Le data mesh, c’est quoi ?

Les architectures de data mesh ont pour intérêt d’éliminer les goulots d’étranglement opérationnels associés aux systèmes monolithiques centralisés, sans pour autant empêcher l’utilisation des systèmes de stockage conventionnels, comme les data lakes ou les entrepôts de données. En effet, il s’agit juste du passage d’une plateforme de données unique et centralisée à des données décentralisées issues de plusieurs référentiels.
Le data mesh favorise le recours à des solutions Cloud natives et à des plateformes Cloud qui permettent aux entreprises d’atteindre leurs objectifs liés à la gestion des données. Cette architecture distribuée est préconisée pour les entreprises qui doivent traiter de grands volumes de données complexes. De ce fait, les petites entreprises peuvent se passer du data mesh, car leurs données d’entreprise ne sont pas très conséquentes.
L’adoption du concept de data mesh a été stimulée suite à la crise de COVID-19, et pour cause, cela a permis aux entreprises de répondre aux défis relatifs aux structures de données centralisées et monolithiques, notamment en ce qui concerne l’accessibilité et l’organisation des données. Cela a suscité un réel changement culturel ayant réduit la complexité organisationnelle inhérente aux données.

Pour qu’il puisse offrir un résultat optimal, un data mesh doit conduire à un changement culturel dans la façon de percevoir les données au sein de l’entreprise. Les données sont traitées comme étant un produit et non comme un sous-produit d’un processus. Les producteurs de données agissent en tant que propriétaires de ce produit, d’autant plus qu’ils sont des experts en la matière. Dotés d’une parfaite compréhension des consommateurs de données opérationnels et analytiques et de l’exploitation qu’ils en font, ils sont à même de concevoir des API qui tiennent compte de leur domaine.
Des domaines fonctionnels sont utilisés par un data mesh dans l’objectif de définir des paramètres autour des données, afin qu’elles puissent être traitées comme un produit, tout en étant accessibles à tous les utilisateurs d’une organisation.
Ce processus se traduit par une intégration de données plus agile et plus fluide et une meilleure interopérabilité des fonctionnalités. Les utilisateurs peuvent ainsi consommer les données de plusieurs domaines de manière immédiate, et ce, à des fins d’analyse métier, d’expérimentation de la science des données, etc. Les équipes peuvent, par ailleurs, atteindre leurs objectifs en termes d’évolutivité pour les situations les plus courantes d’utilisation du Big Data.
Les architectures de data mesh distribuées sont de plus en plus adoptées et les besoins en profils experts en la matière vont crescendo. Si vous souhaitez intégrer ce domaine passionnant, n’hésitez pas à intégrer les formations de l’EPSI, l’école de l’ingénierie informatique !