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Pour être ‘data-centric’,
faut-il centraliser ?
Duck Conf 2021
9, 10 et 11 Mars 2021

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Renaud Andrieux
CDO & Data Office Advisory
10 ans d’expérience
« Aime la ‘Data’ sous toutes ses formes »
Julien Assémat
Data Architect & Delivery Lead
12 ans d’expérience
WSET Level 3

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Trois promesses autour de la
centralisation.
En comprendre les limites et envisager des
solutions pour aller au-delà.

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PROMESSE #1
Une plateforme
centrale pour tous.

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LES LIMITES
Une plateforme centrale pour tous.
► Une conciliation délicate entre stabilité et innovation
► L’autonomie des entités réduite par :
▪ Une centralisation des expertises
▪ Un goulot d’étranglement capacitaire
▪ Une influence limitée dans les choix d’orientation
▪ Une offre trop éloignée des enjeux locaux
Comment fédérer les entités sans altérer leur autonomie…
…ni la capacité à délivrer à l’échelle ?
Entités
Plateforme de données
Equipe Centrale
► Une adoption limitée et l’apparition de plateformes locales « pirates »

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PROMESSE #2
Centraliser,
c’est dé-siloter.

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LES LIMITES
Centraliser, c’est dé-siloter.
► Une bibliothèque centralise des ouvrages
► Son objectif : les organiser pour les rendre accessibles
► Centraliser = Faire cohabiter
Comment composer avec des silos tout en répondant aux enjeux de partage ?
Plateforme de données
Entité Entité
Entité Entité
Usages Usages
Usages Usages
Données
Entité
Données
Entité
Données
Entité
Données
Entité
► Centraliser ≠ Organiser
► Centraliser ≠ Connaître
► Centraliser ≠ Comprendre

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PROMESSE #3
Élargir la
gouvernance
des données.

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LES LIMITES
Élargir la gouvernance des données.
Au démarrage… un cadre existant défaillant :
► un « terrain de jeux » pas assez balisé
► une déresponsabilisation des producteurs & des consom’acteurs
Comment insuffler des pratiques durables dans la gestion des actifs de données ?
Par la suite… des règles du jeux établies et un « maître du jeu » incarné,
mais pas assez contraignant faute de :
► poids hiérarchique et légitimité
► outillage intégré et partagé

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En synthèse
Central ≠ Centré

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A. Travailler la donnée comme un produit
► Concevoir les jeux de données comme un produit
► Intégrer à tous produits les principes communs favorisant le
partage via l’accessibilité, l’interopérabilité et la sécurité
► Automatiser les contrôles de conformité des produits délivrés
► Refacturer la consommation des produits en fonction de
leur usage
… pour activer le ‘partage by-design’.

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B. Définir et fournir un cadre commun à tous les produits ‘Data’
https://www.himss.org/r
esources/interoperabilit
y-healthcare
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… pour garantir cohérence, interopérabilité et favoriser le ‘TTM’.
ou
PESER CHRONOMETER
POIDS : kg TEMPS : seconde
choix libre
3 niveaux de
standardisation
des fonctions
✔ Design
- Solution
- Execution
✔ Design
✔ Solution
- Execution
✔ Design
✔ Solution
✔ Execution
Norme
FONCTION
fournie par le
Cadre Commun
Capacité
Norme
FONCTION
Norme
FONCTION AUTHENTIFIER
SSO, OAuth2, etc.
fourni par le
Cadre Commun
Service
- +
Utilité et/ou Criticité de la fonction
Normes Capacités Services

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C. Gouverner en fédérant l’ensemble des acteurs
► Poser les principes de la gouvernance et enregistrer les
engagements pris par chaque acteurs
► Adopter une approche centrée client / usagers
► Organiser des comités ‘Produit’ par famille de fonctions
► Outiller aussi la gouvernance
► Communiquer, Acculturer, Mobiliser, Convaincre
… pour une architecture de donnée distribuée
localement mais cohérente globalement.

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Trois chantiers nécessaires pour se lancer
Comment fédérer les entités sans altérer leur
autonomie ni la capacité à délivrer à l’échelle ?
Comment insuffler des pratiques durables
dans la gestion des actifs de données ?
Comment composer avec des silos tout en
répondant aux enjeux de partage ?
Définir le cadre commun d’autonomie
et détailler les fonctions couvertes et à couvrir
Bâtir les premiers jeux de données
en accord avec les fondamentaux d’un produit
Lancer une gouvernance fédérée
où chaque entité est actrice / responsabilisée
« Command & Control » (Top-Down)
Entités
Plateforme de données
Equipe centrale
Data Data Data Data Data Data
Data Data Data Data Data Data
Plateforme
de données
distribuée
Gouvernance Fédérée (horizontale)
Entités
Cadre d’autonomie / Cohérence globale
Data
Product
Equipe
locale
Equipe
locale
Equipe
locale
Equipe
locale
Equipe
locale
Equipe
locale
Equipe Services

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Quelques talks et un peu de littérature
Pour aller plus loin…
Data Mesh Principles and Logical
Architecture (Dec 2020)
martinfowler.com
Data Mesh Paradigm Shift in Data
Platform Architecture (Feb 2020)
infoq.com
How to Move Beyond a Monolithic
Data Lake to a Distributed Data Mesh
(May 2019)
martinfowler.com
Zhamak Dehghani
@zhamakd
Qui maîtrise mieux le chaos de
votre SI : Mozart ou Béjart ?
Réussir une "Conway Inversée"
Gouvernance de la donnée dans
le Cloud
Les coûts dans le cloud
Table ronde
AUTRES TALKS DE LA DUCK CONF’ DATA MESH,
COMME SOURCE D’INSPIRATION

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