VIDÉO | Data Mesh : ce qui marche / ce qui ne marche pas

Vous n’avez pas pu voir nos ateliers à Big Data & AI Paris cette année ? Pas de panique, on vous propose une séance de rattrapage ! Vous allez redécouvrir aujourd’hui l’atelier dédié au Data Mesh, que j’ai eu la joie d’animer. Quel est le concept du Data Mesh ? Qu’est-ce qui fonctionne ? Qu’est-ce qui ne fonctionne pas ? Le point sur ce concept génial et global…

Avec le Data Mesh, nous sommes face au premier concept complet pour l’entreprise Data-Driven.

Le Data Mesh, c’est comme si Spiderman venait redéfinir le concept de l’entreprise Data-Driven lui-même. Pourquoi Spiderman ? Parce qu’il s’agit du super-héros le plus agile de toute la galaxie des super-héros ! Il lance des toiles, l’ensemble des toiles forment un maillage… un Mesh. Spiderman est donc le super-héros qu’il nous faut pour parler de Data Mesh 😉

Mais reprenons depuis le début. Le livre « Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale » de Zhamak Dehghani, la créatrice du concept Data Mesh, est sorti en France en avril 2022. Le Data Mesh est donc un concept très récent qui a été théorisé à partir de 2018.

Les entreprises se sont largement intéressées à ce concept-là parce qu’il est complet et pertinent pour les entreprises souhaitant aller vers une exploitation des données à l’échelle de toute l’organisation.

Les entreprises se sont largement intéressées au concept du Data Mesh parce qu’il est complet et pertinent pour celles qui souhaitent aller vers une exploitation des données à l’échelle de toute l’organisation.

Les grands concepts du Data Mesh

Beaucoup d’incompréhensions persiste autour du Data Mesh. Voici quelques idées reçues souvent entendues et qui me semblent fausses.

Idée reçue #1 : Le Data Mesh est une architecture ❌

Le Data Mesh n’est ni une architecture, ni une technologie. Il embrasse certes des concepts technologiques et d’architecture, mais c’est en réalité un concept général. Il traite donc aussi les sujets d’organisation, de gestion des compétences, de management de la donnée, de gouvernance, de processus, etc.

Le Data Mesh est ainsi bien plus large qu’un concept uniquement technologique ou d’architecture. Méfiez-vous d’ailleurs des éditeurs de solutions qui veulent s’approprier ce concept : toutes les technologies peuvent fonctionner en mode Data Mesh… Même si certaines sont effectivement facilitatrices.

Idée reçue #2 : Le Data Mesh est une stratégie Data ❌

Faux ! Le Data Mesh est en réalité un modèle pour l’entreprise data-driven… modèle sur lequel on va pouvoir fonder notre stratégie data. Mais il n’est pas lui-même une stratégie data. La stratégie Data est une déclinaison pour l’entreprise d’un plan d’action spécifique et qui englobe aussi les usages, les sujets d’acculturation et les moyens dont on va disposer pour embarquer toute l’entreprise.

Idée reçue #3 : Le Data Mesh est adapté à l’IA ❌

C’est la 3^ème idée à bannir ! Non, avec le Data Mesh, on ne va pas pouvoir généraliser l’IA dans l’entreprise. Pour faire de l’IA à l’échelle et l’industrialiser, on fait appel au concept du MLOps (Machine Learning Operations).

Le Data Mesh se concentre sur l’analytique à l’échelle de l’entreprise. Il est donc utilisé pour déployer les usages de décisionnel, d’analytique avancé, voire de data science  au plus près des métiers pour les rendre autonomes et que toute l’entreprise soit véritablement data-driven.

Idée reçue #4 : Le Data Mesh est une approche décentralisée ❌

Oui et non ! Il est trop réducteur de dire que le Data Mesh est décentralisé. En réalité, le Data Mesh est une approche distribuée (rôle, périmètres de données, …) et fédérée. Il vient donc proposer une organisation impliquant directement les métiers (domaines de données) et des efforts de fédération, notamment pour la plateforme de données et de la gouvernance.

Le Data Mesh s’appuie sur 4 piliers

Le détail des 4 piliers est à retrouver dans le livre blanc « Data Mesh : Spiderman vous guide vers l’entreprise data-driven » dont je vous conseille vivement la lecture.

Mes conseils et retours d’expérience pour chacun de ces 4 piliers :

Pilier #1 : Domaine de données

• Se lancer dans un domaine pilote
• Définir un découpage des domaines calqués sur une réalité business
• Piloter les écarts de maturité des domaines

Pilier #2 : Produits Data

• Conduire un produit data pilote
• Définir et piloter des KPI d’usage
• Utiliser ce pilier comme principal axe de déploiement du Data Mesh

Pilier #3 : Plateforme Data fédérée

• Capitaliser sur les technologies déjà en place
• Compléter l’offre de service pour le déploiement des produits data
• Privilégier les approches Cloud et/ou Virtualisation

Pilier #4 : Gouvernance des données fédérées

• Un catalogue de données et de produits fédéré pour tous les domaines
• Focaliser les efforts du Data Office sur l’animation de la gouvernance

Le Data Mesh redistribue les rôles dans l’entreprise

Le Data Mesh, correspond donc à ces 4 piliers, pour organiser toute l’entreprise data-driven. Les 2 piliers « domaines de données » et « produits de données » permettent de distribuer l’information, la mettre au plus près des métiers, distribuer les compétences, les responsabilités autour de la valorisation et de la gestion des données.

Avec le Data Mesh, on a une grande redistribution des rôles, et ce sont les métiers qui prennent un rôle prépondérant.

Mais, pour ne pas retourner à l’ère du Data Chaos, on déploie aussi 2 piliers qui viennent fédérer les efforts. La DSI en est le récipiendaire, assure la bonne gestion de la plateforme de données, toute l’architecture et l’infrastructure qui va avec, ainsi que l’offre de service. Enfin, la gouvernance des données est fédérée dans l’entreprise par le Data Office.

Avec le Data Mesh, on a une grande redistribution des rôles, et ce sont les métiers qui prennent un rôle prépondérant.

Avancer sur les 4 piliers, même à un rythme différent

De manière plus globale, il est intéressant d’avancer sur les 4 piliers en même temps, même si chaque entreprise doit trouver son propre chemin. D’ailleurs, on constate que beaucoup d’organisations avancent déjà sur le pilier de la plateforme fédérée, notamment par les projets de migration cloud. Cela vient directement participer au 3e pilier.

La plupart des entreprises avancent également depuis plusieurs années sur le sujet de la gouvernance fédérée, en nommant des Data Owners, des Data Stewarts, …

Si vous déployez un programme Data Mesh dans votre entreprise, ne dites pas que c’est du Data Mesh 😉 Ce terme sonne beaucoup trop technique !

Cependant, c’est le pilier « Data as a product » qui va permettre à l’entreprise de porter haut son ambition. C’est celui qui va le plus permettre d’avancer et de rassembler. Nous accompagnons ainsi plusieurs entreprises sur la transformation de leurs modes Projets en modes Produits. Objectif : créer des produits qui viennent embarquer avec eux toutes les notions nécessaires à leur bon usage à travers toute l’entreprise.

Un dernier conseil pour le Data Mesh : si vous déployez un programme Data Mesh dans votre entreprise, ne dites pas que c’est du Data Mesh ! 😉

Ce terme sonne beaucoup trop technique. L’idéal est donc d’en adopter un à vocation business. Par exemple, dans l’un de nos projets, nous parlons de « Data Democracy ». Je trouve qu’il porte bien son nom : l’idée est de démocratiser, donner l’accès et le pouvoir des données à l’ensemble des métiers et des utilisateurs. On crée ici de la valeur. Pour votre programme de déploiement du Data Mesh, choisissez un nom qui porte une véritable ambition d’entreprise, et non un projet simplement technique.

Vous souhaiter déployez un programme Data Mesh dans votre entreprise ? Contactez-nous pour échanger sur ce sujet.

💡 Aller encore plus loin
>> REPLAY | Michelin roule au Data Mesh : point d’étape

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