Au cours des dernières décennies, toutes les entreprises et organisations ont reconnu l'importance de l'utilisation des données pour atteindre leurs objectifs. Elles ont entrepris des changements significatifs pour intégrer leur gestion et leur utilisation dans leurs processus.
Ces changements les ont conduit d’un modèle "Data Aware", puis "Data Centric" pour arriver à un modèle "Data Driven", dans lequel le Système d'Information (SI) des données coexiste avec le Système d'Information (SI) opérationnel, partageant un objectif commun de création de valeur. Pour tirer le meilleur parti des données, ces SI Datas ont adopté une approche centralisée, créant la capacité de combiner n'importe quelle donnée avec une autre : garantissant que la valeur de la donnée est maximisée.
En ce qui concerne le système d'information opérationnel, la conception des solutions et des applications est aujourd'hui principalement axée sur les domaines : la structure du système d'information et ses applications/solutions correspondent aux domaines d'activité. Le développement et les métiers, pour chaque domaine, travaillent en étroite collaboration pour fournir les meilleurs services.
Au fur et à mesure que ces entreprises et organisations exploitent avec succès le modèle axé sur les données, les opérations des métiers génèrent et consomment de plus en plus de données, ce qui rend le SI de données :
- Complexe à exploiter en raison de la multitude de sources de données, mais aussi de la complexité métier des informations à traiter pour créer les bons services et solutions.
- Critique car elle est de plus en plus intégrée dans les processus métier et doit être robuste et fiable.
- Dépendante des nouveaux défis métiers ; elle doit être déployable facilement et doit offrir un délai de mise sur le marché court pour les nouveaux cas d'utilisation.
Chez Talan, nous sommes convaincus que beaucoup de nos clients sont confrontés à un goulet d'étranglement dans leur modèle, créé par l'opposition des usages d'un SI opérationnel " orienté domaine " et d'un SI de données monolithique.
Face à cette problématique, les entreprises ont besoin d'être guidées dans la dernière étape de leur modèle : un SI opérationnel et des données qui se combinent pour former une seule entité, et des équipes " produits " qui pensent à leurs données et aux nouveaux services associés : une organisation inspirée par Data Mesh.
En effet, Data Mesh peut être une approche innovante pour résoudre ce paradigme car il met en lumière la nécessaire transformation des entreprises (technique et organisationnelle) pour s'adapter aux nouveaux usages des Données, et maximiser leur valeur.
Une transformation de la stratégie de données par une approche Data Mesh, nécessite une refonte de toutes les couches de cette stratégie de données :
- Organisationnel : redonner la propriété des données aux métiers.
- Technique : offrir une plateforme Data Mesh prête afin d'accélérer et de faciliter la création de produits de données (Data Product)
- Architectural : concevoir des architectures de données orientées domaine
- Gouvernance : permettre l'autonomie de la gouvernance des domaines tout en les fédérant.
- Apps & Data design time : combiner les usages de la donnée avec la conception de l'application opérationnelle.
Pour réussir, cette transformation (qui peut être réalisée en quelques années) nécessite une stratégie claire avec des étapes et des objectifs associés. L'une des principales étapes consisterait à mettre en place une grande stratégie d'acculturation et de conduite du changement, en expliquant, impliquant et accompagnant toutes les parties prenantes dans cette grande aventure du maillage des données.
Avez-vous besoin de plus d'informations sur la façon dont une approche Data Mesh peut optimiser vos opérations quotidiennes, et comment la mettre en œuvre ? Contactez-nous.
Rédacteur :
Nicolas Doussinet, Data Intelligence France Director - Talan
