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Identifier et structurer les domaines fonctionnels dans une architecture adaptée

Adopter le data mesh, c’est avant tout d’être capable de structurer ses données selon les domaines fonctionnels de l'entreprise : chaque domaine métier (marketing, finance, etc.) devient alors responsable de ses propres données. Alors qu'aujourd'hui, 48 % des données dans les entreprises françaises sont non classifiées et non exploitées, selon une étude de Veritas, le data mesh apparaît comme la stratégie à adopter.

Lors du dernier Forum Data & AI for business qui s’est tenu en juin 2024, Ubisoft France a expliqué comment ils ont transformé leur gestion des données, passant d’un véritable "data mess" à une organisation en "data mesh". L'éditeur de jeux vidéo français a lancé une approche fédérée, intégrant les compétences data de tous les métiers. Ces données récoltées ont permis de mieux conseiller les consommateurs sur leurs produits, et d’améliorer les jeux en se basant sur leurs préférences.

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Définir une gouvernance fédérée et des standards communs

En 2025, le volume de données générées par les entreprises devrait atteindre 180 zettaoctets (soit 180 milliards de Go), contre 64 zettaoctets en 2020, selon Statista. Cette croissance souligne une nécessité : l'adoption d'une gouvernance fédérée avec des standards communs. 

Une telle approche permet aux différents domaines de gérer leurs propres données, tout en respectant des règles globales. Pour réussir, il est essentiel de mettre en place : 

• un cadre partagé par tous les domaines, qui intègre des formats de données standardisés,
• des règles de sécurité 
• des protocoles de partage.

Par exemple, le groupe Kering a mis en œuvre l'approche data mesh en se concentrant sur trois domaines stratégiques : la supply chain, les données client et les ventes. Cette démarche leur a permis de décentraliser la gestion des données tout en garantissant leur cohérence. 

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Former et responsabiliser les équipes métiers

Pour garantir une adoption réussie du Data Mesh, la formation constitue l’un des leviers essentiels. Celles-ci doivent inclure les tous les outils liés à la gestion et à l’analyse des données, en combinant :

• Aspects techniques : gestion des pipelines de données, utilisation des API, automatisation des processus.
• Enjeux stratégiques : amélioration de la qualité des données, conformité réglementaire, sécurisation des informations.
• Compétences collaboratives : favoriser la communication entre équipes techniques et métiers pour maximiser l’impact des données.

Forvis Mazars, une société de conseil en audit et fiscalité, a notamment formé ses 5 000 employés français à l'utilisation d'outils d’IA pour intégrer ces technologies dans leur travail. L’entreprise a investi plus d’un million d’euros dans ce projet, avec un objectif : faire économiser au moins 30 minutes de travail par mois à chaque collaborateur grâce à ces outils.
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Réinventez vos stratégies DATA & IA pour 2025

Pour explorer pleinement le potentiel des données et de l’IA dans chacun de vos métiers, rejoignez-nous au Forum Future of Data & AI qui se tiendra les 4 et 5 février prochains à Paris ! L’occasion d’alimenter votre roadmap pour 2025 en présence de 1000 décideurs du marché. Au programme : 

• Mardi 4 février : des conférences et des rendez-vous one-to-one pour comprendre les enjeux et rencontrer les meilleurs partenaires pour vous accompagner.
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