Le “Data Mesh” est devenu un “buzz word”.
Il répond à l’ambition de donner la main aux métiers pour l’activation de leurs données.
Est-ce une organisation autour de la démocratisation des pratiques ou une nouvelle révolution technologique ?
Pour y voir plus clair, nous distinguerons les données communes à l’entreprise des données propres à un métier.
Par exemple, un client intéresse le marketing, mais existe aussi pour la finance, la logistique… contrairement à une campagne email qui fait partie exclusivement de l’animation marketing.
1. Modèles centralisés VS décentralisés ?
▶ Les directions techniques veulent un système d’information maitrisé, et cette exigence ne fait que prendre de l’ampleur avec notamment le déploiement du ” Pay as you go “, l’explosion des attaques en cybersécurité, ou encore le respect des contraintes règlementaires (RGPD …).
▶ Les divisions métiers ne veulent pas dépendre de la disponibilité de l’IT (le goulot d’étranglement) et veulent plus d’autonomie dans le traitement de leurs données devenus l’actif stratégique de leur activité.
▶ Exprimer une vision « corporate », en s’appuyant notamment sur un modèle de données qui reprend les objets métiers et leurs relations.
▶ Mutualiser les ressources, pour minorer le TCO de l’usage de ces données.
▶ Mettre sous contrôle ces données ‘stratégiques’ : sécurité, lineage, droits d’accès …
▶ Maitriser l’impact des traitements sur la consommation des ressources machines.
Attention de ne pas sous-estimer l’importance de la construction de pipelines par domaines au sein de ces pipelines.
3. Donner de l'autonomie aux directions pour le traitement de leurs données
▶ On proposera du ” low code ” ou même des langages de code simples pour donner la main à des équipes ” d’analystes ” des directions métiers.
▶ On pourra ajouter une couche de virtualisation.
▶ On s’appuie sur des solutions du marché pour gérer les accès et maanger l’observabilité.
Au final, la donnée devient un produit de chaque département concerné, au sein d’un écosystème maitrisé.
4. Proposer des Fronts aux utilisations finaux, en mode services et/ou applications
▶ Des Apps peuvent être développées à destination de consommateurs internes ou externes, en mode service, via des API et/ou des outils de construction de Front en mode ” low code”.
▶ Des applications sont mises à disposition des consommateurs internes finaux pour qu’ils puissent “activer” les données, en privilégiant la richesse des fonctionnalités et l’ergonomies pour l’utilisateur.
▶ L’IA générative ouvre de nouvelles opportunités pour donner accès aux données via des prompts.
L’objectif est que l’apps ou l’application métier puise dans les couches de stockages déjà mises-en-oeuvre : plateformes d’entreprise ou “workspaces” dédiés, sans recourir à une base en propre qu’il faut synchroniser.
Chez Arhis, c’est la tâche des experts de définir avec l’entreprise le meilleur “sourcing” et de préparer les données, entre qualité et performance, en confrontant la disponibilité des données avec les exigences métiers.