Les organisations d’aujourd’hui accumulent plus que jamais des données. Les approches traditionnelles de gestion des données, telles que les entrepôts de données centralisés et les datamarts cloisonnés, ont du mal à suivre le rythme du volume, de la vitesse et de la variété toujours croissants des informations. La complexité des environnements de données modernes dépasse les capacités de ces systèmes existants et exige une solution plus agile et distribuée. 

Entrer Maillage de données, une approche décentralisée de la gestion des données qui promet de révolutionner la façon dont les organisations maximisent la valeur de leurs actifs de données. 

Si votre équipe est submergée par des demandes ponctuelles sans fin, traite des sources de données disparates ou aspire à une infrastructure de données plus agile, votre organisation est peut-être prête pour un maillage de données. 

Qu'est-ce qu'un maillage de données ? 

"A maillage de données est une approche moderne de la gestion des données qui décentralise la propriété et le contrôle. Au lieu d'un lac de données centralisé, les données sont organisées par domaine d'activité (comme le marketing, les ventes ou le service client), les équipes responsables de ces données étant propriétaires de leur cycle de vie. ». 

Le architecture de maillage de données connecte diverses sources de données dans une plate-forme unifiée tout en accordant aux experts du domaine le contrôle de l'accès, de l'utilisation et du format de leurs données. En termes simples, il transforme les données d'une ressource passive en un actif stratégique, encourageant ainsi une culture axée sur les données. 

Quels sont les principes clés du Data Mesh ? 

Votre organisation doit mettre en œuvre les quatre éléments suivants piliers du maillage de données adopter l’approche décentralisée. 

1. Propriété orientée domaine  

Dans le contexte d’un maillage de données, un domaine est un groupe d’individus unis par un objectif métier commun. Le maillage de données postule que chaque domaine doit posséder et gérer ses données, métadonnées et politiques associées.  

Plutôt que de canaliser les données provenant de sources disparates vers une plateforme centralisée, distributionibuté maillage de données plaide pour une gestion décentralisée des données alignée sur les fonctions commerciales. Ici, les équipes de domaine gèrent, transforment et servent indépendamment leurs ensembles de données dans un format convivial.  

Par exemple, une entreprise de vente au détail peut établir des domaines distincts pour les produits vestimentaires et le comportement des visiteurs de son site Web. 

2. Les données en tant que produit 

Les domaines produisent produits de données, quels domaines en aval ou utilisateurs finaux consomment pour générer de la valeur commerciale. Contrairement aux datamarts traditionnels, les produits de données sont autonomes et gèrent leur propre sécurité, leur lignée et leur infrastructure. Cette propriété et cette responsabilité claires permettent aux produits de données de devenir des éléments constitutifs d'autres produits de données ou de soutenir directement les initiatives de business intelligence et d'apprentissage automatique. 

Les implémentations réussies de maillage de données nécessitent une mentalité produit de la part des équipes de domaine. Ils doivent considérer leurs ensembles de données comme des produits et le reste de l’organisation comme leurs clients. 

3. Infrastructure de données en libre-service en tant que plate-forme  

Une architecture de données distribuée nécessite des pipelines de données indépendants pour chaque domaine afin de nettoyer, filtrer et charger leurs produits de données respectifs. Le maillage de données introduit une plate-forme de données en libre-service pour rationaliser ce processus et éviter la redondance. Ici, les ingénieurs de données construisent une base technologique permettant à toutes les unités commerciales de traiter et de stocker leurs produits de données. 

Cette approche établit une division claire du travail : les équipes d'ingénierie des données se concentrent sur la gestion de la technologie, tandis que les domaines sont propriétaires de leurs données. Dans ce cas, le succès d’une plateforme de données en libre-service se mesure par le degré d’autonomie qu’elle accorde aux domaines dans la gestion de leurs actifs de données. 

4. Gouvernance informatique fédérée 

Distribué dmaille ata permet un modèle de responsabilité partagée pour la sécurité au sein des organisations. Tandis que les dirigeants établissent des normes et des politiques globales, les domaines individuels conservent leur autonomie dans la mise en œuvre de ces lignes directrices en fonction de leurs besoins. Cette approche décentralisée permet aux domaines d'innover tout en adhérant aux principes de sécurité organisationnels. 

Qu’est-ce que l’architecture de maillage de données ? 

Une architecture de maillage de données comprend trois éléments clés : les sources de données, l'infrastructure de données partagée et les pipelines de données spécifiques au domaine gérés par les propriétaires de données respectifs.

Pour visualiser ce qui précède diagramme d'architecture de maillage de données, nous devons considérer trois principaux composants de maillage de données:  

1. Les sources de données 

Les sources de données représentent la base d’un maillage de données. Ressemblant souvent à des lacs de données, ces référentiels accumulent des données brutes provenant de diverses origines, telles que les réseaux IoT cloud, les commentaires des clients ou le web scraping. 

2. Infrastructure de maillage de données   

Une infrastructure de maillage de données permet un partage transparent des données au sein d'une organisation, ce qui rend les informations disponibles à tous les départements. Les domaines conservent la propriété de leurs données tout en facilitant leur accessibilité aux autres services. Ceci est réalisé grâce à une combinaison de plateformes de données en libre-service et de gouvernance fédérée. Les plateformes en libre-service confient aux domaines le soin d'ingérer, de traiter et de servir leurs données de manière indépendante. Parallèlement, la gouvernance fédérée simultanée garantit la cohérence et l’interopérabilité des données dans toute l’organisation. 

3. Propriétaires des données 

Les propriétaires de données constituent le noyau d'un architecture de maillage de données. Ils sont chargés de faire respecter les normes de conformité, de gouvernance et de classification des données de leur service. Par exemple, les données RH nécessitent des mesures de sécurité, des restrictions d'utilisation et des contrôles d'accès spécifiques. Les propriétaires de données de chaque service définissent de manière unique les catégories et les types de données pour les aligner sur leurs opérations. 

Comment un Architecture de maillage de données Travail? 

Un maillage de données repositionne fondamentalement les données d'un sous-produit vers un produit. Plutôt qu'une équipe d'infrastructure centralisée, les producteurs de données assument la propriété de leurs données.  

Une équipe de gouvernance centralisée garantit le respect des normes et des procédures. Alors que les équipes de domaine possèdent des pipelines ETL, une équipe d'ingénierie de données centralisée optimise l'infrastructure sous-jacente. 

À l’instar des microservices, un maillage de données structure les données autour de domaines métier, créant ainsi des produits de données autonomes. Le avantages de l'architecture de maillage de données promouvoir la flexibilité et l'interopérabilité des données, ce qui se traduit par une consommation transparente dans toute l'organisation pour l'analyse, l'apprentissage automatique et d'autres applications. 

Comment implémenter le maillage de données ? 

Le maillage de données est un concept relativement nouveau qui a gagné en popularité après la pandémie. Alors que les organisations expérimentent activement différentes approches technologiques pour créer des maillages de données pour des cas d'utilisation spécifiques, il est clair que la mise en œuvre à l'échelle de l'entreprise en est encore à ses débuts. 

Bien qu'il n'existe pas de stratégie unique pour adopter le maillage de données, nous pouvons commencer par les étapes initiales indiquées ci-dessous : 

Choisissez le bon projet pilote  

Initiez votre parcours de maillage de données en vous concentrant sur une seule équipe. Cette approche concentrée fournit des informations inestimables pour une mise en œuvre organisationnelle plus large. Donnez la priorité à un produit de données ayant un impact commercial clair et mesurable. Cela vous aidera à démontrer dès le début la valeur du maillage de données.  

Analysez vos données existantes 

Pour établir une base solide pour votre maillage de données, vous devez commencer par cataloguer de manière exhaustive les données de votre organisation. Cet inventaire proposera une feuille de route pour identifier des domaines d'activité distincts. Établissez des règles d’harmonisation pour garantir une collaboration transparente des données entre les domaines. Cela implique de définir des normes universelles pour les éléments de données tels que les types de champs, la structure des métadonnées et les conventions de dénomination des produits de données. 

Choisissez les bonnes technologies 

L'existant de votre organisation entrepôts de données et les lacs de données peuvent servir de fondations précieuses pour un architecture de maillage de données. Vous pouvez réutiliser ces actifs pour prendre en charge une stratégie de données distribuées en passant de systèmes centralisés à des référentiels de données décentralisés. 

• Technologie Cloud 

Les plateformes cloud offrent un environnement robuste pour la création et la mise à l'échelle architectures de maillage de données. Leur évolutivité et leur rentabilité inhérentes peuvent rationaliser considérablement votre processus de mise en œuvre. 

• Systèmes hérités 

Une intégration efficace des données est cruciale pour un déploiement réussi de maillage de données. Assurer l’exhaustivité et la cohérence des données lors de l’intégration des données de systèmes hérités dans votre propre nouvelle architecture.  

Mettre en œuvre des politiques mondiales de gouvernance des données 

L’informatique centrale doit définir des normes globales de reporting, d’authentification et de conformité pour le maillage de données. Des contrôles d'accès granulaires peuvent ensuite être établis par les propriétaires de produits de données lors de la gestion de leurs ensembles de données. Même si les producteurs de données conservent la propriété de la qualité des données, les politiques de gouvernance centrale fournissent des lignes directrices essentielles. 

Créez votre plateforme de données libre-service 

La personnalisation d'une architecture orientée domaine et d'une infrastructure de données en libre-service nécessite une compréhension approfondie des besoins uniques de votre organisation. Les besoins organisationnels peuvent inclure des normes de qualité des données, des cadres de gouvernance des données, la gestion des métadonnées, des capacités d'intégration et des préférences en matière d'expérience utilisateur.  

Certaines organisations donnent la priorité à l’ingestion rationalisée des données via des outils, tandis que d’autres se concentrent sur l’octroi aux domaines d’un contrôle d’accès granulaire et d’une visualisation standardisée des données. 

Votre plate-forme de données en libre-service doit être flexible et adaptable, ce qui permettra à diverses équipes de domaines de créer de nouveaux produits de données de manière indépendante. Il doit faire abstraction des subtilités techniques et fournir les composants d’infrastructure essentiels de manière conviviale. Les fonctionnalités de base incluent : 

• Cryptage des données: Sauvegarde des informations sensibles. 

• Schéma du produit de données : Définir la structure et le format des données. 

• Gouvernance et contrôle d'accès : Assurer la sécurité et la conformité des données. 

• Découverte de produits de données : Faciliter la localisation et l’accès faciles via les catalogues. 

• Journalisation et surveillance des produits de données : Suivi de la traçabilité et des performances des données. 

• Mise en cache: Amélioration des performances des requêtes. 

Envisagez de mettre en œuvre des fonctionnalités d'automatisation telles que des modèles préconfigurés et des solutions sans code pour accélérer le développement de produits de données. 

Construire une organisation centrée sur le maillage de données 

Même si la technologie et les outils actuels ont évolué pour prendre en charge la mise en œuvre du maillage de données, aller au-delà des projets pilotes exigera un changement fondamental dans l'approche organisationnelle. Ce changement donne la priorité : 

• Accessibilité et utilisation des données sur les processus d’extraction et de chargement des données. 

• Traitement des données en temps réel en raison du traitement par lots retardé. 

• Propriété des données décentralisée sur le contrôle centralisé de la plate-forme de données. 

Traditionnellement, les choix technologiques dictaient l’architecture des données. Un maillage de données inverse cette dynamique, plaçant les produits de données de domaine au cœur de la prise de décision.  

Data Mesh, Data Lake et Data Fabric 

Les lacs de données, les maillages et les structures sont des concepts interdépendants qui ont évolué à partir de l'entrepôt de données traditionnel.  

Data Lake 

A lac de données est un référentiel centralisé pour stocker les données brutes dans leur format natif, quel que soit leur structure ou leur type. Il exploite le stockage cloud à faible coût pour accueillir de grandes quantités de données en vue d'une analyse et d'un traitement ultérieurs. 

Maillage de données 

Contrairement au lac de données centralisé, un maillage de données favorise une approche décentralisée de la gestion des données. Il traite les données comme un produit, avec des équipes spécifiques à un domaine possédant et gérant leurs domaines de données respectifs. Bien qu'il puisse exploiter les lacs de données comme couche de stockage, la valeur fondamentale du maillage de données réside dans son modèle d'organisation et de gouvernance. 

Structure de données 

Une structure de données est une couche technologique qui unifie des sources de données disparates en une vue cohérente. Il utilise la gestion des métadonnées, l'IA et l'automatisation pour créer une plate-forme de données virtualisée. Par rapport à un maillage de données, axé sur la structure organisationnelle, un data fabric donne la priorité à l’intégration technique. 

Lire la suite: Coffre-fort de données et maillage de données. 

Quels sont les avantages d’un maillage de données ? 

Démocratisation des données 

 Un maillage de données démocratise les données en décentralisant le contrôle et en permettant aux experts du domaine de créer des produits de données en libre-service. Cela élimine les silos de données, accélère la prise de décision et permet aux équipes chargées des données de se concentrer sur des initiatives à forte valeur ajoutée. En accédant directement à des données personnalisées, les utilisateurs professionnels gagnent en autonomie et en agilité.  

Efficacité des coûts  

L'architecture de données distribuées permet de réaliser d'importantes économies en passant du traitement par lots au streaming de données en temps réel via des plateformes cloud, permettant ainsi aux équipes d'ajuster les ressources informatiques à la demande. 

Moins de dette technique  

La gestion décentralisée des données offre des avantages significatifs par rapport aux systèmes centralisés. En répartissant la propriété des données, les organisations améliorent leur agilité et leur réactivité. Une architecture de maillage de données permet aux équipes chargées des données de répondre plus efficacement aux besoins des unités commerciales. Il améliore également les performances et l'évolutivité du système en réduisant la charge sur un système central unique. 

Interopérabilité 

Un maillage de données invite à la collaboration en établissant des normes communes pour les champs de données dans différents domaines. Cette fondation partagée simplifie l’intégration et le partage des données. Les équipes peuvent connecter efficacement des ensembles de données en alignant les types de champs, les métadonnées et les formats de schéma. En conséquence, les consommateurs de données bénéficient d'un accès rationalisé aux informations via des API, ce qui les aide à créer des applications qui soutiennent efficacement les objectifs commerciaux. 

Sécurité et conformité  

Les architectures de maillage de données sont conçues autour de la sécurité et de la conformité. En mettant en œuvre des contrôles d'accès et des normes de données granulaires, les organisations peuvent protéger les informations sensibles tout en respectant les réglementations telles que HIPAA. La structure décentralisée permet des audits de données efficaces, et la journalisation et le traçage intégrés offrent une visibilité sur l'accès et l'utilisation des données. La surveillance centralisée améliore encore la sécurité en supervisant le partage de données entre les domaines. 

Souplesse accrue 

 Les maillages de données excellent en termes de flexibilité par rapport à leurs homologues centralisés. En répartissant la propriété et la gestion des données entre les domaines métier, ils éliminent les goulots d'étranglement opérationnels et réduisent la pression sur l'infrastructure centralisée. Ce modèle décentralisé aide les équipes de données à expérimenter et à innover librement, empêchant les équipes de données centrales de gérer plusieurs pipelines de données. 

Découverte de données améliorée 

A distribué maillage de données élimine les silos de données qui se développent souvent autour d’équipes d’ingénierie centralisées. En répartissant la propriété des données entre les domaines métier, cela évite que les données ne soient piégées dans des systèmes isolés. Pour assurer découvrabilité des données, un cadre central de gestion des données maintient un inventaire des actifs de données de l'organisation.

Le maillage de données en pratique : exemples pratiques et applications 

Architectures de maillage de données offrent une prise en charge polyvalente pour un large éventail d’applications Big Data. Ce modèle distribué et centré sur le produit améliore diverses fonctions commerciales. 

Explorons quelques cas d'utilisation courants : 

Ventes 

La clé du succès commercial réside dans la connexion avec des clients potentiels. Architecture de maillage de données rationalise le processus de vente en fournissant aux équipes commerciales les données dont elles ont besoin quand elles en ont besoin. Les commerciaux n’ont plus besoin d’être des experts en data. 

Chaîne d'approvisionnement et logistique  

Les chaînes d'approvisionnement mondiales d'aujourd'hui génèrent un volume massif de données provenant de diverses sources, notamment les commentaires des clients, les systèmes IoT industriels (IIoT) et les représentations numériques des actifs physiques.  

Lorsque les professionnels de la chaîne d’approvisionnement peuvent accéder directement à ces données et les analyser en temps réel, les organisations peuvent obtenir des informations inestimables pour éclairer la prise de décision stratégique. 

Fabrication  

Traditionnellement, les équipes de conception et de R&D fonctionnaient sur des données client obsolètes. Le maillage de données révolutionne la situation en fournissant un accès en temps réel aux données dans toute l'organisation. Du développement de produits aux opérations d’usine, les équipes exploitent désormais des informations en direct pour accélérer l’innovation, améliorer la qualité des produits et optimiser les processus. 

Marketing 

Les attentes du client évoluent rapidement, avec un nombre croissant de canaux comme les médias sociaux et les boutiques en ligne qui stimulent la demande de produits plus rapides et personnalisés. 

Pour rester compétitifs, les spécialistes du marketing ont besoin d’un accès en temps réel à diverses données. Traditionnellement lent et frustrant, ce processus est rationalisé grâce à un maillage de données, offrant un accès immédiat aux données nécessaires. 

Ressources Humaines 

Les équipes RH gèrent chaque jour d’énormes quantités de données sensibles et complexes. Le passage au travail à distance a intensifié cette situation challenge, à mesure que les données sont de plus en plus dispersées et que les exigences de conformité évoluent continuellement. 

De l’embauche à la retraite, les RH doivent comprendre et analyser les données provenant de tous les coins de l’entreprise. Un maillage de données maintient ces données étroitement sécurisées mais accessibles. Les équipes RH autorisées peuvent obtenir rapidement les informations dont elles ont besoin sans attendre les autres ni avoir à faire face à une bureaucratie multi-départementale et à des protocoles internes complexes.  

Finance 

Tout comme les RH, les équipes financières gèrent également des données sensibles essentielles à une entreprise. Des outils modernes comme Systèmes ERP ont amélioré la gestion financière, mais des processus obsolètes, des cultures rigides et de lourds silos de données les freinent souvent. Un maillage de données change cela en donnant aux équipes financières plus de contrôle sur leurs données et en leur permettant de travailler plus efficacement. 

Tableaux de bord de business intelligence 

Les nouvelles initiatives commerciales nécessitent souvent des informations sur mesure pour mesurer leur succès.  

A architecture de maillage de données relève ce défi en offrant la flexibilité nécessaire pour créer des vues de données personnalisées. Cela permet aux équipes d’accéder et d’analyser rapidement les informations spécifiques dont elles ont besoin pour piloter les performances du projet. 

Rapports réglementaires 

Les rapports réglementaires exigent un volume, une rapidité et une précision élevés pour satisfaire exigences réglementaires. La technologie du maillage de données profite à la fois aux régulateurs et aux entreprises réglementées pour atteindre ces objectifs. Par exemple, les entreprises peuvent activement alimenter les données de reporting dans un maillage de données centralisé sous surveillance réglementaire. 

Données tierces 

La technologie de maillage de données peut gérer des ensembles de données tiers et publics. Vous pouvez incorporer des données externes dans le maillage en tant que domaine distinct. Cette approche garantit la cohérence entre les données externes et internes. 

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Le processus de maximisation des données et d’en tirer le meilleur parti nécessite des données de bonne qualité et résidant dans un référentiel bien entretenu : un entrepôt de données. Avec les outils et la technologie appropriés, la transformation des données brutes en informations exploitables devient considérablement rationalisée. Astera Générateur d'entrepôt de données (ADWB) offre une solution puissante pour simplifier la conception d’entrepôts de données complexes et accélérer la rentabilisation. 

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