Data mesh vs. data lake : quelles différences ?

De nombreuses entreprises connaissent déjà le concept de data lake, mais l’émergence du paradigme data mesh suscite inévitablement des comparaisons.

Alors, lorsqu’on oppose data mesh et data lake, qu’est-ce qui les distingue réellement et dans quels contextes chacun est-il le plus adapté ?

Définir le data lake & le data mesh

Data lake

Un data lake est un réservoir centralisé capable de stocker des volumes massifs de données structurées, semi-structurées et non structurées, le tout dans leur format natif.

Il est comparable à un immense bassin où convergent les informations issues de systèmes transactionnels, d’applications métier, de capteurs IoT ou encore de logs applicatifs.

Dans le secteur du e-commerce, par exemple, un data lake peut agréger des historiques de navigation, des transactions et des avis clients afin de nourrir des modèles prédictifs.

Cette approche centralisée est souvent considérée comme une première étape avant de construire un véritable data hub permettant d’unifier la gouvernance et l’accès aux données.

Data mesh

À l’opposé du modèle centralisé, le data mesh représente un changement de paradigme.

Plutôt que de regrouper toutes les données dans un seul espace, cette approche les traite comme des produits de données distribués, gérés par les domaines métier eux-mêmes.

Chaque équipe devient responsable de la qualité, de la conformité et de la mise à disposition de ses propres jeux de données.

Ce concept a été formalisé pour la première fois par ThoughtWorks dans un livre blanc fondateur sur le data mesh, qui décrit cette approche comme une rupture par rapport aux architectures centralisées classiques.

Un exemple concret : dans une banque, le département “risques” gère ses indicateurs de conformité, tandis que l’équipe “relation client” administre ses données CRM. Chacun produit et expose ses données, tout en respectant un socle commun de gouvernance.

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Différences clés entre data mesh et data lake

Centralisation vs. décentralisation

Le data lake regroupe tout dans un référentiel unique, ce qui simplifie le stockage massif.

À l’inverse, le data mesh répartit la donnée entre domaines, offrant une vision plus distribuée et orientée métier.

Propriété et responsabilité

Dans un data lake, la responsabilité incombe généralement à l’équipe IT centrale.

Dans un data mesh, chaque domaine devient propriétaire de ses données, renforçant la responsabilisation et l’accountability.

Scalabilité et flexibilité

Le data lake peut stocker des pétaoctets de données, mais son infrastructure centralisée peut créer des goulets d’étranglement.

Le data mesh, en distribuant la charge, permet une montée en charge indépendante par domaine.

Qualité et gouvernance

La gouvernance est appliquée de manière uniforme dans un data lake, mais parfois éloignée des besoins métiers.

Dans un data mesh, chaque équipe garantit la qualité de ses données, ce qui rapproche gouvernance et usage concret.

Outils et infrastructures

Un data lake s’appuie sur des solutions massives comme Amazon S3, Azure Data Lake ou Hadoop.

Le data mesh, lui, favorise la diversité : chaque domaine choisit des outils adaptés à ses contraintes, créant un paysage plus hétérogène.

Intégration des données

Le data lake nécessite des processus ETL (Extract, Transform, Load) standardisés.

Dans un data mesh, l’intégration est gérée localement par les domaines, permettant des approches plus flexibles comme l’ELT ou les API temps réel.

Granularité des accès

Dans un data lake, définir des règles fines d’accès est complexe. Le data mesh permet de définir des règles par produit de données, alignées sur les besoins métiers.

Coûts

Un data lake demande un investissement initial élevé en stockage et en infrastructure. Le data mesh peut optimiser les coûts en répartissant les ressources selon les besoins spécifiques des domaines.

Agilité

Le data mesh favorise des itérations rapides, car chaque équipe gère ses jeux de données.

Dans un modèle centralisé, toute évolution passe par des circuits plus longs et souvent bureaucratiques.

Recherche et découverte

Dans un data lake, l’accumulation rend la recherche complexe, même avec un catalogue.

Dans un data mesh, les ensembles sont plus ciblés et contextualisés, ce qui facilite la découverte.

Maintenance et exploitation

Un data lake exige une équipe dédiée pour son entretien. Dans un data mesh, un incident est circonscrit à un domaine, évitant un impact global.

Conformité réglementaire

Un data lake applique un cadre unique. Un data mesh permet de décliner des règles spécifiques par domaine, ce qui peut être crucial pour les multinationales.

Évolution et versionnage

Le versionnage de larges ensembles dans un data lake est complexe. Dans un data mesh, chaque domaine peut appliquer son propre système de versionnage adapté.

Le rôle des métadonnées & des catalogues de données

Dans les deux modèles, comprendre l’origine, la transformation et la relation entre les données est essentiel.

• Dans un data lake, le catalogue de données permet de retrouver et d’explorer des ensembles massifs, en fournissant métadonnées, définitions et contexte
• Dans un data mesh, les métadonnées deviennent encore plus critiques. Le data catalog harmonise la description et l’accès aux données, assurant cohérence et gouvernance malgré la décentralisation

Cas d’usage : quand choisir un data lake ou un data mesh ?

Data lake

• Grandes entreprises cherchant un réservoir centralisé pour répondre à des besoins analytiques variés
• Organisations souhaitant stocker des volumes bruts massifs à moindre coût pour un traitement futur
• Cas typiques : e-commerce, utilities, telcos

Data mesh

• Entreprises disposant de multiples équipes souhaitant conserver l’autonomie de leurs données tout en les rendant accessibles à l’échelle de l’organisation
• Organisations voulant encourager une culture d’appropriation des données et d’optimisation par domaine
• Cas typiques : banques, assurances, entreprises internationales multi-filiales

Data lake ou data mesh pour vos équipes ?

Le choix n’est pas une question de supériorité, mais d’adéquation avec les besoins de l’entreprise :

• Volume et diversité des données manipulées
• Niveau souhaité de décentralisation
• Culture interne et organisation

Les data lakes offrent un modèle éprouvé de centralisation et d’analytique, tandis que le data mesh introduit une nouvelle logique, axée sur l’ownership et la gouvernance distribuée.

À mesure que les organisations évoluent, leur choix entre ces deux modèles sera guidé par leurs enjeux stratégiques.

Une constante demeure : la nécessité d’une gouvernance robuste, d’une gestion fine des métadonnées et d’une qualité irréprochable des données.

Ce sont ces piliers qui permettent à la donnée de rester un actif précieux, générateur d’insights et d’innovation.

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.