Éviter les pièges de l’adoption du maillage de données

Êtes-vous un leader des données chargé de mettre en œuvre l’approche passionnante mais stimulante du Data Mesh ? En tant que leaders des données, nous reconnaissons les limites de la gestion traditionnelle et centralisée des données. Une prise de décision lente, des informations cloisonnées et une agilité limitée entravent notre capacité à exploiter efficacement les données. Entrez dans Data Mesh : un changement de paradigme prometteur vers une propriété et une collaboration décentralisées . Imaginez donner aux experts en la matière la possibilité de posséder et de gérer leurs données, favorisant ainsi une responsabilité plus profonde et des informations plus rapides. Cependant, atteindre cet équilibre idéal nécessite une planification et une exécution minutieuses.

Cet article aborde les obstacles courants que j'ai rencontrés au cours de votre parcours Data Mesh, vous fournissant les connaissances nécessaires pour les surmonter. À la fin, vous serez bien préparé pour vous lancer dans une mise en œuvre réussie, permettant à vos équipes de libérer tout le potentiel de vos données et de fournir des informations transformatrices pour l'ensemble de votre organisation.

Zhamak Dehghani elle-même a déclaré : « Le plus grand défi avec Data Mesh est de définir des limites claires de propriété . Il ne s'agit pas seulement de donner accès à tout le monde, mais d'assurer la responsabilisation et la responsabilité des données. Sinon, vous vous retrouvez avec des versions confuses et contradictoires de la vérité.

Imaginez Gordon Ramsay faisant irruption dans un restaurant, s'attendant à une exécution étoilée au Michelin de la part d'une équipe de cuisiniers épuisés qui n'ont jamais vu la pression d'une cuisine haut de gamme. C’est la recette chaotique du désastre que de nombreuses organisations préparent lorsqu’elles plongent tête première dans Data Mesh sans assistance appropriée.

Au lieu de responsabiliser les équipes, ils déclenchent l’anarchie des données. Imaginez jeter des cuisiniers non formés dans une cuisine cinq étoiles, chacun jetant des ingrédients aléatoires avec ses compétences limitées. Le chaos éclate, la qualité s’effondre et l’entreprise s’effondre. C’est précisément ce qui se produit lorsque les organisations ne disposent pas d’un programme d’apprentissage et d’une stratégie de données solides avant de mettre en œuvre Data Mesh.

Sans formation adéquate, même les cuisiniers talentueux cèdent sous la pression. De même, s’attendre à ce que les équipes gèrent la propriété des données et la prise de décision décentralisée sans les compétences et connaissances appropriées conduit à la confusion, à l’incohérence et, en fin de compte, à une indigestion basée sur les données. Hier, ils travaillaient sur des fonctionnalités frontales, et tout d'un coup, aujourd'hui, ils doivent créer des produits de données basés sur les événements qu'ils déclenchent.

Une stratégie de données robuste fait office de menu du restaurant, décrivant clairement les objectifs, les rôles et les attentes. Les organisations doivent investir dans des programmes de maîtrise des données, dotant les équipes des compétences et des connaissances nécessaires pour prospérer dans la cuisine décentralisée.

Data Mesh ne consiste pas seulement à distribuer des sources de données ; il s'agit de favoriser une culture de collaboration et d'excellence. Sans la formation adéquate et une vision claire, votre parcours de données pourrait ressembler davantage à un épisode de Kitchen Nightmares qu’à une success story étoilée Michelin.

Propriété et mesure claires :

Ne vous contentez pas de « remettre les données » sans définir les limites et les attentes. Considérez-le comme fournissant des lignes directrices, pas seulement des composants. Établissez des indicateurs clairs de propriété, de rôles et de réussite pour éviter les initiatives décousues et garantir que tout le monde utilise les mêmes données.

De nombreux dirigeants interprètent à tort Data Mesh comme un simple transfert de propriété des données à des équipes individuelles sans assistance appropriée. L'équipe de direction doit construire le cadre autour de cela, et non, je n'appelle pas maintenant les gens à embaucher un CDO (Chief Data Officer), ce qui, à mon avis, est un mauvais comportement de la part des cadres supérieurs qui tentent de se dégager de leurs responsabilités. J'attends de l'équipe de direction qu'elle participe à la décision quelle est la véritable source des données utilisées par l'organisation. Quel est l'objectif de l'organisation, et comment évaluer pourquoi il va dans la bonne direction ou non, et le partager avec les gens ? Identifiez ensuite votre seule véritable source de données. Je ne m'attends pas à ce que l'équipe de direction prenne ou non la décision de Data Lake, ou qu'elle utilise l'outil de données A ou B, l'objectif est de créer de la clarté sur la façon de mesurer le succès.

Si l’équipe de direction évite de le faire, cela se transformera en une recette pour un désastre. Imaginez que chaque équipe prépare ses propres données en utilisant ses éléments et sa compréhension, sans goût ni mesure unifiés. Les dirigeants doivent définir la « saveur » souhaitée (objectifs commerciaux) et établir des KPI pour surveiller le succès, évitant ainsi la confusion des données et les mesures « pilotées par FOMO » de brouiller le tableau.

• "Data Mesh n'est pas une solution miracle aux problèmes de qualité des données. Si vous recevez de mauvaises données, vous aurez toujours de mauvaises données qui en sortiront, même avec une propriété décentralisée. La gouvernance des données et les normes de qualité restent essentielles." - Hilary Mason, data scientist et auteur

Autonomisation grâce à la formation

Libérer des cuisiniers non formés mène au désastre. Investissez dans des programmes de maîtrise des données, en dotant les équipes des compétences nécessaires pour prospérer dans la cuisine décentralisée. N'oubliez pas que Gordon Ramsay forme son équipe, ne sautez pas cette étape cruciale !

Assurez-vous qu'ils comprennent l'outil qu'ils doivent utiliser, je me souviens d'une séance de mentorat il y a quelques mois avec un productowner qui lui demandait de comprendre ce qu'est un produit de données, il faisait partie d'une équipe front-end et ses managers lui ont dit un jour que à partir de maintenant, il possède les produits de données de ses événements, le pauvre PM était tellement perdu et ne savait même pas ce qu'il fallait faire, il était un PM génial lorsqu'il s'agissait d'engager et d'augmenter la conversion de ses utilisateurs, mais ce qu'il comprend dans la création de produits de données à partir des événements qu'il tirait. Les organisations se lancent souvent dans le Data Mesh sans stratégie de données claire, comme démarrer un restaurant sans savoir quels plats servir. Une stratégie de données définie fait office de menu, identifiant les sources de données clés et alignant tout le monde sur des objectifs communs.

Envoyer vos ingénieurs front-end découvrir quels outils ils peuvent utiliser pour envoyer des données dans le lac de données, et ensuite s'attendre à ce qu'ils construisent des tableaux à partir de ceux-ci, sans leur donner des outils et une formation standardisés, ne fonctionnera pas bien et vous en traînerez beaucoup problèmes de qualité des données.

« Le plus grand obstacle n'est pas la technologie, mais le changement de culture de l'organisation . Passer d'une approche centralisée et descendante à une approche décentralisée et en libre-service nécessite un changement de mentalité important qui peut se heurter à de la résistance. " - Adrian Colyer, co-fondateur de The Information Lab

La gouvernance des données est la sauce secrète

Ne sous-estimez pas l’importance de la gouvernance des données. C'est comme avoir un menu défini, garantissant que chacun utilise les bons ingrédients et cuisine avec une qualité constante. Évitez les silos de données et la confusion en établissant des directives et des normes claires.

Les organisations qui n'ont pas adopté de contrats de données incluant une méthode de validation de schéma souffriront d'avoir des données inutiles, très simple, le plus important est d'avoir une équipe capable de créer des outils pour créer du flux dans l'écosystème de données, des demandes des analystes aux données. producteurs, et jusqu'aux changements créés dans les données depuis les producteurs de données jusqu'aux analystes et consommateurs de données.

La mise en place d'une gouvernance des données est la clé pour créer cet ordre dans la cuisine, non pas que tout le monde commande désormais sa poudre de curry auprès d'un autre fournisseur, et le goût sera alors différent.

Adoptez vos outils

Les feuilles Excel sont de fines épices ! Concentrez-vous sur le renforcement de votre culture des données et de votre collaboration, et non sur le snobisme des outils. N'oubliez pas que Data Mesh permet aux équipes de s'approprier leur voix et de contribuer efficacement, quels que soient leurs outils. Je me souviens que dans le passé, j'avais lu des articles sur Netflix et je me demandais s'ils étaient fous ? Pourquoi ont-ils Tableau, MicroStrategy et PowerBI, est-ce parce qu'ils ne peuvent pas choisir un outil pour l'organisation ? Eh bien, je ne connaissais rien au maillage de données et c'est la raison la plus probable.

Des feuilles Excel ? Pas de transpiration! Adoptez la « mise en place » du Data Mesh

Les systèmes existants, les outils limités et les problèmes de qualité des données peuvent ressembler à des cauchemars de cuisine. Mais n’ayez crainte, chef des données ! Oubliez le snobisme des outils. Que votre équipe utilise des feuilles Excel ou Tableau, Data Mesh vise à renforcer sa culture des données et à aligner sa voix sur celle de l'organisation. Peut-être que l'équipe CRM est obsédée par la qualité du contenu plutôt que par les taux de conversion. C'est Data Mesh en action ! Les équipes peuvent s'auto-évaluer, mais en sachant que l'entreprise peut évaluer les performances différemment.

Pensez-y comme à la « mise en place » , le terme culinaire français désignant la préparation des ingrédients avant la cuisson. Une stratégie de données solide présente les ingrédients (sources de données, gouvernance), garantissant que tout le monde parle le même langage et contribue efficacement.

Apprendre des autres cuisines

Comprendre les obstacles courants rencontrés par des organisations similaires est utile. Imaginez des chefs partageant leurs histoires de « feu de cuisine » et apprenant des erreurs de chacun. En mettant en évidence ces défis et ces solutions potentielles, nous pouvons permettre à d’autres d’éviter des pièges similaires.

Data Mesh ne consiste pas seulement à ouvrir les portes de la cuisine ; il s'agit de créer un ensemble culinaire bien coordonné. Apprenez des histoires de « feu de cuisine » des autres, adoptez des outils et des ressources utiles et, plus important encore, abordez Data Mesh avec un esprit ouvert et collaboratif. Alors, abandonnez le fade, adoptez les épices et préparez un chef-d'œuvre basé sur les données qui ravira les papilles de chacun !