitant le fameux silo « IT vs. Métiers ».

Interconnexion

Même s’il repose sur une logique décentralisée, le Data Mesh n’a rien d’anarchique. On y retrouve des principes d’interopérabilité et des standards pour échanger ou fusionner les « data products » (jeux de données packagés) entre les différents domaines.

Autrement dit, il y a des garde-fous pour garantir la cohérence à l’échelle de toute l’organisation.

Le concept de data product est d’ailleurs indissociable du Data Mesh : il s’agit de considérer chaque jeu de données comme un produit, avec un niveau de qualité et de service clairement défini, et un « mode d’emploi » pour son utilisation.

Par ailleurs, l’observabilité des flux et de l’utilisation des data products devient essentielle : elle permet de détecter rapidement les anomalies, de mesurer la performance des pipelines et de s’assurer que chaque domaine respecte les standards de qualité et de disponibilité.

Le Data Mesh constitue une réponse intéressante à l’éparpillement grandissant des données et aux frustrations liées aux approches trop centralisées.

Les principes de fonctionnement d’un Data Mesh

Pour fonctionner efficacement, l’approche Data Mesh s’appuie sur plusieurs principes clés :

• Approche orientée domaine : Chaque domaine métier devient propriétaire et expert de ses données, depuis la collecte jusqu’à l’industrialisation. Cela se traduit souvent par la création de « squads » ou de petites équipes pluridisciplinaires associant des profils data engineers et experts métiers.
• Interopérabilité et standardisation : Les données produites par chaque domaine doivent être facilement consommables par les autres. D’où la définition de standards d’API, de schémas ou de contrats de données, pour que l’ensemble fonctionne comme un écosystème.
• Automatisation et self-service : Le Data Mesh encourage l’outillage et l’autonomie. Chaque domaine doit être capable de déployer ses pipelines ou ses transformations sans dépendre en permanence d’une équipe centrale. On cherche à réduire la friction technique et à favoriser une culture d’innovation.
• Gouvernance globale : Encore une fois, la décentralisation ne rime pas avec chaos. Une gouvernance transversale fixe les règles en matière de qualité, de sécurité, de métadonnées ou encore de conformité réglementaire.

Complémentarité du Data Mesh avec les approches plus classiques

Le Data Mesh ne signe évidemment pas la fin des Data Lakes ou Data Warehouses centralisés.

Au contraire, ces solutions « classiques » peuvent rester pertinentes pour certains cas où l’on doit agréger des données massivement ou réaliser des analyses globales (BI transverse, reporting financier…). On parle alors de Data Mesh hybride, où certains domaines fonctionnement en Mesh (données ultra-spécifiques, ownership local) tandis que d’autres flux demeurent centralisés.

Et quand on part de zéro ?

Tout dépend de votre organisation et de vos spécificités.

Certaines entreprises passent directement à un modèle Data Mesh si elles ont une culture agile bien ancrée et que les métiers sont prêts à gérer leurs propres actifs.

D’autres préfèrent conserver un socle de Data Lake ou de Data Warehouse, puis y greffer des principes de Data Mesh pour accroître l’autonomie des équipes métier. Les deux ne s’excluent pas, ils se complètent !

Focus sur : Data Mesh et Data Fabric

Concept plus large de « tissu de données » automatisé, la Data Fabric vise à unifier et à orchestrer l’ensemble des sources de données et des services associés (intégration, qualité, gouvernance). Elle s’appuie souvent sur l’IA pour cataloguer, profiler, normaliser les données, et les rendre accessibles.

Le Data Mesh est quant à lui davantage un modèle d’organisation et de gouvernance décentralisée. Il ne fournit pas a priori une couche unique de découverte ou de traitement automatisé.

En revanche, le Data Mesh s’adapte très bien à une logique Data Fabric : la Fabric peut fournir un cadre technique unifié, tandis que la Mesh définit la distribution entre les domaines métiers.

Quels cas d’usages pour un Data Mesh ?

Le modèle Data Mesh adresse un large périmètre de besoins…

• Des organisations multisite ou multi-filiales où chaque entité peut gérer ses données propres tout en les rendant accessibles au groupe.
• Des grandes sociétés industrielles où chaque unité de production a des spécificités, des systèmes hétérogènes et des KPI différents.
• Des banques ou compagnies d’assurance qui doivent partager des données fiables entre différentes business units (crédit, épargne, assurance-vie, gestion de patrimoine…), tout en respectant les contraintes réglementaires.
• Des Retailers et e-commerçants qui ont besoin de segmenter la donnée par gamme de produits ou par région.
• Etc.

Les bénéfices attendus d’un Data Mesh…et les limites à anticiper

Bénéfices du Data Mesh

• Plus de réactivité : les équipes métiers, propriétaires de leurs données, sont plus réactives et peuvent livrer des innovations data plus rapidement.
• Moins de dépendance au service IT central : moins d’effet « goulot d’étranglement » quand tout devait passer par la DSI ou un data lake unique.
• Meilleure qualité métier : Qui mieux que le domaine finance pour comprendre les règles de gestion comptables ? Le Data Mesh replace la compétence métier au cœur de la data, améliorant ainsi la fiabilité des informations.

Limites du Data Mesh

• Risque de fragmentation : sans une gouvernance forte, on peut retomber dans une multiplication de silos, où chaque domaine définit ses règles et formats sans alignement.
• Besoin de compétences polyvalentes : les squads métiers doivent maîtriser les aspects data engineering, ce qui peut nécessiter des recrutements ou de la formation interne.
• Pilotage transversal complexe : la gouvernance globale devient cruciale pour harmoniser les approches, assurer la sécurité et la conformité réglementaire.

Pour tirer le meilleur du Data Mesh, il faut une gouvernance solide, des outils partagés et un socle commun de standards.

Comment mettre en place un Data Mesh, étape par étape ?

Vous envisagez d’adopter un modèle Data Mesh ? Voici quelques étapes et conseils pratiques qu’il nous semble important de respecter pour réussir votre démarche :

1. Identifiez vos domaines : Quelles sont les grandes entités ou business units susceptibles de devenir des « data domains » ? Clarifiez leur périmètre et leurs jeux de données.
2. Formez des équipes pluridisciplinaires : affectez un responsable data par domaine, accompagné d’un ou deux data engineers, data analysts, voire data stewards.
3. Définissez un cadre de gouvernance :
   • Règles de qualité de données
   • Schémas et contrats de données
   • Politique d’accès et de sécurité
   • Documentation et normes de métadonnées
4. Outillez l’écosystème : solutions d’intégration, MDM (Master Data Management), data catalog, plateformes d’API Management… tout ce qui facilite la publication et la consommation des data products.
5. Standardisez la publication des données : chaque domaine doit fournir ses données sous forme de produits réutilisables (API, datasets, etc.), avec une description claire et des SLA (service level agreement) si besoin.
6. Itérez progressivement : commencez par un ou deux domaines pilotes, validez les retours, ajustez la gouvernance… avant d’étendre le modèle.

Les composants nécessaires au succès

• Le pilier : une démarche de gestion des données de référence au travers d’un outil de MDM (Master Data Management) . L’objectif est garantir la cohérence, l’unicité et le partage des données de référence (clients, produits, fournisseurs) communes à plusieurs domaines.

Note : Comme évoqué plus haut, dans un Data Mesh, chaque domaine métier gère ses propres données. Sans un cadre global, des incohérences et des doublons peuvent rapidement apparaître. C’est là que le Master Data Management intervient : il assure l’unicité, la qualité et l’interopérabilité des données de référence (clients, produits, fournisseurs…) entre les domaines, y compris dans un environnement cloud. Ce MDM devient le socle transverse pour partager des informations communes à l’ensemble de l’organisation, quel que soit le lieu de stockage ou le mode de déploiement (on-premise ou cloud).

• Une plateforme d’API Management : pour exposer de façon sécurisée les data products.
• Un Data Catalog : pour cartographier et documenter l’ensemble des assets data disponibles, qu’ils soient centralisés ou décentralisés.
• Des connecteurs et un bus applicatif : afin d’intégrer facilement les flux de données entre les divers systèmes de chaque domaine.

Le positionnement de Blueway autour du Data Mesh

Chez Blueway, nous accompagnons les entreprises dans leurs démarches de gouvernance et d’exploitation de la donnée depuis plusieurs années.

Avec notre plateforme Phoenix, nous couvrons un large spectre : du MDM au Data Catalog, de l’API Management à la supervision des flux, sans oublier la modélisation et l’automatisation des processus (BPM).

Pourquoi est-ce clé pour le Data Mesh ?

Parce qu’une approche Data Mesh nécessite une gouvernance encore plus exigeante.

Quand la donnée est répartie dans plusieurs domaines, il faut s’assurer qu’elle reste cohérente, fiable et conforme.

Le module Data Governance de Phoenix apporte justement cette couche transverse de MDM, permettant de mettre en place des référentiels (clients, produits…) partagés et assurant la cohérence ainsi que la qualité des master datas à l’échelle de l’entreprise, y compris dans une architecture distribuée ou cloud. En parallèle, myDataCatalogue aide chaque domaine à décrire et publier ses jeux de données, le tout sécurisé par un pilotage d’API et une supervision centralisée pour éviter l’apparition de nouveaux silos.

Quelques notions clés en lien avec le Data Mesh pour y voir plus clair

• Data Product : jeu de données traité et packagé, prêt à la consommation par d’autres équipes ou applications. Il est géré comme un véritable produit : description, version, qualité, SLA… Dans le Data Mesh, chaque domaine métier fournit et maintient ses data products, garantissant ainsi leur pertinence et leur fiabilité.
• Virtualisation de données : approche qui permet de consolider et de requêter différentes sources (bases de données, API, fichiers…), sans avoir à les déplacer physiquement dans un seul et même entrepôt. Cela facilite la mise à disposition rapide d’informations pour les consommateurs de données, tout en laissant les données à leur emplacement d’origine.

Échangez sur l’interopérabilité de votre SI avec un expert Blueway !

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