Data Mesh ou Data Fabric : lequel convient le mieux à votre organisation ?

Avoir un accès en temps réel aux données pertinentes aide les organisations à optimiser leur productivité et à renforcer leur positionnement concurrentiel. Un accès facile aux données génère de tels résultats en favorisant la collaboration et en permettant aux équipes d'utiliser efficacement les informations qu'elles collectent. La compilation d’aussi grandes quantités d’informations crée des défis de gestion des données que les organisations doivent cependant trouver des solutions.

Les structures de données et le maillage de données sont deux solutions courantes à ce problème. Quelle est la différence entre les deux approches ? Et lequel convient le mieux à votre organisation ? Allons creuser.

En savoir plus sur la science des donnéesRecherche arborescente de Monte Carlo : un guide

L'architecture de maillage de données est une stratégie de décentralisation, ce qui signifie que les données sont organisées par un domaine métier spécifique, dans le but d'assurer la cohérence entre plusieurs domaines métier. Il s’agit principalement d’un processus dirigé par l’homme qui implique des experts en données qui balisent les informations, élaborent des règles et identifient les contributeurs. Ce sont les personnes qui travaillent au sein de l'équipe de données et qui utilisent leur expertise pour créer les champs appropriés qui se connectent aux processus métier. L'objectif est d'essayer d'améliorer la compréhension de chacun sur la façon de consommer les données au niveau de l'entreprise ou sur la façon de comprendre ce qui se passe dans vos données et qui peut affecter votre entreprise.

Dans une approche de maillage de données, plutôt que de dépendre d'une plateforme centralisée, une entreprise a accès à de nombreux référentiels. Chacun d’entre eux est consacré à un domaine d’activité ou à un département particulier, comme les achats. Les maillages de données facilitent également la transition vers des environnements cloud natifs. En effet, lorsque vous maîtrisez mieux les données qui gèrent votre entreprise, vous pouvez comprendre le contexte de ce qui doit être migré ou de ce qui pourrait devoir être consolidé lors d'une migration vers le cloud. Le cadre de maillage de données peut également être facilement mis à l'échelle par les entreprises à mesure que leurs exigences en matière de gestion des données évoluent.

Une structure de maillage de données fonctionne avec les lacs de données, les entrepôts de données et d'autres méthodes conventionnelles de stockage de données. Les avantages des architectures de maillage de données incluent un meilleur contrôle d’accès et une meilleure gouvernance de l’information (ceux-ci s’appliquent directement à des domaines tels que la conformité et la réglementation). Ils éliminent également de nombreux goulots d'étranglement en matière d'informations, typiques lorsque les entreprises gèrent leurs données avec des méthodes obsolètes et centralisées.

Les avantages des conceptions de maillage de données sont attrayants pour les grandes entreprises qui gèrent des ensembles de données extrêmement complexes. L'une des raisons à cela est que les grandes entreprises ont généralement des personnes occupant des rôles et des responsabilités responsables des principaux objets de données de base. Pour ces entreprises, leurs processus métier dépendent fortement de l’exactitude des données. Un maillage de données fonctionne bien ici.

Cependant, pour les petites entreprises traitant des données moins complexes, il peut y avoir des choix plus pratiques en dehors de l’approche du maillage de données.

Une approche Data Fabric est plus automatisée qu’un data mesh. Il utilise l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique au lieu de dépendre d’experts en données.

Contrairement au maillage de données, la structure de données est destinée à prendre en charge l'intégration de bout en bout de divers pipelines de données. De tels pipelines sont une méthode dans laquelle les données brutes sont ingérées à partir de diverses sources de données, puis déplacées vers un magasin de données, tel qu'un entrepôt de données. Ce type d'architecture permet des intégrations grâce à l'utilisation de systèmes automatisés et de technologies d'intelligence de pointe telles que la qualité des données, la gestion des données de référence, la gestion des métadonnées et les outils d'IA/ML.

Les gestionnaires de données peuvent unifier de nombreuses applications et systèmes en utilisant une approche Data Fabric. L'intégration de différentes sources de données améliore l'accessibilité des informations, favorise une plus grande sécurité et permet aux entreprises de mieux protéger les consommateurs.

Une approche Data Fabric présente également l’avantage de permettre l’analyse de l’accès et de l’utilisation des données dans l’ensemble de l’entreprise. Les suggestions basées sur les modèles d'utilisation, la mise en œuvre de règles et la disponibilité d'ensembles de données organisés peuvent réduire le temps requis pour la découverte des données spécifiques recherchées par un membre de l'équipe. L'intelligence cachée derrière un maillage de données peut mettre en évidence les zones de faiblesse des métadonnées, invitant les utilisateurs professionnels à fournir des informations ou suggérant d'autres ressources de données susceptibles d'être pertinentes pour un utilisateur.