Le Data Mesh, la réponse aux limites des architectures data traditionnelles en 4 piliers fondateurs.

Article publié le 26 septembre 2023 — mis à jour le 8 octobre 2025

L’écosystème Data est en constante mutation. Alors que les entreprises cherchent des moyens de mieux collecter, gérer et exploiter leurs vastes gisements et autres actifs de données, une nouvelle approche nommée Data Mesh s’impose. Développée par Zhamak Dehghani, cette méthode vise à repenser notre façon de traiter les données.

1. Découpage en Data Domains

• Les Data Domains représentent le découpage au sein de l’entreprise (par métiers par exemple), chacun ayant ses propres données et ses responsabilités afférentes. En découpant les données en domaines, cela permet de réduire la complexité et améliorer l’efficacité de la gestion des données.
• Avantages:
  • Simplification de la gestion des données.
  • Meilleure optimisation et exploitation des données.
  • Capacité à évoluer sans compromettre l’intégrité des données.

2. Data as a Product

• Le concept de « Data as a Product » encourage les organisation à appréhender et traiter leurs données comme un produit. Ceci implique une équipe dédiée pour chaque ensemble de données, assurant sa qualité et sa pertinence tout au long de son cycle de vie.
• Avantages:
  • Assure une qualité et fiabilité des données.
  • Favorise une culture d’ownership.
  • Optimise la valeur pour les consommateurs de données.

3. Self-Service Data Infrastructure as a Platform

• Ce la représente la mise en place d’une infrastructure qui permet aux équipes d’accéder, de gérer et d’exploiter les données sans dépendre d’une équipe centrale.
• Avantages:
  • Accélération de l’innovation.
  • Réduction des dépendances et silos.
  • Autonomie accrue pour les équipes de données.
• Solutions éditeurs: Des acteurs comme Databricks, Snowflake et Redshift ont adopté cette approche et sont de plus en plus populaires.

4. Gouvernance Fédérée

• En lieu et place d’une approche centralisée, la gouvernance fédérée vise à distribuer la gestion des données à travers l’organisation, équilibrant autonomie locale et directives globales.
• Avantages:
  • Adaptabilité aux besoins spécifiques de chaque domaine.
  • Maintien d’une standardisation et cohérence globale.

Quels sont les avantages d’une architecture Data Mesh pour moderniser une plateforme décisionnelle ?

Choisir une architecture Data Mesh permet aux entreprises de moderniser leur plateforme décisionnelle en profondeur, en s’affranchissant avec des modèles centralisés traditionnels qui se révèlent très rigides et coûteux à faire évoluer. Cette approche architecturale permet une plus grande agilité, essentielle pour accompagner les transformations métiers.

Chez Smartpoint, en tant qu’expert en architecture data, nous observons que les organisations qui adoptent une architecture Data Mesh récoltent des bénéfices significatifs :

• Décloisonnement des silos grâce à une gouvernance décentralisée mais cohérente
• Responsabilisation des équipes métiers via des domaines data autonomes
• Gain de temps dans la mise à disposition des données pour les utilisateurs
• Scalabilité native, adaptée aux enjeux de volume et de diversification des sources de données

En tant qu’ESN spécialisée en Data et BI, nous accompagner entreprises dans l’intégration de ces principes dans leur système pour accélérer la modernisation de leurs plateformes BI et data, tout en s’alignant sur les standards en architecture BI moderne.

Quelles sont les limites des architectures data traditionnelles face aux enjeux actuels ?

Les architectures data traditionnelles de stockage, centrées autour de data lakes ou entrepôts centralisés, ont montré leurs limites structurelles face à la volumétrie croissante et à la diversité des cas d’usage. Ces limites freinent la modernisation BI et la valorisation rapide des données.

Voici les principaux écueils constatés pour nos architectes data chez nos clients :

• Bottlenecks organisationnels : une équipe data centrale saturée
• Manque de réactivité métier : lenteur dans l’accès aux données pertinentes
• Coût élevé de maintenance des plateformes décisionnelles monolithiques
• Faible alignement entre IT et métiers, ce qui nuit à la gouvernance

L’approche Data Mesh vient précisément répondre à ces limites en proposant une architecture data distribuée, fédérée et orientée produit. Chez Smartpoint, nous sommes convaincus que la modernisation des plateformes BI et Data repose avant tout sur une stratégie data fondée sur des fondations solides et durables.

Le Data Mesh est une tendance de fond en architecture de données car elle représente une approche novatrice c’est une réponse aux défis croissants que pose la gestion des données à grande échelle. Elle permet aux organisation d’entrer réellement dans une nouvelle ère Data-Centric.

Vous souhaitez repenser votre architecture de données ? Vous souhaitez savoir quelles alternatives d’offrent à vous ? Vous avez besoin d’accompagnement sur le sujet ? Challengez-nous !