One Single Data Base, modèle fédéré, Data Mesh : quel modèle Data pour votre organisation ?
- Stephane Wald
- il y a 5 jours
- 4 min de lecture
Pendant longtemps, lorsqu’on parlait de données en entreprise, une idée s’imposait presque naturellement : celle d’une base de données unique, centralisée, souvent résumée par l’expression One Single Data Base ou One Single Source of Truth.
L’objectif était clair et parfaitement légitime. Mettre fin aux silos, éviter les doublons, garantir que tout le monde travaille à partir des mêmes chiffres et parle le même langage.
Ce modèle a longtemps été la norme. Il reste d’ailleurs encore très pertinent dans de nombreuses organisations. Mais à mesure que les entreprises se sont digitalisées, que les volumes de données ont explosé et que les usages se sont multipliés, ses limites sont apparues.
C’est dans ce contexte que de nouveaux modèles ont émergé : les modèles décentralisés, les approches fédérées et, plus récemment, le Data Mesh.
Alors faut-il abandonner la base centrale au profit de ces nouveaux modèles ? Ou s’agit-il plutôt d’une évolution des pratiques, adaptée à des contextes différents ?
Pour y voir clair, revenons aux fondamentaux.
Le modèle centralisé : une base unique pour une vision commune
Le modèle centralisé repose sur une idée simple. Toutes les données de l’entreprise sont collectées, nettoyées, structurées et stockées dans un référentiel unique, souvent un data warehouse ou un data lake central.
Ce modèle présente de nombreux avantages.
Il facilite la gouvernance, car les règles sont définies au même endroit. Il garantit une cohérence globale des chiffres et simplifie les analyses transverses.
Il est particulièrement efficace lorsque l’organisation est relativement homogène, avec des processus standardisés et des besoins analytiques proches.
Dans la restauration, le retail ou les réseaux de franchises, ce modèle a longtemps fait ses preuves.
Avoir une vision consolidée des ventes, des marges, des performances par produit ou par zone géographique est indispensable pour piloter l’activité.
Mais ce modèle a aussi ses limites.
À mesure que les sources de données se multiplient et que les équipes métiers deviennent plus autonomes, la centralisation peut devenir un goulot d’étranglement. Les équipes Data passent plus de temps à répondre aux demandes qu’à créer de la valeur.
Les métiers attendent, contournent parfois les règles, recréent leurs propres fichiers et, paradoxalement, de nouveaux silos apparaissent.
Le modèle décentralisé : rapprocher la donnée des métiers
Face à ces limites, certaines organisations ont fait le choix de la décentralisation.
Dans un modèle décentralisé, chaque équipe ou chaque domaine métier gère ses propres données, selon ses besoins, avec ses outils et ses priorités.
L’avantage est évident. Les équipes gagnent en agilité. Elles accèdent plus rapidement à l’information et peuvent adapter leurs analyses à leurs enjeux opérationnels. La donnée devient un outil du quotidien, au plus près du terrain.
Mais cette liberté a un prix. Sans cadre clair, les définitions divergent, les indicateurs ne sont plus comparables et la vision globale se brouille. On retrouve alors les travers que la centralisation cherchait justement à corriger.
Un modèle décentralisé sans gouvernance revient à remplacer un problème par un autre.
Le modèle fédéré : trouver l’équilibre
C’est pour répondre à ce dilemme qu’est apparu le modèle fédéré.
Il repose sur un principe d’équilibre entre autonomie locale et cohérence globale.
Dans une approche fédérée, les données restent en grande partie gérées par les équipes métiers, mais dans un cadre commun. Les définitions clés, les référentiels, les règles de qualité et de sécurité sont partagés. Les outils peuvent être différents, mais le langage reste commun.
On peut comparer ce modèle à une fédération de pays. Chacun garde son organisation interne, mais accepte des règles communes pour fonctionner ensemble.
Ce modèle est souvent très bien adapté aux groupes internationaux, aux réseaux multi-enseignes ou aux organisations complexes, où l’uniformité totale est irréaliste mais où la cohérence reste indispensable.
Le Data Mesh : un changement de paradigme
Le Data Mesh va encore plus loin dans cette logique.
Il ne s’agit pas seulement d’un modèle technique, mais d’une véritable transformation organisationnelle.
Le principe central du Data Mesh est de considérer la donnée comme un produit. Chaque domaine métier devient responsable de ses “data products”, de leur qualité, de leur documentation et de leur mise à disposition.
La gouvernance n’est plus uniquement centralisée, elle est intégrée dès la conception, de manière distribuée.
Une équipe marketing, par exemple, ne fournit plus seulement des fichiers ou des tableaux, mais un produit de données fiable, documenté et réutilisable par d’autres équipes.
Le Data Mesh repose sur quatre piliers fondamentaux : une responsabilité décentralisée, une gouvernance partagée, une forte standardisation des interfaces et une plateforme technique facilitant l’interopérabilité.
C’est un modèle puissant, mais exigeant. Il nécessite une maturité Data élevée, une culture forte de la collaboration et une gouvernance clairement définie. Ce n’est pas une solution miracle que l’on déploie du jour au lendemain.
Quel modèle data choisir ?
Il n’existe pas de modèle universel. Le bon choix dépend de la taille de l’organisation, de sa maturité Data, de sa culture et de ses objectifs.
Pour certaines entreprises, un modèle centralisé bien gouverné reste la meilleure option. Pour d’autres, une approche fédérée apporte le juste équilibre. Le Data Mesh, quant à lui, s’adresse surtout à des organisations très matures, prêtes à repenser en profondeur leur manière de travailler avec la donnée.
Ce qui est certain, en revanche, c’est qu’aucun modèle ne fonctionne sans gouvernance.
Centralisé, fédéré ou décentralisé, sans règles claires, sans responsabilités définies et sans langage commun, la donnée perd rapidement de sa valeur.
La question n’est donc pas seulement où stocker la donnée, mais comment l’organiser, la partager et l’exploiter au service de la décision.
Chez TippsMe, nous sommes convaincus que la bonne approche Data est celle qui s’adapte à votre réalité opérationnelle, à vos équipes et à vos enjeux business. Avant de parler d’outils ou d’architecture, il faut d’abord parler d’usage, de gouvernance et de valeur.
C’est là que tout commence.