De la circulation des données...
Valoriser la donnée, un rêve partagé mais pas toujours accessible malgré des investissements souvent significatifs. Pourquoi?
Pour tous les métiers, la donnée est devenue la matière première. Elle permet le pilotage en temps réel de l’entreprise, rend unique les interactions clients, et permet de mieux anticiper et piloter les flux en temps réel des réseaux qu’ils soient sociaux, ou industriels.
Cette ambition peine à se réaliser concrètement en raison de nombreuses barrières humaines et technologiques:
Un choc de simplification et de libération est donc requis pour contrer cette complexité organisationnelle, et technologique, et permettre ainsi une plus grande circulation des données à même à matérialiser leur potentiel de valeur dans toute l’organisation et son écosystème.
L’arrivée des solutions analytics self-service, s’appuyant sur la rupture technologique "in-memory", a ouvert une première brèche, forçant quelque peu les data officers, comme les smartphones en entreprise, à assouplir leur gouvernance et à introduire un premier niveau de décentralisation et de réappropriation des métiers de leur analytics.
Mais l’arme de destruction massive de l’hyper centralisation des données reste à venir, car ce qui reste le plus pénible, complexe, et donc coûteux, pour la valorisation des données reste … d’y avoir accès tout simplement.
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Cette arme de destruction massive de simplification et libération des données repose sur un nouveau style d’architecture moderne et modulaire : le data mesh.
Le Data Mesh repose en effet sur la décentralisation de la propriété et de la responsabilité sur les données à travers l’ensemble des équipes métier de l’entreprise, au lieu de l’approche « traditionnelle » qui est monolithique et qui concentre la gestion des données dans un cadre unique (type lake, warehouse, ou house).
Les domaines métiers dépassent ainsi le statut de consommateurs de données et redeviennent des producteurs actifs et autonomes, assurant la qualité et la circulation de la donnée produite.
Techniquement, Le data mesh tire parti de la modernisation des SI et des patterns de modularisation, de "servicisation" et d’agilité ( microservice / DDD, CQRS, évènementiel ). Il permet de s’affranchir de la mise en place des tringleries complexes d’intégration de données (ETL/ELT) depuis les applicatifs sources, vers les espaces de stockage des data lakes, et des recopies multiples de données associées ( jusqu’à 4 recopies pour servir un usage ).
Vous voulez en savoir plus ? Contactez-nous pour accélérer et faire passer à l’échelle la circulation de vos données!