Dans le paysage digital d’aujourd’hui, les données sont devenues vitales pour les organisations, stimulant l’innovation, l’efficacité et la compétitivité. Pourtant, malgré la croissance exponentielle des actifs de données à disposition, les entreprises ne parviennent que timidement à en tirer des enseignements activables de la valeur. La gestion des données reste un exercice complexe, et les approches traditionnelles – centralisées et monolithiques, ancrées sur un data lake ou un data warehouse – peinent souvent à s’intégrer aux écosystèmes data évolutifs et à répondre aux besoins pressants du business.
Dans ce contexte, un nouveau paradigme émerge : le data mesh. Cette approche innovante du data management apporte un second souffle face aux modèles centralisés, offrant un cadre décentralisé permettant aux organisations de tirer pleinement parti de leurs actifs de données.
Dans cet article, nous explorons les facteurs concordants qui expliquent cet engouement pour le data mesh et la décentralisation du data management : d’une part les facteurs liés à la pression économique et la compétitivité qui pèsent sur les organisations, d’autre part ceux liés à la nature même du data mesh.
Raison 1 : Pressions économiques
Les équipes dirigeantes subissent une pression croissante pour justifier leurs investissements dans l’infrastructure et la gestion des données. Malgré les ressources substantielles allouées à ces initiatives au cours de la dernière décennie, mesurer des retours économiques tangibles reste un défi important.
Cette frustration découle de l’incapacité à corréler les investissements dans la data management avec des résultats financiers concrets, entraînant incertitude et insatisfaction parmi les parties prenantes.
Raison 2 : Compétitivité et impact de l’IA
La crainte d’une perte de compétitivité faute d’être en mesure de profiter des opportunités offertes par la démocratisation rapide de l’intelligence artificielle ajoute son lot de frustration. Jusqu’à récemment, la mise au point de modèles IA était un processus long et risqué, aux retombées incertaines. Le développement rapide de modèles prêts à l’emploi, incroyablement performants, peu onéreux et faciles à intégrer a radicalement changé la donne.
Il est désormais possible de prototyper une application IA en quelques jours, en réglant et combinant des modèles sur étagère. Mais le passage à l’échelle nécessite d’alimenter ces
modèles avec des données de qualité, traçables, sécurisées, conformes, etc. Bref, bien gérées, ce qui imprime une pression additionnelle aux équipes de data management centralisées.
Raison 3 : Flexibilité dans la mise en œuvre
D’autres facteurs sont plus directement liés à la nature du data mesh à proprement parler : il ne s’agit pas d’une architecture, ni d’un langage, ni d’une méthode, ou encore d’une technologie – autant de sujets souvent complexes, polémiques et clivants.
Le data mesh se contente d’énoncer quelques principes simples à appréhender, et ces principes ne sont pas prescriptifs – ils peuvent être déclinés de mille façons différentes.
Raison 4 : Approbation et enthousiasme
Les principes du data mesh ne sont pas non plus purement académiques : ils transposent au monde de la donnée analytique les pratiques qui ont permis aux grandes organisations logicielles de maîtriser la complexité de leurs systèmes tout en continuant d’innover à un rythme soutenu. Le data mesh repose sur des bases théoriques et empiriques solides – il est très difficile de résister à l’argumentaire développé par Dehghani.
Le data mesh possède cette qualité rare d’emporter facilement l’adhésion, voire l’enthousiasme des équipes data, y compris au niveau des décideurs. Cette unanimité limite la résistance au changement, garantit un sponsoring solide et explique en partie la rapidité de son adoption partout dans le monde.
Raison 5 : Accessibilité et rentabilité
Les principes du data mesh sont faciles à mettre en place, sans investissements importants, en réorientant simplement les ressources déjà disponibles. Lorsque l’on souhaite transformer une plateforme logicielle monolithique en une kyrielle de services distribués faiblement couplés et étroitement intégrés, on sait que l’opération sera longue, coûteuse et risquée.
Pour les données, la donne est très différente. Les données sont déjà, par nature, distribuées. Et toutes les organisations disposent déjà des technologies nécessaires pour extraire, traiter, stocker puis consommer leurs données dans des applications de plus haut niveau. La mise en place des bases du data mesh consiste donc avant tout à transformer une organisation et des pratiques, non à procéder à de nouveaux investissements technologiques massifs.
Pressés de réformer leurs pratiques, les leaders data ont donc trouvé dans le data mesh un cadre convainquant et accessible, et l’ont massivement inscrit dans leur feuille de route stratégique. Il va de soi cependant que la transition d’un modèle de data management centralisé vers un data mesh opérationnel ne peut se faire que de manière progressive – la baguette magique n’existe pas. Et chaque organisation débute cette transition dans un contexte qui lui est propre – ses enjeux stratégiques, son personnel, son organisation, ses processus, sa culture ou encore sa stack technologique.
Le Guide Pratique du Data Mesh: Mettre en place et superviser un data mesh à l’échelle de l’entreprise
Rédigé par Guillaume Bodet, co-fondateur et CTPO chez Zeenea, ce guide vous apportera une approche pratique pour mettre en œuvre un data mesh dans votre organisation, en vous aidant à :
✅ Entamer votre démarche data mesh avec un projet pilote focalisé, en tirant parti d’un cas d’usage initial
✅ Découvrir des méthodes efficaces pour mettre votre mesh à l’échelle, en optimisant la création de data products
✅ Comprendre le rôle essentiel joué par une data marketplace interne pour faciliter la consommation des data products
✅ Découvrir pourquoi Zeenea est un système de supervision robuste du data mesh à l’échelle de l’entreprise
