Depuis de nombreuses années, les entreprises sont confrontées à d’importants défis dans la gestion et la valorisation efficace de leurs données. L’approche centralisée de l’architecture des données, où les données sont contrôlées et gérées par une équipe centralisée, est devenue de plus en plus difficile à adapter et à faire évoluer selon les besoins changeants de l’entreprise. Le Data Mesh vise à résoudre ces problèmes.

Le Data Mesh est une approche relativement nouvelle de l’architecture des données qui prône la décentralisation de la propriété et de la gestion des données. Il s’agit d’un changement de paradigme, passant de l’approche centralisée à une approche plus distribuée, où les données sont possédées et gérées par des équipes de domaine individuelles. Dans le Data Mesh, l’accent est mis sur la création d’une plateforme en libre-service qui permet aux équipes de domaine de gérer leurs données et facilite la découverte, l’accès et l’utilisation de ces données par les autres équipes.

Pourquoi le Data Mesh est-il nécessaire ?

L’approche centralisée de l’architecture des données présente plusieurs limites qui la rendent difficile à adapter et à faire évoluer selon les besoins changeants de l’entreprise. Ces limitations incluent :

Libérer le potentiel des données et adopter le data mesh

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1. Goulot d’étranglement dans le contrôle des données : Dans une architecture de données centralisée, les données sont souvent contrôlées par une équipe centralisée, ce qui rend difficile l’accès et l’utilisation des données dont les équipes de domaine ont besoin pour effectuer leur travail (problèmes d’accessibilité et de performance).
2. Délai de valorisation lent : Dans une architecture de données centralisée, le temps nécessaire pour accéder et utiliser les données peut être excessif, ce qui peut ralentir l’innovation et la capacité à répondre aux besoins changeants de l’entreprise (adaptabilité au changement).
3. Problèmes d’évolutivité : À mesure que le volume et la complexité des données augmentent, l’approche centralisée devient de plus en plus difficile à mettre à l’échelle et à gérer efficacement.
4. Coûts d’entretien élevés : L’approche centralisée nécessite un investissement important en infrastructure et en personnel pour assurer la maintenance, ce qui peut être coûteux et chronophage.

Le Data Mesh répond à ces limitations en proposant une approche plus décentralisée et autonome de la gestion des données.

Comment mettre en œuvre le Data Mesh ?

La mise en œuvre du Data Mesh nécessite un changement fondamental dans la façon dont les données sont gérées et accessibles au sein d’une organisation.

HCLTech ADvantage Data Mesh est une solution indépendante des plateformes technologiques, composée d’une couche expérience préconfigurée axée sur les personas (pour activer la recherche, la traçabilité et la surveillance des produits de données), d’une couche développeur (pour permettre la création et le déploiement de produits de données) et d’une couche d’infrastructure (pour fournir stockage, calcul, IM, outils CI/CD).

Snowflake offre une plateforme de données infonuagique particulièrement adaptée à la mise en œuvre du Data Mesh. L’architecture de référence est illustrée ci-dessous :

Voici les principales étapes pour réussir la mise en œuvre du Data Mesh à l’aide de HCLTech ADvantage Data Mesh et Snowflake.

1. Définissez le domaine : Identifiez les domaines au sein de votre organisation qui possèdent et gèrent les données. Un domaine est une unité d’affaires spécifique ayant son propre ensemble de données et de processus métier. Avec la couche développeur de HCLTech ADvantage Data Mesh, il est facile de créer et de gérer les domaines de données et de mettre en œuvre des contrôles de qualité des données dans chaque domaine afin d’assurer l’exactitude et la cohérence des données. Snowflake permet aux équipes de créer des entrepôts virtuels pour gérer les données et fournir l’accès aux membres concernés.
2. Établissez la propriété des domaines : Attribuez la propriété des données de chaque domaine à l’équipe ou à la personne appropriée. Cela crée une structure de propriété claire permettant aux équipes de domaine de mieux gérer leurs données. La couche développeur de HCLTech ADvantage Data Mesh offre les capacités pour définir la confidentialité des produits de données.
3. Créez des API de domaine : Les API préconfigurées de HCLTech ADvantage Data Mesh pour chaque domaine permettent aux autres équipes d’accéder aux données détenues par ce domaine et de les utiliser. Cela crée une plateforme en libre-service permettant aux équipes de découvrir et d’accéder aux données dont elles ont besoin pour effectuer leur travail.
4. Mettez en place des contrôles de qualité des données : La couche développeur de HCLTech ADvantage Data Mesh permet la mise en œuvre de contrôles de qualité des données dans chaque domaine avec l’outil de son choix afin de s’assurer que les données sont exactes et cohérentes.
5. Établissez un modèle de gouvernance fédéré : Cela assure la sécurité et la conformité des données tout en permettant aux équipes de domaine de mieux gérer leurs données. Snowflake offre des fonctions de sécurité robustes, notamment l’authentification multifacteur et le chiffrement de bout en bout, afin de garantir la sécurité des données en tout temps. Snowflake propose également des contrôles d’accès fins pour permettre aux équipes de gérer efficacement l’accès et l’utilisation des données.
6. Fournissez l’infrastructure Data Mesh : Fournissez l’infrastructure, les outils et la formation nécessaires pour soutenir l’approche Data Mesh. La couche d’infrastructure de HCLTech ADvantage Data Mesh permet l’accès aux outils et services sous-jacents de stockage, de calcul, d’orchestration et de processus CI/CD.
7. Consommation des produits de données : La couche expérience de HCLTech ADvantage Data Mesh offre les capacités de recherche, d’accès et de surveillance des produits de données, ce qui en facilite la consommation et la gouvernance pour la mise en œuvre des cas d’usage métier.

En conclusion, la plateforme de données infonuagique Snowflake fournit une excellente fondation et HCLTech ADvantage Data Mesh accélère la mise en œuvre du Data Mesh. Avec les capacités de Snowflake et de HCLTech, les organisations peuvent décentraliser la propriété des données et permettre aux équipes interfonctionnelles de travailler de façon autonome. En mettant en œuvre le Data Mesh, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de leurs données et accélérer l’innovation et la réactivité aux besoins changeants de l’entreprise.