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Data Vault vs Data Mesh : choisir la bonne architecture de données

Mariam Anouar

Producteur de produits

12 janvier 2024

Le volume de données continue de monter en flèche, augmentant à un rythme taux annuel de 19.2%. Cela signifie que les organisations doivent rechercher des moyens de gérer et d’exploiter efficacement cette richesse d’informations pour obtenir des informations précieuses. Une architecture de données solide est la clé pour gérer avec succès cette vague de données, permettant un stockage, une gestion et une utilisation efficaces des données. 

Les entreprises doivent évaluer leurs besoins pour sélectionner le bon cadre d'entrepôt de données et obtenir un avantage concurrentiel. C’est là que Data Vault et Data Mesh entrent en jeu, chacun offrant des approches distinctes pour gérer et exploiter les données. 

Pour choisir entre les deux, il est essentiel de comprendre l’évolution du paysage de l’architecture des données, les caractéristiques uniques de chaque approche et les applications pratiques qui répondent le mieux aux besoins spécifiques de l’entreprise. 

Comprendre l'architecture de données moderne 

L'architecture des données façonne la manière dont les organisations collectent, stockent, traitent et exploitent leurs actifs de données. Il sert de cadre de base qui s'adapte aux flux de données divers et toujours croissants provenant de diverses sources, rendant les approches traditionnelles obsolètes et ouvrant la voie à des systèmes de données prêts pour l'avenir.  

L'architecture de données moderne se caractérise par sa flexibilité et son adaptabilité, permettant aux organisations d'intégrer de manière transparente des données structurées et non structurées, de faciliter l'analyse en temps réel et d'assurer une gouvernance et une sécurité solides des données, favorisant ainsi des informations basées sur les données. 

Considérez l’architecture des données comme le modèle de la manière dont un hôpital gère les informations sur les patients. Il garantit que les données des différents services, telles que les dossiers des patients, les résultats de laboratoire et la facturation, peuvent être collectées en toute sécurité et accessibles en cas de besoin. Dans une architecture de données moderne, toutes ces informations sont intégrées dans un système central de dossier de santé électronique (DSE).  

Le système DSE simplifie la récupération des données pour les prestataires de soins de santé, conduisant à des diagnostics plus rapides, une facturation rationalisée et de meilleurs soins aux patients tout en permettant également l'évolutivité et la conformité aux réglementations en évolution. 

La sélection de la bonne architecture de données dépend des besoins spécifiques d'une entreprise. Il n’existe pas de solution universelle et le choix de l’architecture doit s’aligner étroitement sur les caractéristiques uniques d’une organisation. Des facteurs tels que la complexité des données, l'évolutivité, la culture organisationnelle, les obligations de conformité, les ressources disponibles et les objectifs commerciaux globaux doivent être pris en compte pour déterminer la solution idéale, permettant à une organisation de libérer la véritable valeur de ses actifs de données. 

Data Vault vs Data Mesh : un aperçu 

Maintenant que nous avons établi l’importance de l’architecture des données dans le paysage numérique actuel, examinons deux approches principales : Data Mesh et Data Vault.  

Coffre-fort de données : 

L'architecture Data Vault est une solution agile et flexible la modélisation des données méthodologie utilisée dans l’entreposage de données pour gérer des environnements de données complexes et évolutifs. Il a été développé par Dan Linstedt et a gagné en popularité en tant que méthode de création d'entrepôts de données évolutifs, adaptables et maintenables. 

Principes de base: 

  • Hubs: Les hubs représentent des entités commerciales principales avec des identifiants uniques. 
  • Liens: Les liens connectent les hubs pour afficher les relations entre les entités commerciales. 
  • Satellites : Les satellites fournissent des informations détaillées et descriptives sur les entités représentées par les hubs. 

Data Vault met l'accent sur l'audibilité et le suivi des données historiques, ce qui le rend bien adapté aux secteurs soumis à des exigences de conformité réglementaire et à des structures de données bien définies, tels que la finance et la santé. Ces secteurs sont souvent soumis à des exigences réglementaires strictes qui exigent un stockage sécurisé des données historiques, telles que les transactions financières ou les dossiers des patients.  

La capacité de Data Vault à fournir une piste d'audit claire des sources de données, des transformations et de l'utilisation au fil du temps garantit que les organisations peuvent répondre efficacement à ces exigences réglementaires. 

Éléments du coffre-fort de données

Maillage de données : 

Le Data Mesh est un concept relativement nouveau dans le domaine de l'architecture et de la gestion des données. Il a été introduit par Zhamak Dehghani et se concentre sur la décentralisation de la propriété et de la gestion des données dans les grandes organisations complexes. Cette approche est bien adaptée à la complexité des écosystèmes de données modernes, où les données sont réparties entre diverses entités. 

  • Propriété orientée domaine : La propriété des données est décentralisée, avec des domaines individuels ou des unités commerciales responsables de la gestion de leurs données afin de garantir l'alignement du contexte et de l'expertise. 
  • Les données en tant que produit : Les données sont conservées et fournies avec des interfaces claires, les traitant comme un produit précieux qui peut être utilisé par d'autres équipes. 
  • Infrastructure de données libre-service en tant que plateforme : Une infrastructure de données partagée permet aux utilisateurs de découvrir, d'accéder et de traiter les données de manière indépendante, réduisant ainsi la dépendance vis-à-vis des équipes d'ingénierie des données. 
  • Gouvernance informatique fédérée : Les normes de gouvernance sont appliquées de manière collaborative entre les domaines, garantissant la qualité, la sécurité et la conformité des données tout en permettant une personnalisation spécifique au domaine. 

Data Mesh est bien adapté aux secteurs dotés de sources de données complexes et décentralisées, tels que le commerce électronique et l'industrie manufacturière, car il fournit un cadre flexible qui s'aligne sur la nature diversifiée de leurs flux de données. Dans ces secteurs, les données proviennent de différents canaux et nécessitent souvent une analyse et une évolutivité en temps réel.  

L'approche décentralisée de Data Mesh permet aux équipes spécifiques à un domaine de gérer efficacement leurs données, garantissant ainsi la qualité, l'adaptabilité et l'agilité des données pour relever efficacement les défis spécifiques à l'industrie. 

Principes du maillage de données

Data Vault et Data Mesh : une comparaison  

Comparons les deux approches pour découvrir les différences et les similitudes entre elles pour une meilleure compréhension : 

Différences: 

  • Infrastructure 

Data Vault s'appuie généralement sur une infrastructure centralisée, impliquant souvent un entrepôt de données ou un système de stockage centralisé similaire. Cette infrastructure centralisée simplifie l'intégration et la gestion des données mais peut nécessiter un investissement initial important.  

En revanche, Data Mesh suggère une approche d'infrastructure plus distribuée, dans laquelle des domaines individuels gèrent les produits de données. Même si cela peut réduire le besoin d'une infrastructure centralisée, cela peut nécessiter des investissements dans des outils et des services spécifiques à un domaine. Selon le BARC, plus de 90 % des entreprises estiment qu'il est pertinent d'établir une propriété orientée domaine. 

  • Évolutivité 

Data Vault atteint l'évolutivité en intégrant de nouvelles sources de données dans l'architecture centralisée, permettant un contrôle centralisé.  

En revanche, Data Mesh facilite l’évolutivité en permettant aux domaines de faire évoluer leurs produits et services de données de manière indépendante. Cette approche décentralisée peut être plus flexible dans la gestion de volumes de données et d'exigences variables dans différents domaines. 

  • Propriété et responsabilité des données 

Data Vault centralise la propriété des données, en mettant fortement l'accent sur la traçabilité et la traçabilité des données. Dans cette approche, l’équipe d’entreposage de données est généralement chargée de garantir la qualité et la cohérence des données.  

En revanche, Data Mesh décentralise la propriété, plaçant la responsabilité sur des domaines individuels. Cependant, la gouvernance reste essentielle dans une approche Data Mesh pour garantir la qualité des données et le respect des standards organisationnels. 

  • Collaboration et transversalité 

Bien que les deux approches encouragent la collaboration entre les professionnels des données, Data Vault ne met pas intrinsèquement l'accent sur les équipes interfonctionnelles. Il se concentre principalement sur la gestion centralisée des données.  

À l’inverse, Data Mesh encourage activement les équipes interfonctionnelles, en favorisant la collaboration entre les ingénieurs de données, les data scientists et les experts du domaine pour garantir que les produits de données correspondent aux besoins et aux objectifs de l’entreprise. 

  • Cas d'usage 

Le choix entre un Data Vault et un Data Mesh dépend souvent de cas d’utilisation spécifiques. Data Vault est bien adapté aux scénarios qui nécessitent un suivi historique rigoureux, une intégration des données et une assurance qualité des données. Il excelle dans les situations où une approche centralisée et structurée de la gestion des données est nécessaire.  

En revanche, Data Mesh est particulièrement pertinent pour les organisations disposant d’un paysage de données distribuées, où les données sont générées et utilisées par plusieurs domaines ou unités commerciales. Il prospère dans des environnements où l'agilité, l'autonomie et la collaboration entre les équipes du domaine sont essentielles pour générer des connaissances et de l'innovation. 

Similitudes: 

  • Intégration Des Données 

Data Vault et Data Mesh relèvent tous deux le défi de intégrer des données provenant de diverses sources au sein d’une organisation. Ils reconnaissent la nécessité de combiner les données de différents systèmes et de les rendre accessibles pour analyse. 

  • Qualité des données 

Les deux approches mettent l’accent qualité des données et la gouvernance. Data Vault comprend des mécanismes de contrôle de la qualité des données au sein du référentiel de données centralisé, tandis que Data Mesh favorise la qualité des produits de données grâce à une propriété décentralisée. 

  • Flexibilité 

Bien qu'ils diffèrent par leur degré de flexibilité, Data Vault et Data Mesh visent à fournir des solutions adaptables à l'évolution des exigences en matière de données. Data Vault y parvient grâce au contrôle des versions et à la gestion des modifications, tandis que Data Mesh s'appuie sur les équipes de domaine pour adapter leurs produits de données. 

  • Démocratisation des données 

Les deux approches visent à améliorer l’accessibilité et la disponibilité des données pour les utilisateurs de l’ensemble de l’organisation. Data Vault y parvient en créant un référentiel centralisé accessible aux utilisateurs autorisés, tandis que Data Mesh encourage la propriété et l'accès décentralisés aux données pour favoriser la démocratisation des données. 

  • Utilisation des technologies modernes 

Data Vault et Data Mesh exploitent souvent des technologies modernes telles que le cloud computing, la conteneurisation et l'orchestration pour prendre en charge leurs architectures respectives. 

Aspect  Coffre de données  Maillage de données 
approche  Une approche centralisée de l'entreposage de données, qui consolide les données dans un référentiel centralisé.  Une approche décentralisée qui favorise la propriété et l'autonomie des données distribuées, adaptée aux écosystèmes de données distribués modernes. 
Composants principaux  Utilise des hubs, des liens et des satellites pour fournir une architecture de données structurée et organisée.  Utilise la propriété de domaine et les produits de données pour répartir la propriété des données et offrir une agilité dans la gestion des données. 
Suivi historique  Fort accent sur la capture et la conservation des modifications des données historiques à des fins analytiques.  Moins d'accent mis sur le suivi historique, en se concentrant davantage sur les produits de données spécifiques à un domaine. 
Évolutivité  Évolutivité horizontale obtenue en ajoutant des sources de données de manière centralisée à l'architecture existante.  Évolutivité verticale, permettant aux domaines de faire évoluer leurs produits de données indépendamment en fonction de leurs besoins en ajoutant davantage de ressources aux microservices ou composants individuels. 
Flexibilité  Offre une adaptabilité à l’évolution des sources de données tout en conservant une structure cohérente.  Hautement adaptable aux changements de types de données, de sources et d’exigences commerciales. 
Propriété des données  Propriété et contrôle centralisés des données au sein d’une équipe centrale d’entreposage de données.  Propriété des données décentralisée, plaçant la responsabilité au sein de domaines ou d'unités commerciales individuels. 
Coopération  Encourage la collaboration principalement au sein des équipes de données.  Favorise la collaboration interfonctionnelle entre les professionnels des données et les experts du domaine. 
Gouvernance des données  Applique des politiques centralisées de gouvernance et de contrôle des données.  Nécessite des cadres de gouvernance spécifiques au domaine pour maintenir la qualité et les normes des données. 
Qualité des données  Met l’accent sur de solides pratiques d’assurance qualité des données.  La qualité des données peut varier d'un domaine à l'autre, nécessitant des efforts spécifiques à chaque domaine. 
Sécurité des données  Met en œuvre des mesures et des contrôles de sécurité centralisés.  Nécessite des considérations de sécurité spécifiques au domaine pour protéger les données. 
Découvrabilité  La gestion centralisée des métadonnées simplifie la découverte des données.  Des outils et processus de découverte de données spécifiques au domaine sont utilisés. 
Répartition des ressources  Concentre les ressources sur l’entrepôt de données central et les équipes associées.  Distribue les ressources entre les domaines, ce qui nécessite une planification minutieuse des ressources. 
Adaptation à la variété  Idéal pour les données structurées, les schémas prédéfinis et les sources de données traditionnelles.  Adaptable à divers types de données, sources et données non structurées. 
Changement culturel  Nécessite un changement culturel limité, s’alignant sur les pratiques traditionnelles d’entreposage de données.  Nécessite un changement culturel vers une collaboration et une propriété orientées domaine. 
Cas d'usage  Bien adapté aux cas d’utilisation nécessitant un suivi historique, des données structurées et une gestion centralisée des données.  Pertinent pour les cas d'utilisation dans des environnements de données diversifiés et distribués où l'agilité, l'autonomie et la collaboration entre les domaines sont essentielles. 

Facteurs clés pour la mise en œuvre de Data Vault par rapport à Data Mesh  

La décision de choisir la bonne architecture dépend de plusieurs facteurs. Certains d'entre eux incluent : 

Complexité des données 

La complexité des données englobe divers aspects, tels que les types de données, les sources et les relations. Comprendre la complexité des données est essentiel lors de la sélection d’une approche de gestion des données. L’adaptabilité de Data Mesh peut être préférable pour les paysages de données très complexes, tandis que Data Vault est mieux adapté aux données structurées et bien définies. 

Culture organisationnelle 

La culture d’une organisation joue un rôle important dans son approche de gestion des données. Il est crucial d’évaluer si elle est plus centralisée ou décentralisée et si elle est prête au changement et à l’expérimentation. Data Vault s'adapte mieux aux cultures centralisées valorisant le contrôle, tandis que Data Mesh favorise la décentralisation, la collaboration et l'innovation. 

Obligations de conformité 

La conformité, y compris les réglementations sur la confidentialité des données et les normes industrielles, a un impact considérable sur leurs choix en matière de gestion des données. Il est crucial de s’assurer que leur approche est conforme aux exigences de conformité. Data Vault offre un contrôle et un audit centralisés pour les environnements axés sur la conformité, tandis que Data Mesh peut nécessiter des mécanismes de gouvernance robustes pour répondre aux obligations réglementaires. 

Considérations de coûts 

Les organisations doivent évaluer les implications globales en termes de coûts couvrant les logiciels, le matériel, les services cloud, le personnel et les dépenses de maintenance continue. Ils doivent évaluer quelle approche correspond le mieux aux objectifs budgétaires et financiers de l’organisation. L’approche cloud native de Data Mesh peut avoir une dynamique de coûts différente de celle du modèle d’entreposage de données traditionnel de Data Vault. Une analyse approfondie des coûts est essentielle pour faire le bon choix. 

Formation des utilisateurs 

Les organisations doivent évaluer les besoins de formation des utilisateurs lorsqu’elles choisissent entre Data Vault et Data Mesh. Chaque approche exige des compétences et des flux de travail uniques de la part des analystes de données, des scientifiques et des parties prenantes de l'entreprise. Data Mesh peut nécessiter une formation à la connaissance du domaine et à la collaboration en raison de son orientation interfonctionnelle, tandis que Data Vault peut nécessiter une expertise dans l'entreposage de données traditionnel et les processus ETL. Une étude du groupe Eckerson révèle que seulement 65 % des utilisateurs de Data Vault déclarent avoir reçu une formation sur la solution Data Vault 2.0, soulignant une lacune potentiellement critique et l'importance de la formation des utilisateurs. 

Objectifs commerciaux globaux 

Les objectifs commerciaux d’une organisation doivent servir de principe directeur dans son approche de gestion des données. L’organisation doit déterminer si elle vise l’efficacité, l’agilité, l’innovation ou une combinaison de ces facteurs. Data Vault est bien adapté à l'efficacité et aux rapports structurés, tandis que Data Mesh s'aligne sur l'innovation et l'adaptation rapide aux besoins changeants de l'entreprise. 

Data Vault et Data Mesh peuvent-ils coexister ?  

Data Vault et Data Mesh ne s’excluent pas mutuellement ; au lieu de cela, ils peuvent être utilisés ensemble pour créer une architecture de données robuste. Ces deux concepts abordent différents aspects de la gestion des données et peuvent être utilisés en tandem pour gérer efficacement les écosystèmes de données modernes. 

Alors que Data Vault se concentre principalement sur les aspects techniques de l'organisation des données, Data Mesh met l'accent sur les aspects organisationnels et culturels d'une gestion efficace des données. Ils peuvent coexister en remplissant des rôles différents mais complémentaires au sein de la stratégie de gestion des données de l’organisation.  

Par exemple, une organisation peut utiliser un Data Vault pour consolider et gérer des données structurées provenant de plusieurs sources au sein d'un entrepôt de données centralisé. Parallèlement, il pourrait adopter les principes de Data Mesh pour gérer des sources de données décentralisées et spécifiques à un domaine qui ne s'intègrent pas parfaitement dans le modèle d'entrepôt centralisé. Cette approche hybride offre aux organisations la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour gérer les données structurées et non structurées tout en optimisant la qualité, l'accessibilité et la gouvernance des données dans l'ensemble de l'organisation. 

Un dernier mot 

Le choix entre Data Vault et Data Mesh, ou une combinaison des deux, consiste à adapter la stratégie de données aux besoins uniques d’une organisation. Data Vault apporte structure et gouvernance à vos données, garantissant fiabilité et cohérence. D'autre part, Data Mesh introduit l'agilité et la décentralisation, permettant une flexibilité dans la gestion de diverses sources de données. 

Il ne s’agit pas de choisir entre l’un ou l’autre, mais plutôt de trouver le bon mélange qui répond à vos besoins spécifiques. Trouver cet équilibre permet aux organisations d’exploiter la puissance de leurs données, non seulement pour répondre à leurs besoins immédiats, mais également pour naviguer en toute confiance dans un paysage de données en constante évolution, atteignant ainsi leurs objectifs à long terme. 

Lorsqu'il s'agit de trouver la bonne architecture de données, Astera se distingue comme un fournisseur de confiance. Il offre une approche unifiée et basée sur les métadonnées, ce qui en fait le choix incontournable pour les organisations cherchant à créer, gérer et optimiser efficacement leur architecture d'entreposage de données. Avec AsteraGrâce à la solution sans code de , les entreprises peuvent facilement concevoir, développer et déployer des entrepôts de données à grand volume en quelques jours, ce qui leur permet de garder une longueur d'avance dans le paysage actuel axé sur les données. 

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