1. Introduction
Pendant des années, la gouvernance des données a été pensée comme un processus centralisé, souvent incarné par une équipe unique “gardienne du temple”. Si ce modèle a permis de cadrer les pratiques, il est aujourd’hui mis à rude épreuve par l’explosion des volumes, des sources et des besoins métiers. Le Data Mesh propose une approche radicalement différente : distribuer la gouvernance au plus près des producteurs et des consommateurs de données.
2. Le modèle centralisé : forces et limites
Forces :
- Cohérence et normalisation forte.
- Contrôle unique sur les standards et la qualité.
- Facilite la conformité réglementaire.
Limites :
- Goulot d’étranglement : lenteur dans la mise à disposition.
- Distance entre l’équipe centrale et la réalité métier.
- Difficulté à scaler avec la croissance des besoins.
3. La gouvernance distribuée : principes clés
- Responsabilité donnée aux domaines métiers pour gérer leurs propres données.
- Mise en place de Data Owners et Data Stewards dans chaque domaine.
- Contrats explicites (Data Contracts) pour définir la qualité, le SLA et le format.
- Outillage commun (catalogue de données, observabilité, sécurité).
4. Le Data Mesh : un cadre structuré
Quatre principes fondateurs :
1. Domain-Oriented Ownership : chaque domaine possède et gère ses Data Products.
2. Data as a Product : chaque jeu de données est traité comme un produit avec des utilisateurs, de la documentation et des métriques de qualité.
3. Self-Serve Data Infrastructure : plateforme commune pour automatiser ingestion, stockage, exposition.
4. Federated Computational Governance : règles globales appliquées localement.
Différence clé : la gouvernance n’est plus une “police centrale” mais une “fédération” coordonnée.
5. Avantages et défis
Avantages :
- Réactivité accrue.
- Alignement plus fort avec les besoins métier.
- Scalabilité organisationnelle.
Défis :
- Nécessite une culture data mature.
- Coordination entre domaines cruciale.
- Outils et standards bien définis.
6. Conclusion
La transition vers une gouvernance distribuée n’est pas une rupture brutale mais un cheminement. Elle demande un travail simultané sur la culture, les processus et les outils. Dans un monde où les données sont de plus en plus hétérogènes et distribuées, le Data Mesh représente moins une mode qu’une nécessité stratégique.