L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.

Le cadrage d’un projet, aussi appelé "scoping", est bien plus qu'un simple exercice administratif ou formel : il constitue la colonne vertébrale d’un projet bien structuré. C’est une étape clé pour définir une vision claire, aligner les parties prenantes, fixer des objectifs précis et déterminer les moyens nécessaires pour les atteindre. En somme, le cadrage est une boussole qui guide tout le cycle de vie d’un projet, de son lancement à son achèvement.

La data occupe une place centrale dans les projets et les entreprises se tournent de plus en plus vers elle pour innover, optimiser leurs opérations, améliorer l’expérience utilisateur, et gagner en agilité. Cependant, cette effervescence de collecte, de traitement et de stockage des données s'accompagne d'une réalité indéniable : l'impact environnemental. Peut-on réellement concilier performance business et sobriété numérique ?

Les projets data sont souvent présentés comme le moteur de la transformation numérique et de l’innovation en entreprise. Pourtant, une grande proportion d’entre eux n’atteint pas leurs objectifs, laissant les organisations frustrées et sceptiques quant au potentiel réel des données. Alors, pourquoi ces projets continuent-ils d’échouer ? Quels sont les obstacles persistants, et surtout, comment les surmonter ?

Lorsqu'il s'agit de développer une application web en Python, le choix du framework constitue une étape décisive qui peut grandement influencer la réussite du projet. Avec une pléthore d'options disponibles, Django, Flask, et FastAPI se détachent comme les choix les plus populaires dans l'écosystème Python. Chacun de ces frameworks offre des avantages distincts, mais comment déterminer lequel est le plus adapté à vos besoins?

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l'innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d'une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh