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[SÉRIE] La data marketplace pour le data mesh – Partie 2 : Construire une marketplace à l’échelle de l’entreprise

juin 3, 2024
juin 3, 2024
03 juin 2024

Au cours de la dernière décennie, les catalogues de données ont émergé en tant que piliers dans l’écosystème data. Cependant, de nombreux fournisseurs ne répondent pas aux attentes – avec en cause des délais prolongés, des projets complexes et coûteux, des modèles bureaucratiques de gouvernance des données, des taux d’adoption faibles et une création de valeur limitée. Cette problématique va au-delà des projets de gestion des métadonnées, reflétant un échec plus général au niveau de la gestion des données.

Face à ces lacunes, un nouveau concept a le vent en poupe, celui de place de
marché interne à l’organisation, que nous appelons Enterprise Data Marketplace (EDM) chez Zeenea.

Dans cette série d’articles, vous trouverez des extraits de notre Guide Pratique du Data Mesh dans lequel nous expliquons l’intérêt des data marketplaces internes pour la production et la consommation de data products, comment une EDM prend en charge l’exploitation du data mesh à l’échelle, et comment elles vont de pair avec une solution de catalogue de données :

  1. Faciliter la consommation des data products avec les métadonnées
  2. Déployer une marketplace à l’échelle de l’entreprise
  3. Alimenter la marketplace via des data catalogs par domaine

 

Comme mentionné dans notre précédent article, une Enterprise Data Marketplace est un système simple dans lequel les consommateurs peuvent rechercher parmi l’offre de data products celui ou ceux éligibles pour réaliser un cas d’usage spécifique, prendre connaissance des informations relatives à ces produits, puis les commander. La commande se matérialise par une ouverture d’accès, une livraison physique des données, ou encore une demande d’évolution des data products pour couvrir le nouveau cas d’utilisation.

Les trois grandes options pour mettre en place une data marketplace interne

 

Lors de la mise en place d’une data marketplace interne, les organisations envisagent généralement trois approches principales :

La développer

 

Cette approche consiste à créer une marketplace personnalisée, adaptée aux besoins uniques de l’organisation. Bien qu’elle offre la possibilité d’une expérience utilisateur optimisée, cette option implique souvent un investissement important en temps et en argent.

Intégrer une solution du marché

 

Les organisations peuvent également opter pour des solutions préexistantes disponibles sur le marché. Conçues à l’origine pour la commercialisation de données ou l’échange de données externes, ces solutions peuvent être reconverties pour un usage interne. Cependant, elles peuvent nécessiter une personnalisation pour s’aligner sur les flux de travail internes et les normes de sécurité.

Utiliser les systèmes existants

 

Certaines organisations choisissent de tirer parti de leur infrastructure actuelle en réutilisant des outils tels que les catalogues de données et les wikis d’entreprise. Bien que cette approche puisse offrir une certaine familiarité et une intégration avec les flux de travail existants, elle peut ne pas offrir les fonctionnalités spécialisées des solutions dédiées au marché des données.

Les inconvénients des marketplaces commerciales

 

Bien que proposant une expérience utilisateur souvent satisfaisante, et un support natif de la notion de data product, les marketplaces commerciales présentent quant à elles souvent des inconvénients importants : très focalisées sur les aspects transactionnels (distribution, licence, contractualisation, achat ou souscription, paiement, etc.), elles sont souvent mal intégrées aux plateformes data et aux outils de contrôle d’accès interne. Elles nécessitent généralement que les données soient également distribuées par la marketplace – ce qui signifie qu’elles constituent un nouveau composant d’infrastructure sur lequel les données devront être transférées pour être partagées (un tel système est parfois appelé Data Sharing Platform).

L’Enterprise Data Marketplace de Zeenea

 

Dans une approche pragmatique, nous ne croyons pas que, dans la plupart des cas, il soit souhaitable d’introduire une nouvelle brique d’infrastructure pour déployer un data mesh – comme déjà évoqué, il semble très préférable d’exploiter les capacités déjà existantes autant que possible.

C’est pourquoi, chez Zeenea, nous avons fait évoluer notre Data Discovery Platform et son data catalog pour offrir une solution unique, un miroir du data mesh au niveau des métadonnées pour s’adapter continuellement à l’évolution de l’architecture de la plateforme data de l’organisation. Cette Entreprise Data Marketplace (EDM) intègre une place de marché interdomaines avec des catalogues de données privatifs adaptés aux besoins de chaque domaine.

Une approche que nous détaillons dans le prochain article de notre série, rendue possible par ce qui a longtemps distingué Zeenea et le différencie de la plupart des autres catalogues ou métadonnées : un knowledge graph évolutif.

Dans notre dernier article de la série, découvrez comment une data marketplace interne associée à des catalogues spécifiques par domaine constitue un système de supervision du data mesh complet.

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 CPTO 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
✅ Découvrir des méthodes efficaces pour mettre votre mesh à l’échelle,
✅ 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

Signature Data Mesh Fr

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At Zeenea, we work hard to create a data fluent world by providing our customers with the tools and services that allow enterprises to be data driven.

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Das Ziel von Zeenea ist es, unsere Kunden "data-fluent" zu machen, indem wir ihnen eine Plattform und Dienstleistungen bieten, die ihnen datengetriebenes Arbeiten ermöglichen.

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