Engie – Processus support & Chatbot

Dans de nombreuses entreprises, les données sont devenues le moteur de la décision, de la performance et de l’innovation.
Mais comme tout moteur, elles doivent être surveillées.
Pas seulement sur la qualité de ce qu’elles contiennent, mais aussi sur la manière dont elles circulent, se transforment et vivent au quotidien.

C’est précisément le rôle de la Data Observability : permettre de comprendre en continu la santé du système de données, de détecter les incidents avant qu’ils ne deviennent visibles, et de restaurer la confiance dans la donnée.

Beaucoup voient le Data Mesh comme une revanche des métiers sur la DSI.
Fini le centralisme, place à la décentralisation.
Mais si on pousse un peu plus loin la réflexion, une question essentielle surgit :

Quel est le rôle de la DSI dans une organisation orientée Data Mesh ?
A-t-elle encore un rôle à jouer ? Ou est-elle condamnée à devenir une simple équipe de support ?

L’histoire du Concorde est fascinante :
Une prouesse technologique. Un avion supersonique d’avant-garde.
Mais aussi… un désastre économique.
Et pourtant, malgré des signaux d’alerte très clairs, les investissements ont continué pendant des années.

Pourquoi ?
Parce qu’il avait déjà coûté trop cher pour qu’on accepte de l’abandonner.

Ce mécanisme psychologique porte un nom : la Concorde Fallacy, ou biais des coûts irrécupérables (sunk cost fallacy en anglais).
Et il est omniprésent dans les projets IT.

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.

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.