NB : le podcast de BODIC est généré par l’outil d’IA NotebookLM à partir du contenu de cette fiche PDF écrite par l’équipe Bodic
Résumé
Cette fiche propose une analyse de l’organisation des données dans les sociétés de gestion et présente le concept de Data Mesh comme solution aux limites des systèmes centralisés. On observe que les organisations traditionnelles souffrent de goulots d’étranglement dus à une équipe Data ou IT unique, entraînant lenteur et frustration. Le Data Mesh est introduit comme une approche décentralisée, fondée sur quatre piliers principaux : la responsabilité par domaine, la donnée traitée comme un produit, une infrastructure en libre-service et une gouvernance fédérée. La fiche détaille les bénéfices de cette approche, notamment l’autonomie des équipes métier et l’accélération des délais de reporting, tout en soulignant l’importance d’une mise en œuvre progressive en trois étapes, qui commence par la cartographie des domaines et la construction d’un cadre commun.
Constat
La plupart des sociétés de gestion ont une organisation “centralisée” :
- Les données sont extraites des outils métiers (CRM, Excel, portails LP, middle office) vers un “data warehouse” unique
- L’équipe Data ou IT devient le goulot d’étranglement : chaque reporting, dashboard ou modèle passe par elle
- Résultat : lenteur, perte de contexte métier, et frustration des équipes d’investissement ou ESG
Dans un contexte multi-fonds, multi-pays ou multi-stratégies (infra, growth, buyout…), cette approche atteint vite ses limites.
Le concept de Data Mesh
Le Data Mesh (introduit par Zhamak Dehghani, ThoughtWorks) propose de décentraliser la propriété de la donnée dans les organisations.
| Pilier | Description |
|---|---|
| Responsabilité par domaine (Domain Ownership) | Chaque domaine (Invest, ESG, Finance, Relations Investisseurs…) gère ses propres données comme un produit |
| Donnée traitée comme un produit (Data as a Product) | Les données sont maintenues avec des “SLAs” : qualité, documentation, accès, API |
| Infrastructure en libre-service (Self-serve Infrastructure) | Une plateforme commune (type Golden Source) permet aux domaines de publier et consommer leurs données |
| Gouvernance fédérée (Federated Governance) | Les règles (RGPD, qualité, lineage, sécurité) sont partagées via un cadre commun mais appliquées localement |
L’objectif est de rapprocher la donnée de ceux qui la comprennent et l’utilisent au quotidien.
Application au Private Equity
Dans une société de gestion :
- Le Middle Office devient “product owner” de ses données : appels de fonds, distributions, cashflows…
- L’équipe ESG publie un “produit data” structuré : indicateurs, reporting SFDR, CSRD
- Les équipes d’investissement exposent leurs données de suivi participations : KPI mensuels, valorisation, indicateurs de performance
- L’équipe Investisseurs expose les engagements et les contacts
L’équipe Data Centrale n’est plus le point unique de création, mais le garant du cadre commun :
- Schéma de métadonnées, contrôles de qualité, data lineage, catalogage, conformité RGPD/DORA
- Outils de monitoring et d’accès : authentification, audit, traçabilité
Les bénéfices d’une approche “Tous éditeurs de data”
1️⃣ Autonomie des équipes métier
Chaque pôle peut créer, enrichir et exploiter ses propres jeux de données sans dépendre en permanence de la DSI.
2️⃣ Accélération des délais de reporting
Les indicateurs clés sont disponibles plus vite grâce à une production distribuée et à des flux mieux synchronisés.
3️⃣ Cohérence grâce à un cadre de gouvernance partagé
Les définitions, contrôles et règles de qualité sont uniformisés, garantissant une lecture commune entre domaines.
4️⃣ Meilleure appropriation des données
Les métiers comprennent et valorisent davantage leurs données en devenant directement responsables de leur fiabilité.
5️⃣ Réduction de la dette technique et documentaire
La maintenance est simplifiée grâce à une architecture modulaire et une documentation vivante portée par chaque domaine.
Mise en œuvre progressive : 3 étapes concrètes
| Étapes | Objectifs | Actions clés | Livrables |
|---|---|---|---|
| Étape 1 – Cartographier les domaines | Comprendre qui produit, consomme et gouverne les données dans l’organisation | Identifier les domaines métiers, décrire les flux de données et leurs sources, définir les rôles | Cartographie des domaines & interactions, liste des sources & consommateurs, fiche de rôles & responsabilités |
| Étape 2 – Construire le cadre commun | Garantir la cohérence et la qualité malgré la décentralisation | Définir un modèle de métadonnées commun + un Data Catalogue, rédiger les règles de qualité, de sécurité et de conformité | Modèle de données cible, dictionnaire de données partagé, guide de gouvernance |
| Étape 3 – Outiller la fédération | Fournir aux équipes les moyens techniques pour gérer leurs data products | Déployer une plateforme self-service, créer les premiers domaines pilotes et leurs connecteurs BI / API | Plateforme opérationnelle multi-domaines, jeux de données publiés en mode “Data Product”, tableau de bord de supervision |
Chaque étape consolide la précédente : la gouvernance précède toujours la technologie.
6️⃣ Ce qu’il faut retenir
Le Data Mesh ne supprime pas la gouvernance, il la distribue :
Chaque domaine devient responsable de ses données dans un cadre commun qui garantit cohérence et conformité.
Les points forts
- Données plus proches des métiers, donc plus utiles et réactives
- Gouvernance fédérée : équilibre entre autonomie et contrôle
- Mise en place progressive, fondée sur des “produits de données” documentés
Les risques à maîtriser
- Risque d’incohérence si chaque domaine évolue sans coordination
- Complexité accrue du suivi qualité et de la sécurité
- Nécessité d’un cadre clair pour éviter la prolifération de silos
Une gouvernance forte, des rôles clairs et une plateforme commune : la combinaison gagnante pour une donnée partagée et maîtrisée.
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