Data Mesh, un terme qui a fait sensation dans le monde de la gestion des données est apparu comme une nécessité, un changement de paradigme et une stratégie importante pour répondre aux problèmes rencontrés par les lacs de données centraux et les équipes de données qui sont submergés par des informations provenant de différentes sphères business avec l'attente de prendre des décisions commerciales éclairées basées sur les données. 

Les équipes de données centrales sont confrontées au fardeau de répondre à toutes les questions commerciales avec des insights basés sur les données aussi rapidement que possible. Pendant ce court laps de temps, elles doivent réparer les pipelines de données cassés après des modifications de base de données opérationnelle, découvrir et comprendre les données de domaine fondamentales. Cela a conduit à l'émergence de Data Mesh. 

Imaginez un réseau distribué de domaines de données autosuffisants, chacun élaborant méticuleusement des produits de données adaptés aux besoins commerciaux spécifiques. Cela ressemble à une utopie de données, n'est-ce pas ? Décentralisé, agile et débordant de potentiel. Présenté comme une approche révolutionnaire de l'architecture des données, Data Mesh promet de décentraliser la propriété et la distribution des données, ouvrant une nouvelle ère d'agilité et d'évolutivité. Cependant, au milieu du battage médiatique, la question à un million de dollars demeure : Le Data Mesh garantit-il la qualité de vos données ? 

Qu'est-ce que le Data Mesh ? 

À sa base, Data Mesh est un changement de paradigme dans la façon dont les organisations abordent l'architecture des données. Conçu par Zhamak Dehghani chez ThoughtWorks en 2019, Data Mesh prône une approche décentralisée de la gestion des données, où la propriété et la gouvernance des données sont distribuées à travers des équipes transversales orientées domaine. Ce modèle décentralisé vise à briser les silos de données et à donner aux équipes les moyens de prendre possession de leurs données, favorisant une culture de collaboration et d'agilité. 

Le cadre de Data Mesh repose sur la conviction fondamentale que les données doivent être traitées comme un produit, en mettant l'accent sur la gouvernance décentralisée orientée domaine, l'infrastructure de données en libre-service et la pensée produit à l'échelle. 

Quels sont les 4 principes du Data Mesh ? 

Également appelés les 4 piliers du Data Mesh, analysons le phénomène Data Mesh. Voici l'essentiel de ses quatre principes directeurs : Propriété de Domaine, Données en tant que produit, Plateformes de Données en libre service et Governance fédérée. 

Propriété orientée Domaine 

Les données sont possédées et gérées comme un produit par des équipes spécifiques au domaine, favorisant la responsabilité et l'expertise. 

Données en tant que produit  

Changer l'état d'esprit pour traiter les données avec le même soin et planification stratégique qu'un produit commercialisable. Les données sont traitées comme un produit, avec une propriété claire, des normes de qualité et des accords de niveau de service (SLA). 

Infrastructure de Données en Libre Service 

Les équipes ont un accès en libre service à l'infrastructure de données, leur permettant d'ingérer, de traiter et d'analyser les données de façon indépendante sans goulots d'étranglement, améliorant la vitesse et l'efficacité. 

Gouvernance Fédérée Informatique 

L'architecture est conçue pour soutenir la gouvernance des données décentralisée, avec des produits de données interopérables et des API standardisées. Une supervision centralisée garantit que les normes de qualité des données sont respectées, mais le pouvoir de gérer les données réside au niveau des domaines. 

Entrepôt de Données Vs. Lac de Données Vs. Data Mesh 

Pour comprendre où le Data Mesh s’intègre dans l’écosystème des données, il est essentiel de le distinguer des approches traditionnelles de gestion des données. Alors que les entrepôts de données et les lacs de données centralisent le stockage et le traitement des données, Data Mesh prône un modèle décentralisé où la propriété et la gouvernance des données sont distribuées. Data Mesh s'aligne plus étroitement sur les principes des lacs de données, mais avec un accent sur la décentralisation et la propriété spécifique au domaine.   

Différence entre Data Mesh et Data Fabric 

Bien que les deux visent à répondre à la complexité des écosystèmes de données modernes, Data Mesh et Data Fabric abordent le défi sous des angles différents. Data Mesh se concentre sur le changement organisationnel, favorisant la propriété orientée domaine et la gouvernance décentralisée. Data Fabric, en revanche, est plus centré sur la technologie, fournissant une couche intégrée qui connecte différents outils et plateformes de données à travers l'entreprise, facilitant l'accessibilité et l'interopérabilité des données sans nécessairement changer la structure organisationnelle. 

Pourquoi le Data Mesh à lui seul ne suffit pas pour garantir la qualité des données 

Maintenant, imaginez ceci : un marché animé de produits de données, chaque domaine comme un fier vendeur. Cela semble excitant, n'est-ce pas ? Mais voici le hic : Data Mesh responsabilise, mais il ne purifie ni ne valide magiquement les données. Une virgule rebelle dans un ensemble de données financières, un nom de produit mal orthographié dans un enregistrement client – ces mauvais esprits peuvent encore causer des ravages, même dans un paradis décentralisé. 

L'adoption de Data Mesh signifie un pas monumental vers une gestion des données réactive et décentralisée. Pourtant, ce n'est pas une panacée pour tous les maux liés aux données, surtout en ce qui concerne les problèmes de qualité des données. Sans processus de qualité des données robustes en place, la propriété décentralisée peut entraîner des incohérences, des inexactitudes et des inefficacités. Data Mesh peut donner à des équipes les moyens de gérer leurs données plus efficacement, mais sans une supervision et des contrôles de qualité appropriés, le risque de dégradation des données demeure. C'est là qu'interviennent les Plateformes Modernes de Qualité des Données. 

Présentation de Digna : Élever le Data Mesh avec une Qualité des Données alimentée par l'IA 

Alors que nous naviguons à travers les complexités de la gestion des données, il devient évident que si Data Mesh offre un cadre solide pour la décentralisation et l'autonomie spécifique au domaine, il ne résout pas intrinsèquement le problème critique de la qualité des données. Cette lacune, cependant, présente une opportunité pour des solutions innovantes telles que Digna.   

Des outils modernes de qualité des données comme Digna, une plateforme de qualité des données alimentée par l'IA conçue pour compléter et améliorer votre stratégie Data Mesh. Digna agit comme l'inspecteur du contrôle qualité dans votre marché de Data Mesh. Il s'assure que chaque produit de données est à la hauteur, garantissant l'intégrité de vos insights. 

Avec des fonctionnalités telles que les autometrics, les modèles de prévision, les autothresholds, et les tableaux de bord de surveillance en temps réel, Digna permet aux organisations de maintenir l'intégrité et la qualité de leurs données dans un environnement décentralisé. En exploitant le pouvoir de l'apprentissage automatique et de l'automatisation, Digna veille à ce que les données restent précises, cohérentes et fiables, indépendamment de leur propriété décentralisée. 

Digna est conçu pour prendre votre vision de Data Mesh et la suralimenter, vous propulsant vers un avenir où les données alimentent véritablement le succès. Laissez Digna amener vos stratégies de productivité et de décentralisation de Data Mesh au niveau supérieur, où la qualité des données n'est plus une question, mais une garantie. Regardez notre démo pour en savoir plus ou contactez-nous pour parler avec notre équipe.