Friday 02 February 2024
Le terme "datamesh" n'est pas aussi largement reconnu que d'autres concepts liés à la gestion des données, et il peut ne pas avoir une définition standardisée à ce jour. Cependant, le terme est parfois utilisé pour décrire une approche dans laquelle les données sont distribuées et interconnectées de manière à former un réseau flexible et évolutif.
Le concept de "datamesh" pourrait être associé à des idées telles que la distribution des données sur plusieurs sources, la collaboration entre différentes parties prenantes, et l'utilisation de technologies distribuées pour gérer les données de manière plus dynamique. Cela pourrait également être lié à des tendances émergentes dans le domaine de l'architecture des données, telles que l'approche "mesh" dans laquelle les éléments du système sont interconnectés de manière souple et distribuée.
Il est important de noter que le terme "datamesh" peut être utilisé dans différents contextes et par différentes personnes, et son sens précis peut varier en fonction du domaine d'application. Si le concept évolue et devient plus formalisé, il est recommandé de consulter les sources les plus récentes et les mieux référencées pour obtenir des informations précises sur son utilisation et sa signification spécifiques.
Quelques conseils avisés pour le digireant d'entreprise
Le datamesh est un nouveau paradigme de gestion des données qui repose sur une architecture décentralisée et distribuée, où les données sont structurées et organisées par domaine métier et accessibles en libre-service. Il présente de nombreux avantages, comme la réduction des silos, l’amélioration de la qualité et de l’accessibilité des données, l’autonomie et l’agilité des équipes, ou encore la stimulation de l’innovation.
Toutefois, le datamesh n’est pas adapté à toutes les entreprises, et il implique des changements culturels, organisationnels et techniques importants. Pour mettre en oeuvre le datamesh dans une TPE, voici quelques conseils à donner au chef d’entreprise :
* Évaluer la maturité et la culture des données de l’entreprise, ainsi que ses besoins et ses objectifs en matière d’exploitation des données. Le datamesh n’est pas nécessaire si l’entreprise n’a pas une grande variété, volume ou vélocité de données, ou si elle n’a pas besoin d’une forte collaboration entre les domaines métier.
* Identifier les domaines métier clés de l’entreprise, et les responsables des données associées. Chaque responsable doit traiter ses données comme un produit, c’est-à-dire les documenter, les standardiser, les sécuriser, et les rendre accessibles et réutilisables par les autres domaines.
* Mettre en place une plateforme de données en libre-service, qui permet aux responsables des données de collecter, traiter, intégrer et transformer leurs données sans dépendre d’une équipe centrale. La plateforme doit offrir des outils et des services communs, comme l’automatisation, la qualité, la gouvernance, ou encore l’analyse des données.
* Définir une gouvernance des données fédérée, qui assure la cohérence, la conformité et l’interopérabilité des données entre les domaines métier. La gouvernance doit s’appuyer sur des normes et des politiques communes, comme les formats, les métadonnées, la sécurité, ou encore la documentation des données.
* Accompagner le changement et favoriser la collaboration entre les domaines métier. Le datamesh requiert une transformation culturelle, qui implique de sensibiliser, de former, et de soutenir les responsables des données, ainsi que de créer des espaces d’échange et de partage des bonnes pratiques.