Le Data Mesh est une approche innovante qui répond aux limitations des architectures de données traditionnelles, notamment en matière de scalabilité et d’adaptabilité. Contrairement aux modèles centralisés, le Data Mesh propose une décentralisation de la gestion des données tout en renforçant la gouvernance globale.

Les fondamentaux du Data Mesh

Le Data Mesh repose sur des principes fondamentaux qui redéfinissent la gestion des données au sein des organisations.

Approche Domain-Driven Design (DDD) : Les données sont structurées et administrées par des équipes métiers responsables de leurs domaines spécifiques, alignant ainsi la gestion des données sur les besoins opérationnels.

Gouvernance Fédérée : Plutôt que d’adopter un contrôle centralisé, le Data Mesh met en place des politiques et des standards globaux appliqués de manière cohérente par les équipes locales, assurant une gouvernance équilibrée entre standardisation et autonomie.

Données en tant que Produit (Data as a Product) : Chaque domaine considère ses données comme un produit, intégrant des API claires, une documentation standardisée et des accords de niveau de service (SLA) pour leur consommation.

Les caractéristiques essentielles d’un Data as a product incluent :

• Découvrabilité : Les données doivent être facilement identifiables et accessibles par les utilisateurs potentiels.
• Adressabilité : Chaque produit de données doit disposer d’une adresse unique permettant un accès direct.
• Fiabilité : Les données doivent être précises, cohérentes et disponibles conformément aux SLA définis.
• Auto-descriptif : Les métadonnées doivent fournir une compréhension claire du contenu et du contexte des données.
• Interopérabilité : Les données doivent être compatibles avec d’autres produits de données, facilitant ainsi leur intégration.
• Sécurité : Les données doivent être protégées contre les accès non autorisés et respecter les normes de conformité.

Ces principes assurent une gestion décentralisée des données, tout en maintenant une cohérence et une qualité optimales à l’échelle du SI de l’entreprise.

Différences clés avec les approches modulaires

Bien que les architectures modulaires et les microservices soient mentionnés dans le guide de Smartpoint sur les architectures data modernes, le Data Mesh se distingue par une orientation centrée sur les utilisateurs métiers. Contrairement aux microservices qui se concentrent sur les aspects technologiques, le Data Mesh permet aux utilisateurs métiers d’accéder directement aux données, en fournissant des outils adaptés pour démocratiser leur exploitation. De plus, alors que les architectures modulaires adressent principalement la scalabilité technique, le Data Mesh répond également aux enjeux humains et organisationnels, offrant ainsi une approche plus holistique de la gestion des données.

Enjeux et avantages du Data Mesh

L’adoption du Data Mesh offre plusieurs avantages pour les architectures de données et les systèmes d’information.

En décentralisant la gestion des données, les équipes métiers gagnent en autonomie en leur permettant d’accéder, de transformer et de partager des données sans dépendre d’un département IT centralisé. Cette indépendance accélère les projets Data et favorise une réactivité accrue aux besoins métiers par nature évolutifs.

Le Data Mesh contribue en effet à la réduction des délais de mise en production. En décentralisant la propriété des données et en permettant aux équipes de travailler de façon plus indépendante, les organisations peuvent répondre plus rapidement aux attentes métiers et proposer de nouveaux produits et services plus rapidement sur le marché.

De plus, la décentralisation réduit les goulots d’étranglement en allégeant la charge des équipes IT « centrales », ce qui améliore l’efficacité opérationnelle. La gouvernance flexible du Data Mesh, avec des standards définis globalement mais appliqués localement, permet une adaptation aux spécificités de chaque domaine, assurant ainsi une cohérence tout en respectant les particularités locales.

Cette approche favorise également une amélioration de la qualité des données, car chaque domaine fonctionnel est le plus à même de comprendre et de garantir l’intégrité de ses propres données, ce qui conduit à une meilleure satisfaction des utilisateurs.

Enfin, cette architecture s’intègre particulièrement bien dans des environnements distribués ou hybrides, tels que le multi-cloud, optimisant ainsi la scalabilité et la flexibilité des systèmes d’information.

Les défis à relever pour mettre en œuvre un Data Mesh

La mise en œuvre du Data Mesh présente plusieurs défis majeurs.

Tout d’abord, la formation des équipes métiers est essentielle pour qu’elles comprennent et assument leurs responsabilités en matière de gouvernance et de sécurité des données. Cette transition nécessite un changement culturel significatif, car les équipes doivent apprendre à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement.

Ensuite, l’intéropérabilité et la nécessaire standardisation peuvent poser des problématiques IT. Dans une architecture Data Mesh, les données sont gérées de manière décentralisée par différents domaines fonctionnels, ce qui peut entraîner des divergences dans les formats, les structures et les protocoles de communication des données, rendant leur intégration plus complexe que prévu. Pour assurer une interopérabilité efficace, il est essentiel de définir des standards communs et des interfaces claires permettant aux différents domaines de partager et de consommer les données de manière cohérente. Cela nécessite la mise en place de contrats de données explicites et l’utilisation de technologies facilitant l’échange de données entre systèmes hétérogènes.

De plus, la diversité des pratiques et des outils utilisés par les différentes équipes peut conduire à une hétérogénéité des données, compliquant leur utilisation transversale. La standardisation vise à harmoniser les formats, les nomenclatures et les métadonnées pour garantir une compréhension et une utilisation uniformes des données à travers l’organisation. Cela implique l’élaboration de conventions de nommage, la définition de schémas de données communs et l’adoption de protocoles standardisés pour la publication et la consommation des données.

Enfin, la complexité accrue de l’architecture décentralisée requiert une orchestration rigoureuse pour garantir la cohérence globale du système. Cela implique la mise en place de mécanismes de gouvernance fédérée et de plateformes de données en libre-service pour soutenir les équipes dans la gestion de leurs données en tant que produits.

Ces défis soulignent l’importance d’une planification stratégique et d’un engagement organisationnel fort lors de l’adoption du Data Mesh. S’entourer d’équipes expertes en ingénierie de la data, telles que celles de Smartpoint, est essentiel pour gérer efficacement à travers ces complexités et assurer une mise en œuvre réussie.

Les outils

L’adoption du Data Mesh nécessite la mise en place d’outils et de plateformes conçus pour faciliter sa mise en œuvre. Parmi les solutions leaders dans ce domaine, Smartpoint recommande :

• Databricks : Cette plateforme unifiée offre des solutions pour l’ingestion, le traitement et l’analyse des données, simplifiant ainsi la gestion des pipelines de données dans une architecture Data Mesh.
• Snowflake : En tant que plateforme de données cloud-native, Snowflake permet le stockage, le partage et l’analyse des données à grande échelle, favorisant une approche décentralisée de la gestion des données.
• Nextdata : Fondée par Zhamak Dehghani, à l’origine du concept de Data Mesh en 2019, cette entreprise développe des solutions visant à faciliter l’adoption du Data Mesh en fournissant des outils adaptés aux besoins des organisations.
• Denodo : Une solution de virtualisation des données qui facilite la mise en œuvre d’une architecture Data Mesh. En offrant une vue unifiée des données provenant de sources disparates, la plateforme Denodo permet un accès simplifié et une gestion efficace des données dans un environnement décentralisé. Cette approche est particulièrement adaptée aux architectures Data Mesh, où la gouvernance fédérée et la responsabilisation des équipes métiers sont essentielles.
• AWS Lake Formation : Ce service d’Amazon Web Services simplifie la création de datalake sécurisés, permettant aux équipes de gérer et de partager leurs données de manière autonome.
• Microsoft Azure Synapse Analytics : Cette plateforme analytique intégrée combine l’entreposage de données et l’analyse de big data, offrant une solution complète pour les architectures Data Mesh.

Ces outils, en facilitant la décentralisation et la gestion autonome des données, contribuent à l’essor du Data Mesh. À terme, cette architecture de données pourrait devenir un standard dans les environnements multi-cloud complexes, où l’agilité et l’autonomie sont essentielles pour répondre aux défis modernes de la gestion des données.

Pour relever les défis liés à la mise en œuvre du Data Mesh et en tirer pleinement parti, il est souvent nécessaire de faire appel aux services d’experts en architectures data et en ingénierie des données. Chez Smartpoint, nos équipes spécialisées vous accompagnent dans la conception et la mise en place de cette architecture innovante, en adaptant les solutions à vos besoins spécifiques. N’hésitez pas à nous contacter et modernisons ensemble votre architecture data.