Framework d’adoption du Data Mesh : Difficultés et questions/réponses

Alors que les organisations cherchent à améliorer la façon d’exploiter leurs données, un grand nombre d’entre elles optent aujourd’hui pour le Data Mesh, une toute nouvelle approche en matière de gestion des données. Cette conception implique le recours à une architecture de données décentralisée dans laquelle les données sont détenues et gérées par les équipes en charge des domaines, et mises à disposition en tant que produits. Si le Data Mesh présente de nombreux avantages, dont un degré supérieur d’agilité et de collaboration, sa mise en œuvre n’est pas un long fleuve tranquille.

Les précédents articles de cette série étaient consacrés à la présentation du Data Mesh, à la mise en place d’un framework d’adoption permettant aux entreprises d’adopter progressivement cette approche et aux différentes façons de l’évaluer.

Dans cet article, nous allons nous pencher sur les principaux défis à relever et les pièges à éviter lors de l’implémentation d’une architecture Data Mesh tout en vous proposant des stratégies pour les surmonter. Nous présenterons également quelques questions accompagnées de leurs réponses pour aider les organisations à mieux comprendre et maîtriser les différents concepts.

Data Mesh : les défis et les pièges

Les principaux défis liés à l’implémentation du Data Mesh sont les suivants :

Source: Comic by xkcd -- Flawed Data https://xkcd.com/2494/

Source : Bande dessinée par xkcd — Données imparfaites https://xkcd.com/2494/

1. Résistance culturelle : le passage à une architecture de données décentralisée implique un important changement culturel, qui peut susciter un certain degré de résistance. è Pour surmonter cette résistance culturelle, les organisations doivent établir des processus de communication clairs, créer une culture de la transparence et impliquer les parties prenantes dans le processus de prise de décision. Ces mesures peuvent contribuer à encourager l’adoption et à s’approprier conjointement la nouvelle approche.

2. Développement des compétences au sein des domaines : une architecture Data Mesh exige des équipes en charge des domaines qu’elles possèdent toute une palette de compétences et d’aptitudes, notamment les suivantes : appropriation des produits de données, analyse de la quantité de données, architecture de données et bien plus encore. è Pour surmonter cette difficulté, les organisations doivent investir dans des programmes de formation et de développement afin d’aider les employés existants à acquérir les compétences et les aptitudes nécessaires. Elles doivent également envisager de recruter de nouveaux talents pour couvrir l’ensemble des compétences.

3. Qualité et cohérence des données : il est parfois difficile de veiller à la qualité et à la cohérence des données au sein de plusieurs équipes et produits de données. Dans une architecture de données centralisée traditionnelle, la gouvernance des données est généralement centralisée, contrairement à une architecture Data Mesh, qui repose sur le principe de la décentralisation. Par conséquent, il peut s’avérer difficile d’établir clairement des normes de qualité et d’implémenter des processus de gouvernance des données. è Pour surmonter cette difficulté, les organisations doivent établir des normes de qualité des données claires et implémenter des processus de gouvernance des données conçus pour être flexibles et pouvoir s’adapter aux besoins de chaque produit de données. Elles doivent également envisager d’implémenter des outils et des technologies qui permettent la surveillance de la qualité des données et la génération de rapports à ce sujet (catalogue de données, fonctionnalités de surveillance des données, etc.).

4. Infrastructure et outils : l’implémentation d’une architecture Data Mesh peut exiger le recours à une nouvelle infrastructure et à de nouveaux outils. Dans une architecture de données centralisée traditionnelle, la pile technologique est généralement centralisée, contrairement à une architecture Data Mesh, où elle est distribuée et diversifiée. Par conséquent, il peut s’avérer difficile de sélectionner et d’implémenter les outils et les technologies appropriées. è Pour surmonter cette difficulté, les organisations doivent évaluer minutieusement leurs besoins technologiques, investir dans des fonctionnalités propres à la plateforme et faire évoluer leurs compétences en fonction des besoins des domaines.

Parallèlement à ces difficultés, il convient de prendre en compte un grand nombre de pièges/écarts de mise en œuvre en tirant parti des enseignements du secteur :

Aspect à prendre en compte	Description	Solution
Aspect technique	Trop insister sur l’implémentation technique par rapport aux personnes et à la culture	Former des équipes interfonctionnelles pour qu’elles puissent se concentrer sur les changements à la fois techniques et culturels, avec une attention particulière accordée à la collaboration et à la communication
Absence de contrats solides	Partager des données en l’état sans établir de contrats solides, ce qui entraîne de fortes dépendances et une éventuelle confusion	Établir des canaux de communication clairement définis entre les producteurs et les consommateurs, avec des contrats de données et des accords de niveau de service convenus
Manque de soutien de la direction	Soutien insuffisant de la part de la direction dans le cadre d’un changement aussi important que la répartition de la production et de la gestion des données	Obtenir l’adhésion et le soutien de la direction, tout en accordant une attention particulière aux avantages stratégiques à long terme d’une architecture Data Mesh
Passer à côté de la réflexion produit	Se concentrer de façon excessive sur les produits de données plutôt que de les utiliser comme un outil de communication	Adopter une approche de type réflexion produit, tout en accordant une attention particulière à la communication et à la prise de décision dans l’ensemble de l’organisation
Précipiter l’implémentation	Tenter de procéder trop rapidement à l’implémentation, plutôt que d’avancer à un rythme soutenu	Avancer à un rythme que l’organisation peut gérer et maintenir, tout en accordant une attention particulière aux avantages à long terme d’une architecture Data Mesh
Problèmes liés à la propriété des données	Traiter de façon binaire le concept de propriété des données plutôt que de reconnaître toute sa complexité	Se concentrer sur le développement des fonctionnalités nécessaires pour une gestion efficace de la propriété des données, tout en veillant à comprendre les différents aspects de la propriété des données
Relever les défis les plus complexes en premier	Tenter de relever en premier les défis liés aux données les plus complexes et les plus critiques plutôt que de gagner en expérience et en compétences	Acquérir de l’expérience et des compétences dans le domaine de l’implémentation d’une architecture Data Mesh, tout en veillant à commencer par surmonter les difficultés les plus simples avant de s’attaquer progressivement à des situations plus complexes

En surmontant ces difficultés et en évitant minutieusement les pièges, les organisations peuvent réussir à implémenter une architecture Data Mesh et commencer à tirer parti des nombreux avantages qu’elle a à offrir.

Questions/réponses sur le Data Mesh

Dans cette session de questions/réponses, nous vous présentons les questions les plus fréquentes, accompagnées des réponses correspondantes, de façon à vous permettre de mieux comprendre les concepts du Data Mesh et le framework d’implémentation recommandé :

Qu’est-ce que le Data Mesh ?

Le Data Mesh est une architecture de données qui vise à améliorer la gouvernance et la gestion des données au sein d’une organisation. Il repose sur quatre principes : propriété orientée domaine, données en tant que produit, plateforme d’infrastructure de données en libre-service et gouvernance fédérée.

Quels sont les principaux problèmes liés aux architectures de données centralisées ?

Les principaux problèmes liés aux architectures de données centralisées sont les suivants : manque de connaissances du domaine métier pris en charge par les équipes des systèmes opérationnels, conséquences imprévues sur le modèle analytique lors de changements apportés au modèle opérationnel, augmentation de la complexité de la gouvernance des référentiels centralisés en raison de l’application des réglementations, faibles contrats entre producteurs et consommateurs.

Quels sont les avantages de l’implémentation du Data Mesh ?

Il existe plusieurs avantages liés à l’implémentation du Data Mesh, dont une plus grande agilité, une réduction des délais de mise sur le marché et une meilleure synergie avec les objectifs métiers. En décentralisant la propriété des données et en permettant aux équipes de travailler de façon plus indépendante, les organisations peuvent répondre plus rapidement à l’évolution des besoins métiers et proposer de nouveaux produits et services plus rapidement sur le marché. Par ailleurs, en donnant les moyens aux experts des domaines de gérer leurs propres données, les organisations peuvent améliorer la qualité de leurs données et veiller à ce qu’elles soient cohérentes par rapport aux objectifs métiers.

Quels sont les quatre principes du Data Mesh ?

Les quatre principes du Data Mesh sont les suivants : propriété orientée domaine, données en tant que produit, plateforme d’infrastructure de données en libre-service et gouvernance fédérée.

Le Data Mesh convient-il à toutes les organisations ?

Non, le Data Mesh ne convient pas à toutes les organisations. Il est recommandé d’étudier attentivement la maturité de votre organisation avant de décider d’adopter une approche Data Mesh.

Quels sont les principaux critères d’évaluation de la maturité d’une organisation dans le cadre de l’adoption du Data Mesh ?

Les principaux critères d’évaluation de la maturité d’une organisation dans le cadre de l’adoption du Data Mesh sont les suivants : la technologie des données au cœur des activités, l’organisation orientée domaine, le soutien de la direction, la stratégie orientée données, la complexité de l’organisation et l’engagement à long terme.

Quelles sont les différentes phases d’implémentation recommandées dans le cadre de l’adoption du Data Mesh ?

L’adoption du Data Mesh repose sur trois phases d’implémentation recommandées, comme le souligne l’article dédié au framework d’adoption du Data Mesh :

Amorcer : cette phase implique de définir les fonctionnalités de base du Data Mesh, dont l’identification des domaines et de leurs propriétaires, la définition des produits de données, l’établissement d’un modèle de gouvernance des données et la création d’une plateforme pour un accès aux données en libre-service.
Accélérer : lors de cette phase, l’organisation s’appuie sur les fonctionnalités de base établies au cours de l’étape Amorcer, en développant de façon itérative les produits de données et en affinant la plateforme et le modèle de gouvernance, selon les besoins.
Faire évoluer : la dernière phase implique de déployer l’approche Data Mesh dans l’ensemble de l’organisation, de créer une culture de la réflexion autour des produits de données et de la décentralisation des propriétés de données, ainsi que d’améliorer et d’optimiser de façon continue la plateforme et le modèle de gouvernance.

Comment une organisation peut-elle mesurer le succès de son implémentation du Data Mesh ?

Une organisation peut mesurer le succès de leur implémentation du Data Mesh en suivant les avancées par rapport aux objectifs et aux indicateurs définis au tout début de l’initiative. Il peut s’agir, entre autres, de différents indicateurs tels que le nombre de produits de données ayant été développés, le nombre d’équipes travaillant avec des données de façon décentralisée ou encore le niveau d’engagement des parties prenantes. Il est important de passer régulièrement en revue ces indicateurs et de les mettre à jour pour vous assurer qu’ils sont toujours pertinents et que les avancées sont suivies avec précision.

Quels sont les inconvénients éventuels de l’implémentation du Data Mesh ?

Si l’implémentation du Data Mesh présente de nombreux avantages, il existe également quelques inconvénients. L’une des plus grandes difficultés est la complexité de l’approche, qui est susceptible d’impliquer des changements considérables au niveau de la culture, de la technologie et des processus de l’organisation. Par ailleurs, il est possible que cette approche s’avère plus difficile à déployer dans des organisations de grande taille et qu’elle exige de réaliser d’importants investissements dans de nouvelles technologies et ressources. Il est enfin parfois assez délicat de veiller à ce que les données restent sécurisées et conformes aux réglementations, tout particulièrement dans des secteurs comme les soins de santé et la finance.

Conclusion à propos du Data Mesh

L’implémentation d’une architecture Data Mesh peut présenter de nombreux avantages pour les organisations, mais ce n’est pas un long fleuve tranquille. Parmi les principales difficultés à prendre en compte figurent notamment une certaine résistance culturelle, le développement des compétences au sein des domaines, la qualité et la cohérence des données, ainsi que la mise en place de l’infrastructure et des outils. Pour surmonter ces difficultés, les organisations doivent élaborer des processus de communication clairement définis, investir dans des programmes de formation et de développement, établir clairement des normes de qualité et des processus de gouvernance, évaluer minutieusement les besoins technologiques, ainsi qu’éviter les pièges et les écarts d’implémentation les plus fréquents. Ce faisant, les organisations seront en mesure d’implémenter correctement une architecture Data Mesh et de tirer parti des différents avantages, tels qu’une plus grande agilité, une réduction des délais de mise sur le marché et une meilleure synergie avec les objectifs métiers.

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