Retour sur le Workshop « Le Data Mesh au service de la Transfo Data »

publié le par Christophe Auffray
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« Le Data Mesh est-il l’avenir des plateformes et organisations Data ? »

L’ambition est là : rendre les données accessibles et exploitables par les métiers pour en démocratiser les usages et créer de la valeur pour tous. Cependant, son atteinte se heurte à différents obstacles.

Photo 1 IntroQuels sont aujourd’hui les principaux points de blocage auxquels sont confrontés les chief data officers (CDO) ? Quelles actions privilégient-ils pour tenter de lever ces barrières et ainsi démocratiser et autonomiser les métiers de l’entreprise ? Ces questions ont été abordées le 26 avril à l’occasion du workshop d’Alliancy, en partenariat avec les experts de la Practice Data de Kyndryl.

Par son approche holistique fondée sur 4 piliers (gouvernance, domaines, produit et plateforme), le Data Mesh constitue à la fois une opportunité et un moyen. Une opportunité car il permet de s’interroger sur les fondations d’une stratégie Data et d’en mesurer la maturité. Et un moyen enfin car le Data Mesh trace une trajectoire pour les organisations dont la valorisation des données se heurte à un très fort degré de complexité.

Les échanges lors du workshop ont mis en exergue ce constat : le Data Mesh n’est pas un standard auquel se conformer au pied de la lettre. Il s’agit autant d’une orientation que d’une source d’inspiration. Charge ensuite à chacun, Data Office et directions métiers, de s’approprier ses concepts pour les adapter à leur culture. C’est cette appropriation qui favorisera une avancée de l’organisation en termes de maturité.

Nous vous proposons ici de retrouver certaines des idées fortes et des success stories de CDO français pour faire de la Data une lame de fond dans leur entreprise et le sujet de tous, bien au-delà des cercles d’experts, qu’ils soient à la DSI ou au Data Office.

Siddhartha Chatterjee, Global Chief Data Officer - Club Med

Il est essentiel de transformer de manière itérative et non en mode big bang, en démarrant par un domaine de données ou deux, puis en étendant progressivement le périmètre. Les fondations doivent être posées. Cela consiste par exemple à documenter les données, à former et à acculturer. Vouloir avancer trop brusquement sur tous les fronts, cela ne fonctionne pas.

Le rôle du CDO dans ce processus ? C’est notamment celui d’une CTO, c’est-à-dire d’un chief talking officer capable de trouver le bon vocabulaire et les illustrations les plus pertinentes pour se faire comprendre des dirigeants comme des utilisateurs terrain.

Philippe Coué, Chief Data Officer Deputy - Crédit Agricole CIB

Le move-to-cloud représente un important changement de modèle chez nous, comme au sein d’autres organisations. L’impact est du côté IT, mais pas seulement. Il est aussi majeur en ce qui concerne les données.

J’y vois indubitablement un changement de paradigme et potentiellement un levier pour une meilleure accessibilité des données et leur distribution facilitée auprès des utilisateurs (...) En lien avec le data product et la plateforme du Data Mesh, architecture et organisation doivent en outre servir l’objectif d’industrialisation de l’IA. Certes, nous disposons d’une factory, mais nous n’en sommes pas encore au stade d’une industrialisation systématique.   

Yves Darnige, Application, Data & IA practice leader – Kyndryl

Les systèmes de Data Lake et de plateforme Data sont finalement assez faciles à construire à un instant T. La complexité réside dans leur maintenance. Et cela vaut in fine pour tout projet Data. Ce qui est difficile, c’est de le scaler et d’en assurer la viabilité dans le temps.

Il est préférable de définir une approche et un cadre global, mais de démarrer sur un processus spécifique et de démontrer un ROI. Et pour dégager cette valeur, il nous apparaît capital d’adopter une politique des petits pas. Un projet de gouvernance ou d’acculturation global n’a pas de sens. Il est préférable de démarrer sur un processus spécifique et de démontrer le ROI associé avant d’étendre le périmètre. C’est une approche qui combine pragmatisme et efficacité.

Pierre-Emmanuel Durand, DSI Distribution & Data - BPCE Solutions Informatiques

Nous avons assumé de déployer PowerBI à l’échelle. Au sein de BPCE, nous comptons aujourd’hui 40.000 utilisateurs. Nous avons pris le parti de mettre à disposition des outils de démocratisation de la Data et accepté que de l’exploitation de la Data soit ainsi gérée au sein des métiers.

Peut-être n’avons-nous pas commencé par les fondamentaux de la Data, mais ce déploiement nous apparaît comme le meilleur moyen de démocratiser l’usage des données et de faire prendre conscience à tous les métiers du potentiel que renferme la Data. Cette BI, qu’on peut qualifier de 4.0, est la première véritable incarnation de la donnée pour les utilisateurs.

Pejman Gohari, Chief Data & Analytics Officer - BPI France

Nous avons commencé à expérimenter le Data Mesh sans savoir au début qu’il s’agissait de Data Mesh. Nous sommes partis sur le Cloud, persuadés que notre enjeu au sein de l'équipe Data est d'adopter la meilleure de la Tech pour déverrouiller les usages.

Notre première étape a consisté à créer les comptoirs de données par métier pour répondre à l’enjeu de la mise à disposition. Nous atteignons désormais une limite à laquelle nous n’avons pas encore trouvé de solution. La performance des comptoirs est étroitement liée à la maturité des métiers. Un Data Mesh totalement libéré pour le marketing ne pose pas de problème. La temporalité de consommation de données est très courte. La qualité de données peut être variable sans trop d’impact. Les réalités sont radicalement inverses pour la direction finance et risques. Alors, un modèle centralisé apparaît comme le seul viable à ce jour.   

 

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