Le maillage de données est une nouvelle approche de la gestion et de l'architecture des données qui met davantage l'accent sur la décentralisation des domaines de données. Cela découle de la reconnaissance du fait qu'à mesure que les organisations et les systèmes se développent et deviennent plus complexes, les méthodes traditionnelles de traitement des données, comme les lacs de données monolithiques ou les entrepôts, deviennent moins réalisables et efficaces.
L'émergence du maillage de données
Le maillage de données a fait son apparition vers 2019, inventé par Zhamak Dehghani, consultant chez ThoughtWorks. L'idée initiale a été développée en réponse aux complexités et aux défis croissants associés à la mise à l'échelle de l'architecture de données traditionnelle. À mesure que les entreprises et les organisations ont commencé à traiter des ensembles de données plus vastes et plus diversifiés, la nécessité d’une approche plus décentralisée de la gestion des données est devenue de plus en plus évidente. Ainsi, le concept de data mesh est né et n’a cessé d’évoluer depuis.
Plonger dans le maillage de données
À la base, le maillage de données constitue un changement de paradigme, passant d’une propriété centralisée des données à une propriété distribuée des données. Il décompose l'architecture de données à grande échelle en nœuds décentralisés plus petits, plus gérables et orientés domaine. Chacun de ces nœuds, ou « produits de données », appartient de manière autonome à des équipes distinctes.
L’objectif principal d’une approche de maillage de données est de s’attaquer aux complexités liées au Big Data. Il reconnaît que les données, dans le contexte des entreprises modernes, sont à la fois vastes et diverses, s'étendant sur différents domaines au sein de l'organisation.
L'anatomie du maillage de données
Une architecture de maillage de données fonctionne en décentralisant le contrôle et la gestion des données, permettant ainsi à différentes équipes au sein d'une entreprise de gérer leurs propres données en tant que « produits de données » distincts. Chaque produit de données est géré de manière indépendante, avec son propre cycle de vie, de la collecte au stockage et à l'utilisation.
Cette approche décompose efficacement les architectures de données traditionnelles, monolithiques et centralisées en segments plus faciles à gérer, fournissant ainsi une infrastructure de données plus robuste, évolutive et adaptable. Il permet aux équipes de domaine d'agir en tant que propriétaires de produits, responsables de la qualité, de la gouvernance et des opérations de leurs données.
Principales fonctionnalités du maillage de données
Les principales caractéristiques de l’architecture de maillage de données peuvent être résumées comme suit :
- Décentralisation: Au lieu d'avoir un lac ou un entrepôt de données unique et centralisé, les données sont gérées par plusieurs équipes autonomes.
- Orienté domaine: Chaque produit de données est spécifique à un domaine d'activité particulier, permettant une gestion des données spécialisée et ciblée.
- Axé sur le produit: Les données sont traitées comme un produit, les équipes s'appropriant pleinement leurs produits de données tout au long de leur cycle de vie.
- Infrastructure libre-service: L'infrastructure de données est configurée de manière à ce que chaque équipe puisse gérer ses données de manière autonome, réduisant ainsi les dépendances.
Types de maillage de données
Bien que l’idée du maillage de données soit spécifique, sa mise en œuvre peut varier en fonction de la taille, de la structure et des besoins de l’organisation. Chaque « type » est principalement défini par les domaines de données au sein de l'organisation. Ceux-ci peuvent être classés selon différents aspects de l’entreprise, tels que :
- Domaines opérationnels: Ce type fait référence aux opérations quotidiennes de l'entreprise, y compris les ventes, le marketing, la logistique, etc.
- Domaines analytiques: Il s'agit de domaines dans lesquels les données sont principalement utilisées à des fins d'analyse et de prise de décision, comme les équipes de business intelligence ou d'analyse.
- Domaines d'expérience: Il s'agit de domaines liés à l'expérience client, tels que le support client ou les équipes de conception d'interface utilisateur.
Chacun de ces domaines aurait son propre produit de données indépendant dans le cadre de l'architecture de maillage de données.
Applications et défis du maillage de données
Le maillage de données est particulièrement efficace dans les organisations à grande échelle où les données sont vastes et variées. Il permet un contrôle plus précis, une meilleure gouvernance des données et une évolutivité améliorée. Cependant, la mise en œuvre du maillage de données n’est pas sans défis. Cela nécessite un changement culturel au sein de l’organisation vers le traitement des données comme un produit et l’adoption d’une responsabilité partagée.
La résolution de ces défis implique principalement une formation et un développement adéquats, la promotion d’une culture de propriété des données et la garantie de la mise en place d’une technologie et d’outils robustes pour faciliter la transition vers une architecture de maillage de données.
Comparaison avec des termes similaires
Bien que le maillage de données soit un concept relativement nouveau, il n'est pas sans équivalent. Par exemple, des concepts tels que les lacs de données, les entrepôts de données et les hubs de données traitent tous de la gestion et du stockage de grands volumes de données. Cependant, le tableau suivant illustre leurs principales différences :
| Concept | Centralisé/Décentralisé | Propriété des données | Évolutivité |
|---|---|---|---|
| Maillage de données | Décentralisé | Répartis entre les équipes | Très évolutif |
| Lac de données | Centralisé | Propriété d'une seule équipe | L'évolutivité peut être un défi |
| Entrepôt de données | Centralisé | Propriété d'une seule équipe | L'évolutivité peut être un défi |
| Centre de données | Centralisé | Propriété d'une seule équipe | Évolutivité modérée |
Perspectives futures du maillage de données
L’avenir du maillage de données semble prometteur à mesure que de plus en plus d’organisations reconnaissent les limites de l’architecture de données traditionnelle. Avec l’essor du Big Data et des écosystèmes de données complexes, l’approche décentralisée du maillage de données offre une solution qui s’aligne sur l’évolution des paysages commerciaux.
De plus, avec les progrès technologiques, les outils prenant en charge l’architecture de maillage de données deviennent de plus en plus répandus, ce qui favorise encore davantage son adoption. Ces outils aident à rationaliser le processus de création et de gestion de produits de données au sein de différentes équipes.
Serveurs proxy et maillage de données
Dans le contexte du maillage de données, les serveurs proxy peuvent jouer un rôle essentiel en facilitant l'accès aux données et la communication entre différents produits ou domaines de données. Étant donné qu'un maillage de données implique des produits de données distribués entre différentes équipes, un serveur proxy peut servir de médiateur, garantissant un échange de données sécurisé et efficace.
Par exemple, si une équipe souhaite accéder aux données d'un autre domaine, elle peut le faire via un serveur proxy sans interagir directement avec le produit de données. Cela peut améliorer la sécurité et la gouvernance des données, car le serveur proxy peut contrôler et enregistrer l'accès aux données.
Liens connexes
Pour mieux comprendre le maillage de données, les ressources suivantes sont recommandées :
- Data Mesh : vers un nouveau paradigme de données
- Introduction au maillage de données
- Le maillage de données expliqué
- Apprentissage du maillage de données
Ceci conclut notre aperçu complet du concept de maillage de données. À mesure que le paysage des données continue d’évoluer et de se développer, l’importance d’une architecture de données évolutive, flexible et efficace telle que le maillage de données devient de plus en plus importante. En tant que tel, il s’agit d’un sujet qui mérite d’être compris et pris en compte pour toute entreprise moderne.
