titre de la grille de données

Une gestion des données plus agile dans l'entreprise grâce à Data Mesh

Janina Horn

Data Mesh est une approche qui vise à changer la manière dont les données sont gérées et utilisées dans les entreprises. 

Au lieu de recourir au stockage centralisé traditionnel des données, Data Mesh mise sur une architecture décentralisée. Celle-ci vise à confier la responsabilité des données à ceux qui travaillent le plus près d'elles. 

Dans cet article, nous allons nous intéresser de plus près au concept de data mesh et à la manière dont il peut aider les entreprises à utiliser leurs données plus efficacement et à optimiser leurs processus métier.

définition du maillage de données

Data Mesh : définition

Data Mesh est un paradigme relativement nouveau dans l'architecture des données, qui met l'accent sur une approche décentralisée de la gestion et de l'utilisation des données au sein d'une organisation. 

Plutôt que de s'appuyer sur un entrepôt de données central ou un data lake, le data mesh promeut le concept de domaines de données, qui sont des entités autonomes et responsables des données au sein d'une capacité commerciale donnée. 

Chaque domaine a sa propre propriété de données, sa propre gouvernance et sa propre infrastructure, ce qui permet une plus grande flexibilité, évolutivité et agilité dans la gestion des données. 

Il est important de mentionner que Data Mesh est la mise en œuvre de Technologies du cloud et de la plateforme cloud pour atteindre les objectifs de gestion des données. 

Ce concept est souvent comparé aux microservices afin de le rendre plus compréhensible pour les personnes intéressées. L'architecture distribuée est particulièrement utile pour faire évoluer les besoins en données d'une entreprise, mais toutes les entreprises n'en profitent pas. 

Les petites entreprises n'ont souvent pas la même structure de données complexe que les grandes entreprises. Il se peut donc qu'un data mesh ne leur convienne pas.

Il vise à résoudre les défis des architectures de données centralisées traditionnelles, tels que les silos de données, les goulets d'étranglement et la complexité, en répartissant la propriété, la responsabilité et l'expertise à travers l'organisation.

Comment fonctionne l'approche Data Mesh

L'approche Data Mesh repose sur quatre principes centraux :

  1. Propriété de données décentralisée orientée domaine : Chaque domaine d'une organisation est responsable de ses propres données. Cela inclut la définition de la structure des données et des règles de gouvernance. Cela permet une meilleure collaboration au sein des domaines, sans créer de dépendances entre différents domaines.
  2. Les données en tant que produit : Les données doivent être traitées comme un produit pouvant être utilisé par d'autres domaines au sein de l'organisation. Cela implique une définition claire de la qualité des données, une documentation et des accords sur les niveaux de service. Cela permet de garantir que les données sont utilisables par d'autres domaines et qu'elles sont dignes de confiance.
  3. Infrastructure de données en libre-service : Chaque domaine devrait disposer de sa propre infrastructure pour la gestion et la mise à disposition des données. L'infrastructure devrait être conçue de manière à être facile à utiliser et à entretenir, afin de garantir que les données soient disponibles rapidement et de manière fiable.
  4. Gouvernance fédérée : La gouvernance des données doit être distribuée dans toute l'organisation afin que les règles de gouvernance soient applicables à chaque domaine et que la qualité et la sécurité des données soient garanties partout.

Des domaines fonctionnels sont utilisés pour traiter les données comme des produits et les rendre accessibles à l'ensemble de l'entreprise. Comme dans le cas d'une Architecture de microservices des services légers sont reliés entre eux pour donner de la fonctionnalité à une application. 

L'utilisation de domaines fonctionnels permet de définir des paramètres pour les données, ce qui se traduit par une intégration de données plus flexible et une fonctionnalité interopérable. Les utilisateurs peuvent utiliser immédiatement les données de différents domaines pour des analyses commerciales, des expériences de science des données et plus encore. Cela permet une utilisation efficace et effective des données dans l'entreprise.

En substance, l'approche Data Mesh garantit que les données sont organisées et gérées au sein d'une organisation selon le principe de l'auto-organisation. L'utilisation de domaines autogérés qui gèrent et fournissent leurs propres données permet une gestion des données plus agile et plus efficace.

La différence entre Data Mesh et Data Lake

La principale différence entre Data Mesh et Data Lake réside dans l'architecture et la manière dont les données sont gérées au sein de l'organisation. 

Un Le Data Lake est une plate-forme de données centraliséeLe data lake est un système de stockage et de traitement de données conçu pour stocker et traiter de grandes quantités de données provenant de différentes sources. Les données du data lake sont souvent stockées dans un format brut et peuvent être utilisées ultérieurement par les analystes de données et les data scientists afin d'en tirer des enseignements.

En revanche Data Mesh est une architecture décentraliséeLa gouvernance des données est un système de gestion des données qui se compose de différents domaines de données autonomes, responsables de la gestion et de l'utilisation de leurs propres données. Chaque domaine dispose de ses propres règles de gouvernance des données et de sa propre infrastructure, ce qui permet de gérer les données de manière plus flexible et plus agile. Le lien entre ces domaines de données peut être établi, par exemple, par le biais de Pipelines de données sont fabriqués.

Au sein de l'architecture, l'accent est mis sur l'utilisation de domaines autogérés afin de garantir que les données puissent être utilisées rapidement et efficacement.

Une autre différence importante entre le data mesh et le data lake réside dans le type d'analyse de données qu'ils permettent. 

Alors que les lacs de données sont souvent utilisés pour l'exploration des données et le développement de modèles d'apprentissage automatique, la maille de données se concentre sur le développement de produits de données et sur l'analyse des données au sein des domaines.

Distinction entre les deux : Data Mesh vs. Data Fabric

Les deux sont Approches de l'architecture de données qui visent à améliorer l'efficacité et l'efficience de la gestion des données au sein d'une organisation. La principale différence entre ces deux approches réside dans la manière dont les données sont traitées et utilisées.

Data Mesh est une approche décentralisée, qui repose sur des domaines autonomes, responsables de la gestion et de l'utilisation de leurs propres données. Chaque domaine dispose de ses propres règles et infrastructure de gouvernance des données, ce qui permet de gérer les données de manière plus flexible et plus agile.

Data Fabric, en revanche, est une approche centralisée, qui vise à intégrer et à harmoniser les données sur une plateforme unique. Une Data Fabric est une couche qui s'appuie sur différentes sources de données et systèmes de gestion des données pour offrir une vue unifiée des données. Cette approche permet de trouver et de relier plus rapidement les données afin d'obtenir des connaissances plus complètes.

La différence réside donc dans la manière dont les données sont traitées et utilisées. 

Alors que Data Mesh repose sur des domaines autonomes et gère les données dans des systèmes décentralisés, Data Fabric met l'accent sur l'intégration et l'harmonisation des données sur une plateforme unifiée.

Avantages de la maille de données

Avantages

Data Mesh présente plusieurs avantages par rapport aux architectures de données centralisées traditionnelles, notamment

  1. la flexibilité : Il permet aux entreprises de gérer leurs données de manière plus flexible et agile, car les domaines autonomes ont la liberté de définir et de gérer leurs propres règles de gouvernance et leur infrastructure.
  2. l'évolutivité : Grâce à l'utilisation de domaines autogérés, Data Mesh est plus facilement évolutif que les architectures centralisées traditionnelles. Chaque domaine a la possibilité d'évoluer de manière indépendante, sans que cela n'ait d'impact sur les autres domaines.
  3. la qualité des données : Étant donné que chaque domaine est responsable de la gestion et de la qualité de ses propres données, Data Mesh peut contribuer à améliorer la qualité des données. Elle garantit ainsi que les données de chaque domaine sont fiables et plus précises.
  4. La vitesse : Data Mesh peut contribuer à augmenter la vitesse de traitement et d'analyse des données, en permettant aux entreprises d'utiliser leurs données plus rapidement et plus efficacement.
  5. Coopération : En utilisant des domaines autonomes, Data Mesh peut contribuer à améliorer la collaboration au sein de l'organisation. Chaque domaine gère ses propres données et les rend accessibles aux autres domaines afin de favoriser la collaboration et le transfert de connaissances.

En utilisant Data Mesh, les entreprises peuvent parvenir à une gestion plus efficace et efficiente des données, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées, d'identifier de nouvelles opportunités commerciales et de se différencier de la concurrence.

3 cas d'utilisation de la maille de données

Data Mesh peut être utilisé dans les secteurs les plus divers :

Entreprise de commerce électronique

Une entreprise de commerce électronique pourrait utiliser Data Mesh pour créer différents domaines pour les données clients, les données produits, les données de commande et les données marketing. 

Chaque secteur gérerait ses informations individuelles de manière autonome et les mettrait à la disposition des autres secteurs afin d'obtenir une compréhension plus approfondie des besoins des clients, des performances des produits et de l'efficacité du marketing.

Organisation de soins de santé

Grâce à la mise en œuvre, une organisation de santé pourrait créer une multitude de domaines pour les données des patients, les informations cliniques et les données financières. Cela permettrait d'organiser et de gérer efficacement ces données afin d'assurer de meilleurs soins aux patients et une gestion plus efficace. Avec Data Mesh, une organisation de soins de santé pourrait adopter une approche de ses processus axée sur les données et améliorer ainsi ses performances et sa compétitivité.

Chaque domaine gère ses données individuelles et les rend accessibles aux autres domaines afin de favoriser une meilleure compréhension des soins aux patients, des résultats cliniques et des performances financières.

Société de services financiers

Une entreprise du secteur des services financiers pourrait tirer profit de l'utilisation de Data Mesh en construisant différents domaines tels que les données clients, les données de compte, les données de transaction et les données de risque dans des domaines distincts. 

Cela permet une structuration plus claire et une meilleure gestion des données, ce qui se traduit au final par une efficacité et une précision accrues. 

L'implémentation permet également à l'entreprise de s'assurer que les données sont actualisées en temps réel et donc toujours à jour. Ceci est particulièrement important dans le secteur financier, où des décisions rapides et précises doivent être prises. Dans l'ensemble, l'utilisation de Data Mesh offre une solution innovante aux défis auxquels les entreprises de services financiers sont confrontées aujourd'hui.

Chaque secteur a la responsabilité de gérer ses propres données et de les rendre accessibles aux autres secteurs afin d'obtenir une compréhension plus complète des besoins des clients, de l'historique de leurs transactions et de leur profil de risque. Une telle approche pourrait contribuer à prendre des décisions plus éclairées en matière d'octroi de crédit, de prévention de la fraude et de choix d'investissement.

confucius

Intégration de Konfuzio dans l'architecture Data Mesh : analyse de texte automatisée et amélioration de la qualité des données

Konfuzio est une plateforme d'analyse de texte automatisée qui permet aux entreprises d'analyser les données non structurées telles que les e-mails, les messages texte et les documents, et d'en tirer des informations précieuses. 

Il peut être utilisé dans différents domaines d'application tels que l'analyse des clients, l'analyse des sentiments, Classification des documents et bien d'autres choses encore.

Dans Konfuzio, vous pouvez intégrer une architecture Data Mesh de différentes manières, en fonction des besoins et des exigences de l'entreprise. 

Une approche possible consiste à intégrer Konfuzio dans un domaine spécifique au sein de l'architecture Data Mesh, qui est responsable de la gestion des données non structurées telles que les messages texte, les e-mails et les documents. 

Dans ce domaine, Konfuzio est alors utilisé comme outil pour traiter et analyser automatiquement les données non structurées.

L'intégration de Konfuzio dans une architecture Data Mesh présente plusieurs avantages :

  1. Analyse automatisée de textes : Konfuzio permet aux entreprises de traiter et d'analyser automatiquement les données non structurées afin d'en tirer des enseignements précieux. Cela peut contribuer à augmenter la vitesse et la précision de l'analyse des données et à maximiser la valeur des données.
  2. Amélioration de la qualité des données : En utilisant Konfuzio, les entreprises peuvent s'assurer que leurs données non structurées sont correctement classifiées et catégorisées, ce qui permet d'améliorer la qualité des données. Ceci est particulièrement important dans une architecture Data Mesh, dans laquelle chaque domaine est responsable de la qualité de ses propres données.
  3. Domaines d'application étendus : L'intégration de Konfuzio dans une architecture Data Mesh permet aux entreprises d'élargir le champ d'application de leurs données en analysant et en utilisant des données non structurées telles que les messages texte et les e-mails. Cela peut conduire à de nouvelles opportunités commerciales et renforcer l'avantage concurrentiel de l'entreprise.
  4. Meilleure coopération : En utilisant Konfuzio dans un domaine au sein de l'architecture Data Mesh, les entreprises peuvent améliorer la collaboration au sein de l'organisation en facilitant l'accès à des outils d'analyse de texte automatisés. Cela peut aider les employés à collaborer plus efficacement et à prendre de meilleures décisions.

Exemples d'articles sur le thème Konfuzio :

Conclusion : une gestion efficace des données grâce à Data Mesh

Data Mesh est une approche innovante de l'architecture de données qui peut aider les entreprises à améliorer l'efficacité et l'efficience de leur gestion de données. 

Grâce à des domaines autonomes responsables de la gestion et de l'utilisation de leurs propres données, Es permet une gestion des données plus flexible et plus agile. Les entreprises peuvent ainsi plus facilement prendre des décisions éclairées et identifier de nouvelles opportunités commerciales.

L'intégration d'outils d'analyse automatisés tels que Konfuzio dans une architecture de maillage de données peut offrir d'autres avantages, tels que l'analyse de texte automatisée, l'amélioration de la qualité des données, l'élargissement des domaines d'application et une meilleure collaboration au sein de l'organisation.

Bien que la mise en œuvre présente quelques défis, elle aide les entreprises à utiliser leurs données plus efficacement et à renforcer leur avantage concurrentiel. 

Les entreprises devraient donc envisager d'intégrer le data mesh dans leur stratégie de données et d'utiliser des technologies telles que Konfuzio pour libérer tout le potentiel de leurs données.

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