Data Mesh
Data Mesh n’est pas un concept pour Suadeo, c’est notre architecture !
Avant la tendance nous étions déjà Data Mesh, installés depuis des années chez nos clients !
La plateforme Suadeo Self Data Services® est la seule solution du marché qui implémente, dans son intégralité, l’architecture Data Mesh.
Notre Recherche et Développement a produit la plateforme Self Data Services® dans sa conception et son fonctionnement dans une architecture intrinsèquement Data Mesh.
Quelle est la définition d’une architecture Data Mesh pour le marché ?
L’illustration suivante présente le concept Data Mesh et les différents acteurs en responsabilité et les thématiques à adresser comme présenté sur le site www.datamesh-architecture.com
Chaque exigence de l’architecture Data Mesh est portée par un Service de la plateforme Self Data Services de Suadeo
La plateforme Suadeo Self Data Services® est la seule solution du marché qui implémente, dans son intégralité, l’architecture Data Mesh.
Le concept de Data Mesh de Suadeo est une réalité : c’est notre architecture
Depuis 2004, notre philosophie est de faciliter la valorisation et l’usage fait de la donnée par les métiers finaux.
Les services de la plateforme ont été conçus avec les métiers pour les rendre autonomes et réactifs en les libérant des interactions IT.
Entrez dans la Gouvernance Fédérée !
Une culture de la donnée qui encourage la transparence, la responsabilité et l’innovation
Politique d'interopérabilité
Politique de Documentation
Politique de Sécurisation
Politique de Confidentialité
Politique de Conformité
Relever le défi du Data Mesh dans votre organisation peut apparaître complexe
Nos services intégrés vous permettent un déploiement Data Mesh immédiat
Requêteur virtualisé :
L’utilisateur peut requêter directement en SQL les différentes typologies de sources (Excel, Base de données et autres systèmes non relationnels) et naviguer au sein des données comme il le ferait dans DBeaver.
Sources :
Les sources nécessaires à l’autonomie des métiers sont virtualisées au sein de la plateforme et consultables en SQL quel que soit la technologie initiale. Les entités peuvent donc accéder à leur source rapidement même si l’architecture est distribuée et complexe.
Modèle :
Les métiers techniques mettent en place des modèles métiers pour faciliter l’appréhension des données par les métiers finaux. Cette couche d’abstraction permet aux métiers finaux une plus grande autonomie et une maintenance simplifiée pour les métiers techniques.
Données d’usage :
Jeux de données virtualisé preparé par les métiers pour répondre à un cas d’usage précis. Ces données d’usage sont sécurisées et peuvent être contextualisées en fonction du profil et de l’habilitation des utilisateurs.
Superviseur :
Les métiers techniques surveillent simplement les usages de la donnée fait par les métiers. Les actions des différents utilisateurs sont identifiables et auditables aux besoins
Catalogue :
Les entités organisent leur jeu de données dans des catalogues privées ou publics et définissent les différentes habilitations.
Catalogue des données :
Les métiers techniques en lien avec les entités enrichissent le catalogue de leur source avec une description orientée métier et des alias compréhensibles.
Glossaire métier :
Dictionnaire orienté métier pour harmoniser le vocabulaire interne et s’assurer d’une compréhension homogène des différents acteurs. Il permet aux métiers de rechercher des termes métiers et de comprendre les données sous-jacentes à exploiter
Lineage :
Les métiers techniques obtiennent en un clic une vision graphique de l’utilisation des champs et tables par les utilisateurs au sein de la plateforme. La maintenance est facilitée car les métiers identifient rapidement l’impact d’un changement de structure d’une source.
Tableaux de bord et rapports :
Dans le cadre de la valorisation de ces données, une entité peut restituer et partager son produit Data sous forme graphique dynamique pour faciliter la compréhension de l’ensemble des acteurs de la plateforme.
Application personnalisée :
Il est nécessaire d’aller au-delà des tableaux de bord et des rapports pour permettre directement depuis la plateforme de réaliser des applications métiers avec des validations, de la saisie comme pour une solution de validation de budget par exemple
API :
Les métiers peuvent partager leur produit Data en un clic à l’aide d’APIs. Accessible via URL ou encore via du code externe, elles permettent aux métiers de centraliser l’expertise au sein d’une unique plateforme. Le partage avec d’autres applicatifs est alors facilité : La sécurité et la cohérence de la donnée sont alors assurées tout au long du cycle de vie.
Scheduler :
Pour faciliter les obligations d’Audit, ou encore une traçabilité des données, le scheduler permet aux métiers d’extraire des fichiers à intervalle régulier et de conserver l’historique.
Règles de qualité :
Les entités définissent les règles de qualité de leurs données pour suivre leurs évolutions au cours du cycle de vie. Ces informations de qualité sont disponibles et partagées avec les autres métiers pour une plus grande transparence.
Règles de gestion
Les métiers définissent les règles de gestion propres à leurs indicateurs. Le calcul de ces indicateurs est alors automatisé et planifiable aux besoins pour suivre leur évolution au fil du temps. Les indicateurs sont donc documentés et gouvernés plus efficacement.
Annuaire / Groupe :
La donnée est partagée en toute sécurité à des groupes d’utilisateurs pour les différents objets de la plateforme. Chaque entité peut donc définir les personnes pouvant accéder aux objets et filtrer les données accessibles par chacun d’eux.
Rôles :
Un rôle est attribué à chaque utilisateur de la plateforme. Pour chaque rôle, les administrateurs peuvent définir les services accessibles en création, édition ou lecteur. Les rôles permettent un déploiement simple d’une architecture décentralisée en cohérence avec le concept Data Mesh.
Domaines :
Les métiers peuvent ajouter sur les différents objets des domaines d’activités pour faciliter la compréhension et le regroupement par thématique. Une entité peut donc gérer plusieurs domaines d’activité et définir des workflows de validation avant publication.
Tags :
les champs des sources peuvent être taggués pour permettre d’identifier les données sensibles, les champs obsolètes ou d’autres éléments nécessaires pour une maintenance ou un suivi tout au long du cycle de vie.
Supervision :
Chacune des opérations des utilisateurs est enregistrée. Les administrateurs peuvent suivre l’intégralité des opérations ayant eu lieu sur les objets, les extractions de données ou encore la consultation des données.
Documentation :
La gouvernance ainsi que la transparence de la donnée passent par la capacité des métiers au comprendre ce que signifie la donnée. Chaque objet au sein de Suadeo peut être documenté manuellement ou par l’import de fichiers Word.
Anonymisation des données :
Les entités, en lien avec les instances de gouvernance, peuvent interdire l’accès aux données sensibles ou anonymiser ces données par utilisateur ou groupe d’utilisateur.
Audit :
Toutes les modifications d’objets étant conservées, l’utilisateur avec les bonnes habilitations peut rétablir une version précédente de son objet donc s’assurer de la continuité d’activités en cas d’erreur.
Profiling :
Chacune des tables des sources de données peut être profilée pour permettre aux métiers d’obtenir les statistiques des données et d’identifier les éléments les plus représentés.
Adoptez une architecture orientée pour valoriser et optimiser vos données
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Autonomie
Redonnez le pouvoir aux métiers pour gouverner leur propre domaine de données
Savoir commun
Votre métiers s’enrichissent mutuellement dans l’intégration et le partage des données
Souplesse
La mise en œuvre de vos projets devient plus agile et plus flexible dans la gestion des ressources
Reactivité
Chaque métier couvre ses cas d’usage plus rapidement, sans passer par l’IT, et de manière itérative
Qualité
Chaque métier est responsable de la qualité de ses propres données ce qui rayonne sur l’ensemble des équipes
Central
Votre gouvernance reste centralisée, garantissant votre interopérabilité et votre sécurité
Dialogue
Une meilleure communication dans la gestion de vos données, grâce à un vocabulaire et un langage partagés
Évolutivité
Faites évoluer vos architectures de données plus facilement en répartissant la responsabilité entre plusieurs équipes
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La plateforme française de Data Mesh S.D.S. au service de l’autonomie des métiers
Connecteur
Intégration
Modèle de données
Donnée d’Usage
Data Catalog
Query
Dashboard
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App Low-Code
Chatbot
Suadeo : 19 années de R&D
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