Architecture Data Mesh

Pour votre entreprise

• +40% d'agilité dans la livraison des produits data
• Réduction de 50% des goulots d'étranglement
• Amélioration de 60% de la qualité des données
• Évolutivité des initiatives data
• Innovation facilitée par l'auto-service

L'Architecture Data Mesh est une approche décentralisée qui traite les données comme des produits, organisés par domaine métier, avec une gouvernance fédérée et une infrastructure en tant que plateforme.

Principes fondateurs :

• Données en tant que produit : Chaque jeu de données est un produit autonome
• Propriété par domaine : Les équipes de domaine possèdent leurs données
• Infrastructure en libre-service : Plateforme facilitant la découverte et l'accès
• Gouvernance fédérée : Standardisation et conformité à l'échelle

« Nous adoptons une approche progressive pour implémenter le Data Mesh, en commençant par les domaines à forte valeur métier et en nous appuyant sur des technologies éprouvées. »

Méthodologie en 4 phases

1. Évaluation de la maturité data et identification des domaines prioritaires
2. Conception de l'architecture et des interfaces entre domaines
3. Implémentation incrémentale avec des preuves de concept
4. Industrialisation et déploiement à l'échelle

• Rapport d'évaluation de la maturité data
• Architecture cible Data Mesh documentée
• POC sur un domaine prioritaire
• Plateforme d'auto-service pour les producteurs et consommateurs de données
• Modèle de gouvernance fédéré
• Formation des équipes
• Déploiement itératif et amélioration continue

• 1 Architecte Data Mesh (10 jours) : Conception de l'architecture globale
• 1 Data Product Owner (8 jours) : Définition des produits data
• 2 Ingénieurs Data (30 jours) : Implémentation technique
• 1 Expert Gouvernance (5 jours) : Mise en place des standards

• Durée totale : 3 à 6 mois
• Phase d'évaluation : 2-3 semaines
• Conception : 3-4 semaines
• POC : 6-8 semaines
• Déploiement progressif : 2-4 mois

• Nombre de domaines métiers à couvrir
• Volume et variété des données
• Niveau de maturité data de l'organisation
• Exigences de conformité et de sécurité
• Nécessité d'intégration avec des systèmes existants

• Temps de mise sur le marché des nouveaux produits data
• Taux d'utilisation des plateformes en libre-service
• Qualité des données mesurée par les métriques définies
• Réduction des coûts d'exploitation et de maintenance
• Satisfaction des équipes métier et techniques