Data Mesh : un modèle data-driven total par essence

Au travers de ses quatre grands piliers, le Data Mesh s’extrait véritablement du dogme de la centralisation et du tout-technologique au profit d’une approche globale bâtie sur la fédération. Le Data Mesh promet ainsi de s’imposer au cœur des stratégies et des organisations data des entreprises.

Selon le BCG, les données sont désormais assimilées à de l’oxygène dans la plupart des secteurs. Afin d’en tirer parti, les entreprises s’efforcent de se doter d’un socle indispensable de capacités, qui trouvent également leur place dans le Data Mesh.

L’ambition à terme : se hisser au rang de ‘data masters’ auquel semblent pour le moment surtout pouvoir prétendre les géants du numérique et quelques multinationales. Si “certains tirent un avantage avéré des données, beaucoup n’atteignent toujours pas leurs objectifs, ce qui confère un avantage croissant aux leaders”, constate le BCG.

Une trajectoire Data fédérée et des responsabilités distribuées

La maturité Data des entreprises, dans leur ensemble, progresse néanmoins. Mais sur leur route se dressent toujours des obstacles : la lente acculturation des métiers, la mise en qualité des données, complexifiée par une explosion des sources et volumes ou encore l’hybridation des SI.

Le Data Mesh repose sur un double modèle de distribution et de fédération. Et ce n’est clairement pas un hasard si un nombre croissant de professionnels de l’univers de la Data s’intéressent à ce concept ‘total’ ou global, qui permet de rendre les entreprises data driven « by-design ».

Avec ses quatre piliers, il propose une approche convergente avec de multiples orientations prises actuellement par les entreprises pour atteindre un cap supérieur de maturité et accroître la création de valeur générée par leur stratégie Data.

Le Data Mesh repose sur un double-modèle de distribution et de fédération.

Emboîter le pas du Data Mesh n’est pas repartir d’une feuille blanche pour les organisations déjà engagées dans leur transformation. Pour les moins matures, ce nouveau paradigme constitue même une opportunité de définir une stratégie cohérente, à l’état de l’art et impliquant tous les acteurs internes.

Data Mesh : Révolution ou évolution des stratégies Data ?

Quelques exemples permettent d’illustrer la convergence entre Data Mesh et nouvelles tendances Data visant à s’extraire enfin des limites de la centralisation et à favoriser le passage à l’échelle :

📌 Les entreprises s’efforcent de susciter l’adhésion et l’implication directe des métiers afin qu’ils allouent des ressources à l’identification des cas d’usage et à la réalisation des projets Data. Le Data Mesh prône lui une orientation par domaines de données (Data Domains), qui peut s’apparenter à un découpage métier des données et des usages. Il redonne du pouvoir et de l’autonomie aux opérationnels afin qu’ils maîtrisent enfin leur destin Data.

📌 La tendance est à la conception de Data Products, qui peuvent être des tableaux de bord ou des algorithmes de Machine Learning. Cette approche produit implique une logique distincte de celle de la simple livraison d’une application. Le Data Mesh conçoit la donnée comme un produit et en confie le développement aux domaines.

📌 Les entreprises s’efforcent de susciter l’adhésion et l’implication directe des métiers afin qu’ils allouent des ressources à l’identification des cas d’usage et à la réalisation des projets Data. Le Data Mesh prône lui une orientation par domaines de données (Data Domains), qui peut s’apparenter à un découpage métier des données et des usages. Il redonne du pouvoir et de l’autonomie aux opérationnels afin qu’ils maîtrisent enfin leur destin Data.

📌 Les organisations tentent de rompre avec une gouvernance hors-sol, décidée et pilotée intégralement depuis une équipe centrale en mode top-down. Le Data Mesh va au-delà en pensant une gouvernance (des données et des produits) conciliant central et local, soit fédérée ‘by design’.

Le Data Mesh ne rompt pas brutalement avec les orientations montantes parmi les stratégies Data. Il s’en inspire pour dessiner ce qui peut sembler être la prochaine génération des politiques de données.

Le Data Mesh ne rompt donc pas brutalement avec les orientations montantes parmi les stratégies Data. Il s’en inspire pour dessiner ce qui peut sembler être la prochaine génération des politiques de données. Le Data Mesh est donc avant tout une trajectoire, un cheminement itératif. Il est intéressant car il propose un cadre de travail global applicable à toutes les entreprises. Il ne constitue donc pas réellement une révolution, mais a le mérite de clarifier et de donner de la cohérence aux multiples orientations prises par les entreprises. De plus, l’organisation en domaines de données permet de positionner la data au cœur du business. C’est finalement ce pilier qui est le plus révolutionnaire et aussi le plus complexe à mettre en œuvre.

Le Data Mesh n’est pas un cahier des charges, mais une boussole

Le Data Mesh n’est pas un recueil de bonnes pratiques vouées naturellement au succès. Il n’est pas non plus un cahier des charges qu’il faudrait suivre à la lettre. Ce serait impossible ou contre-productif dans bon nombre de contextes.

Toutefois, son approche n’en comporte pas moins de très nombreux éléments de réponse.

Et c’est avant tout son implémentation, la qualité de l’exécution et son appropriation par toutes les parties, qui en feront un levier d’amélioration interne et un tremplin vers le statut de champion des données ou d’entreprise data-driven.

Dans nombre d’entreprises, la philosophie du Data Mesh infuse déjà, même si c’est sous un autre nom ou sans s’y référer explicitement. C’est particulièrement vrai en ce qui concerne l’ambition d’une plus grande implication des métiers et la distribution des compétences et des responsabilités, comme souligné précédemment.

La volonté de consolidation autour d’une même plateforme, souvent dans le cloud, et le développement de logiques produit sont également des points de convergence. Utopie ou réalité, la rupture incarnée par le Data Mesh est en vérité déjà en marche.

Si le Data Mesh n’est pas un cahier des charges, il faut donc plutôt le considérer comme une boussole. Ou mieux : comme une étoile du Nord. Le Data Mesh donne la direction à suivre et l’entreprise créera de la valeur à l’échelle avec ses données à chaque pas qu’elle fera pour s’en rapprocher.

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Cet article a été rédigé en collaboration avec Christophe Auffray.