On regroupe sous le terme de maillage de données une façon d’organiser ses données au niveau entreprise. L’idée est assez simple, nous découpons les données en domaines, par exemple : front, risk, vente etc…
Chaque domaine de données est géré de manière autonome par des équipes expertes. Elles sont responsables de la qualité de leurs données mais également de la façon dont elles les mettent à dispositions des autres.
Ainsi, le Front nettoie ses données et les met à disposition de tout le monde, le Risk fait de même, le service client également …Lorsque tous les domaines sont organisés de cette manière, toute l’entreprise est maillée et il est possible de croiser l’ensemble des données pour acquérir une vision holistique de l’activité.
Nous entendons quelques fois qu’il s’agit de l’inverse d’une politique de centralisation de données. C’est là où les choses se compliquent car non il n’y a pas opposition. En parlant de Data Mesh, nous parlons de gouvernance de données et non de stockage. Donc, il est possible d’avoir un data mesh avec toutes les données stockées à un seul et unique endroit.
La mise en œuvre d’un data mesh centralisé reste rare car il faut disposer d’un système multi-sources, capable de gérer plusieurs domaines et peu d’acteurs le propose.
A l’opposé,il est possible d’avoir un système d’information dans lequel les données sont dispersées dans différents systèmes experts avec une unique équipe de data managers pour tout administrer. Ce n’est pas un data mesh mais un data bazar que l’on essaie de circonscrire.
Le data mesh comporte tout de même son lot de problèmes car l’administration d’un domaine requiert pour l’équipe en charges 3 éléments primordiaux :
De l’expertise métier, en général, c’est ce qui pose le moins de souci.
Une culture data pour la valoriser comme un produit. Il faut que chaque service en charge d’un domaine comprennent qu’en plus de leurs raison d’être habituelle, ils sont devenus Data Providers interne.
Une capacité de mise à disposition des données. Ce sujet est à la fois data et technologique, cela implique que vous intégriez ce genre de profil dans chaque service en charge d’un domaine.
Verrons-nous des Data Mesh émerger dans nos métiers de l’investissement ? Le Data Mesh demande une organisation qui correspond davantage aux entreprises de plusieurs milliers d’employés qu’à des structures de plus petite taille. Ces dernières étant plus courantes dans notre domaine, nous vous laissons vous faire un avis sur la question.
Toutes les deux semaines, nous démystifions une notion tech, data ou innovation. Une sorte de guide de survie de l'Asset Manager en milieu tech hostile.
Abonnez-vous sur LinkedIn afin de ne rien louper de shots d’expertise : https://www.linkedin.com/company/asset-sagacity