Data at scale

Évaluer les besoins spécifiques de l'entreprise et la maturité de ses équipes pour choisir la structure qui optimisera la gestion des données et répondra aux objectifs stratégiques. Cela permettra de déterminer le modèle de données le plus adapté (centralisé, hybride ou décentralisé) en fonction de la maturité de l'organisation.

Grâce à une infrastructure composée de Data Marts, chaque département métier peut accéder facilement aux données pertinentes pour leurs besoins spécifiques. Cela garantit que les équipes disposent des informations et données nécessaires pour prendre des décisions informées et rapides.

Décentraliser la donnée passe également par une mise à jour des technologies pour un Modern Data Stack efficace en privilégiant des outils modernes, fluides et en s’émancipant du legacy. Par exemple, des solutions comme Dataiku offrent une flexibilité et une rapidité accrues, facilitant ainsi la manipulation et l'analyse des données par les utilisateurs finaux.

Cela passe par des programmes de formation et de développement professionnel des équipes en leur fournissant les compétences nécessaires pour exploiter et activer les données de manière indépendante mais aussi utiliser efficacement les outils et technologies de données.

Gérer le changement organisationnel par le biais de la formation et de l'évangélisation. Sensibiliser les équipes aux nouvelles pratiques de gestion des données et promouvoir une culture de données centrée sur l'innovation et l'adaptation aux nouvelles technologies.

Faciliter le self-service en permettant aux équipes métiers d'accéder et d'exploiter les données de manière autonome. Mettre en place des interfaces et des outils intuitifs qui permettent aux utilisateurs non techniques d'extraire des insights sans dépendre des équipes IT. Cela passe également par la formation et l’évangélisation aux pratiques Data auprès des directions métiers.

Établir des rôles clés tels que Data Owner et Data Steward pour assurer une gouvernance efficace des données. Ces rôles sont responsables de la qualité, de la sécurité et de l'utilisation appropriée des données au sein de l'organisation.

Suivre l'adoption des nouveaux produits data, comme les tableaux de bord consultés, avec des KPI clés pour mesurer l'efficacité de la stratégie de décentralisation des données et évaluer l'impact sur l'innovation, la productivité, l'efficacité et la délivrabilité.

Avec une maturité suffisante, l’approche décentralisée du Data Mesh permet aux équipes de gérer leurs propres données de manière indépendante tout en assurant une interopérabilité et une cohérence globales au sein de l'entreprise.