Data / IA
Repenser son architecture des données pour relever les nouveaux défis du digital
Par La rédaction, publié le 23 mai 2023
Dans un monde où l’explosion des données et l’innovation technologique constante mettent à rude épreuve les architectures informatiques des entreprises, un changement de paradigme s’avère nécessaire. Et il se nomme Data Mesh…
Par Antoine Gourévitch, Directeur associé senior, BCG
L’explosion des données et l’accélération de l’innovation technologique mettent dangereusement sous pression les architectures informatiques des entreprises. Et cette pression s’intensifiera encore, générant toujours plus de complexité et de coûts.
Déjà évaluées à 500 Md$, les dépenses mondiales liées à la gestion et au management des données devraient encore doubler dans les cinq prochaines années.
Selon nos estimations, le volume des données générées devrait, de son côté, poursuivre sa croissance exponentielle à raison de 21 % par an pour atteindre 149 Zo (zettaoctets) en 2024.
Au fil du temps, les entreprises ont dû s’adapter à marche forcée, déployer de nouveaux modèles de conception de données et adapter leur architecture aux exigences de leur stratégie digitale, à de nouveaux outils, à des technologies émergentes, ou encore à des cas d’usage de plus en plus diversifiés.
Sans cesse débordé par de nouvelles vagues d’innovation, ce data management atteint aujourd’hui ses limites. Une menace tangible au moment où des technologies de rupture comme l’intelligence artificielle se déploient rapidement, sources de création de valeur, mais plus gourmandes que jamais en data.
Les prémices du data mesh
Face à cet enjeu crucial, les entreprises ont besoin de changer radicalement d’approche pour adopter une architecture de données plus décentralisée et organisée par domaine d’activité, soutenue par une gouvernance fédérée. Communément appelé data mesh ou data products, ce nouveau paradigme marque une rupture avec une longue tradition de centralisation des données.
Nous n’en sommes qu’aux prémices, mais cette architecture nouvelle génération peut libérer l’accès et favoriser l’intégration des données dans un environnement en constante évolution.
Les entreprises, notamment les plus avancées dans leur transformation digitale, doivent s’y préparer. Quelques grandes tendances les y poussent. La croissance exponentielle des données, dont plus de 90 % sont non structurées et d’autres non encore utilisées (dark data), recèlent un formidable potentiel. Mais les exploiter pose un problème technique, des questions de sécurité, d’éthique et de réglementation.
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De leur côté, les technologies de pointe promettent de nouveaux développements et leur démocratisation en ouvre l’accès aux équipes business. Mais les entreprises peinent à adapter leurs infrastructures et leurs process à ces évolutions rapides. Selon l’une de nos dernières enquêtes, 54 % seulement des dirigeants voient dans les projets d’IA des sources concrètes de création de valeur.
Enfin, l’offre des hyperscalers et de l’open source s’impose sur le marché et continue à s’étoffer, bouleversant les modèles économiques de la gestion de données.
Pour 50 % des responsables data, la complexité est ainsi devenue un sujet critique. La prolifération des fournisseurs de solutions, tout particulièrement dans les champs de l’IA et du machine learning, accentue le phénomène de fragmentation des « piles technologiques ». De grandes entreprises ont vu passer le nombre de leurs fournisseurs de 50 à 150 en moins de dix ans. Ce n’est pas tout. En forte augmentation, le coût total du data management devrait doubler dans les cinq à sept années à venir malgré des offres tarifaires « à la consommation » de plus en plus compétitives.
À long terme, ces tensions ne pourront être réglées par de simples mesures d’ajustement. L’adoption d’un modèle organisé autour de différents domaines d’activité (ventes ou support client), régi par des fonctionnalités en libre-service, et encadré par une gouvernance fédérée apportera l’agilité, l’accessibilité et la sécurité nécessaires pour gagner la course digitale. Dans cette nouvelle configuration orientée business, même si la propriété des données est divisée, une gouvernance fédérée fixe les règles de qualité des données et les normes d’interopérabilité. Tout en restant pragmatiques, les entreprises ont tout intérêt à évaluer leurs besoins et à s’y engager dès maintenant.
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