Data-fabric vs Data-mesh: quelles différences?

🔍 Data Mesh vs Data Fabric : deux buzzwords… ou deux visions complémentaires ?

Aujourd’hui, quand on parle d’architectures data modernes, deux approches reviennent en boucle :
➡️ Le Data Mesh
➡️ Le Data Fabric

Et bien que ces deux concepts soient parfois mis en opposition, ils répondent à des problèmes différents, avec des philosophies différentes.

Voici un éclairage clair et structuré pour ne plus les confondre 💡


🏗️ Data Mesh : un modèle organisationnel avant tout

Le Data Mesh, c’est une philosophie d’organisation qui pousse les équipes à :

  • Travailler par domaine (ex. finance, compliance, marketing…)
  • Être propriétaires de leurs données
  • Produire des data products interopérables, gouvernés et réutilisables

💬 « La data devient un produit. Chaque équipe la documente, la versionne, la monitorise. »

C’est un changement de culture plus que de technologie :

  • Plus de centralisation unique de la donnée
  • Responsabilisation des équipes
  • Gouvernance fédérée

🛠️ Outils typiques : Catalogues de données, APIs, marketplaces internes, modèles de gouvernance décentralisée.


🧠 Data Fabric : une réponse technique à la complexité des systèmes distribués

Le Data Fabric, lui, est un modèle technologique.
Il vise à connecter et orchestrer intelligemment toutes les données, peu importe leur source ou leur format.

C’est une sorte de « mesh automatique », basé sur :

  • Des métadonnées actives (lineage, data quality, usage, etc.)
  • Des connecteurs intelligents
  • Des capacités d’intégration en temps réel
  • De l’automatisation des pipelines via IA / moteur sémantique

💬 « On ne cherche pas à changer qui fait quoi, mais à mieux connecter et servir la donnée à tous. »

🛠️ Outils typiques : Data Virtualisation (Denodo, Starburst), Catalogues intelligents (Atlan, Collibra), Orchestration low-code, moteurs sémantiques.


💡 Et si ce n’était pas l’un ou l’autre ?

➡️ Une entreprise mature peut tout à fait adopter un Data Mesh
… et le soutenir via une infrastructure Data Fabric.

🎯 L’un structure les équipes, l’autre fluidifie les flux.
🎯 L’un responsabilise, l’autre automatise.


👉 En résumé :
🧩 Le Data Mesh répond à la question : « Qui produit et gouverne la donnée ? »
🧵 Le Data Fabric répond à : « Comment accéder efficacement à la donnée ? »

Et vous, plutôt Mesh, Fabric… ou les deux ? 😄

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