Architecture data mesh & data catalog : la stratégie gagnante

Dans un monde où les organisations génèrent et exploitent toujours plus de données, les modèles traditionnels centralisés atteignent leurs limites.

Le data mesh, concept organisationnel et architectural moderne, propose une approche décentralisée qui redonne aux équipes la responsabilité de leurs propres données. Pour réussir cette transformation, l’association avec un data catalog est incontournable.

Ensemble, ces deux piliers permettent de bâtir une véritable stratégie data-driven au service de l’agilité, de la gouvernance et de la collaboration.

Qu’est-ce que le data mesh ? Définition et enjeux

Le data mesh est un concept de gestion des données, à la fois architectural et organisationnel, qui décentralise la conception, la création et la gestion des données au sein de l’entreprise.

Inspiré des principes de l’architecture microservices, il vise à traiter les données comme un produit, avec une responsabilité répartie entre des équipes pluridisciplinaires.

Cette approche permet de dépasser les limites des architectures monolithiques et centralisées en favorisant autonomie, agilité et collaboration

Les 4 principes fondamentaux du data mesh

1. Les données comme produit

• Concept : Chaque domaine métier considère ses données comme un produit, avec une équipe dédiée responsable de leur qualité, accessibilité et utilité.
• Responsabilité dédiée : Chaque domaine est responsable du cycle de vie de ses données – de la création à la livraison, en passant par le contrôle qualité et la documentation.
• Orientation consommateur : Les équipes priorisent les besoins des consommateurs de données (autres équipes ou clients externes), en adoptant une logique produit fondée sur le feedback et l’amélioration continue.

2. Des domaines autonomes

• Gestion décentralisée : Les équipes sont organisées par domaine métier, ce qui leur permet de gérer les données de manière indépendante.
• Domain-driven design : Inspiré du domain-driven design, le data mesh aligne la gestion des données avec les frontières naturelles de l’organisation.
• Indépendance : Chaque domaine décide de ses propres modèles de données, pipelines et outils, sans dépendre d’une équipe centrale, ce qui accélère l’innovation et la réactivité.

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3. Une infrastructure de données en tant que plateforme

• Self-service : Une infrastructure commune fournit aux équipes les outils nécessaires pour concevoir, déployer et gérer leurs produits data, sans expertise technique avancée.
• Outils réutilisables : Stockage, contrôle d’accès, traçabilité (data lineage), monitoring qualité, sécurité et confidentialité sont intégrés pour harmoniser les pratiques.
• Automatisation & scalabilité : L’infrastructure gère automatiquement l’ingestion, la transformation et la montée en charge, libérant les équipes pour se concentrer sur la valeur métier.

4. Une gouvernance distribuée

• Modèle fédéré : Contrairement aux approches centralisées, la gouvernance est distribuée. Chaque domaine applique les règles tout en respectant un cadre commun.
• Responsabilité partagée : Les équipes collaborent avec les organes de gouvernance pour adapter les politiques à leurs besoins spécifiques.
• Standards globaux : Des normes universelles (protocoles de sécurité, conformité réglementaire comme le RGPD) s’appliquent à l’ensemble de l’organisation.

Le rôle du data catalog dans un data mesh

Le data catalog est la pierre angulaire de la mise en œuvre d’un data mesh. Il fournit aux équipes les outils pour découvrir, comprendre et collaborer autour des données.

• Découverte des données : Un moteur de recherche interne permet d’identifier facilement les jeux de données disponibles dans l’entreprise, indispensable dans un environnement décentralisé.
• Métadonnées & documentation : Le catalogage enrichi en métadonnées permet de contextualiser et de garantir la traçabilité des données, conformément au principe « data as a product ».
• Collaboration : Les utilisateurs peuvent commenter, évaluer et partager les jeux de données, renforçant la transparence et la coopération.
• Gouvernance & conformité : En intégrant les règles d’accès et d’utilisation, le data catalog facilite la conformité réglementaire et la sécurité.

• Interopérabilité : Il s’intègre aux autres outils de l’écosystème data et soutient la logique de plateforme en self-service.

L’association entre un data mesh et un data catalog s’inscrit également dans une logique de Data Hub, en offrant une vision centralisée des métadonnées tout en respectant la décentralisation opérationnelle des équipes.

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Pour approfondir, consultez l’article de Martin Fowler sur les principes du data mesh

Pourquoi associer data mesh & data catalog ?

Le data mesh offre une réponse innovante à la complexité croissante des environnements data modernes, en mettant l’accent sur l’agilité et l’autonomie. Mais sans un data catalog, cette vision reste incomplète.

Ensemble, data mesh et data catalog permettent de construire une stratégie data-driven, gouvernée et évolutive, véritablement tournée vers l’AI readiness et la product governance.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.