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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 2 · Plateforme et gouvernance

Plateforme self-service et gouvernance fédérée

La plateforme self-service permet au domaine de produire, partager et consommer des data products de manière autonome. Quatre briques (chap. 1) :

  1. Ingestion et transformation : connecteurs, pipelines pour connecter, nettoyer, enrichir, modéliser les sources
  2. Catalogue de données : chaque data product référencé, documenté, versionné, avec ses règles d'accès et de qualité
  3. Interfaces d'accès : SQL, API
  4. Sécurité et gouvernance : accès, traçabilité, monitoring de la performance, de l'usage et de la qualité

Vérifie que tu as compris

Où chaque data product est-il référencé, documenté et versionné ?

La gouvernance fédérée : trouver l'équilibre

CentraliséeFédéréeDécentralisée
impose toutes les règles, pilote l'activité de tous les domaines ; risque de goulot d'étranglementautonomie locale + cadre commun ; règles transversales définies collectivement ; portée par un comité inter-domainechaque équipe fait à sa manière, aucun cadre commun ; risque d'incohérence globale

La gouvernance fédérée coordonne : nomenclature, métadonnées obligatoires, formats de publication, mesure de qualité, processus d'accès. Le comité inter-domaine réunit des représentants des domaines et des fonctions centrales (DSI, data gouvernance). Exemple de data product transverse : le suivi des émissions de CO2 (domaine RSE, alimenté par production et logistique).

Le triple changement de paradigme

DimensionDeVers
Conceptionmatière brute à extraireproduit fiable, documenté, réutilisable (« data product thinking »)
Organisationéquipe technique centraledomaines métiers responsables et producteurs
Architecturemodèle centralisé (DWH, Lake, Lakehouse)écosystème distribué orchestré par une plateforme self-service

Bénéfices : plus de rapidité pour les data products les plus utiles, meilleure qualité, culture de la donnée partagée. Mais « le Data Mesh n'est pas une solution miracle ».

Vérifie que tu as compris

Chaque équipe de TerraVerte définit sa propre nomenclature sans cadre commun. De quel modèle de gouvernance s'agit-il ?