Data Mesh en Banque et Assurance : comment passer à l’échelle sans perdre le contrôle ?

Entre autonomie métier et exigences réglementaires

Dans les banques et les compagnies d’assurance, la donnée est devenue un levier stratégique. Les métiers souhaitent accéder plus rapidement à l’information, développer des cas d’usage analytiques ou IA, et réduire leur dépendance aux équipes techniques.

Dans le même temps, les contraintes réglementaires continuent de se renforcer. Traçabilité, qualité des données, auditabilité, conformité : les exigences sont nombreuses et la moindre défaillance peut avoir des conséquences importantes.

Résultat : de nombreuses organisations se retrouvent confrontées à une même difficulté. Comment gagner en agilité sans perdre le contrôle ?

C’est dans ce contexte que le concept de Data Mesh suscite un intérêt croissant.

Le Data Mesh : une réponse à des limites bien connues

Malgré les investissements réalisés ces dernières années dans les plateformes data, de nombreuses entreprises constatent que leurs modèles d’organisation peinent à suivre le rythme des besoins.

Les demandes s’accumulent auprès des équipes data centrales, les délais s’allongent et les métiers cherchent parfois des solutions alternatives pour répondre à leurs besoins.

Le Data Mesh propose une approche différente en repensant la façon dont la responsabilité de la donnée est répartie dans l’entreprise.

Mais derrière ce concept souvent présenté comme une évolution naturelle des organisations data se cachent de nombreuses questions :

• Comment adapter le Data Mesh à un environnement fortement réglementé ?
• Jusqu’où décentraliser les responsabilités ?
• Quel rôle doivent conserver les équipes de gouvernance ?
• Comment éviter de multiplier les silos de données ?
• Quels prérequis doivent être réunis avant de se lancer ?

Autant de sujets qui conditionnent la réussite d’une démarche Data Mesh.

Une approche particulièrement sensible dans la Banque et l’Assurance

Si le Data Mesh est aujourd’hui évoqué dans de nombreux secteurs d’activité, son application dans la Banque et l’Assurance présente des spécificités importantes.

Les contraintes liées aux reportings réglementaires, à la gestion des risques, à la conformité ou encore à la protection des données personnelles imposent un niveau de maîtrise particulièrement élevé.

Dans ce contexte, les organisations ne peuvent pas simplement appliquer des modèles théoriques. Elles doivent adapter leur approche à leurs réalités opérationnelles, à leur gouvernance et à leur niveau de maturité data.

C’est souvent à ce stade que les premières difficultés apparaissent.

Les questions que se posent les décideurs data

Lorsqu’ils étudient le sujet, les responsables Data, CDO, responsables gouvernance ou directeurs métiers reviennent fréquemment aux mêmes interrogations :

• Quels sont les bénéfices réellement observés sur le terrain ?
• Quels sont les principaux facteurs d’échec ?
• Comment mesurer la maturité de son organisation ?
• Faut-il commencer par la gouvernance, les outils ou les métiers ?
• Quels cas d’usage se prêtent le mieux à une première expérimentation ?

Les réponses sont rarement universelles et dépendent fortement du contexte de chaque entreprise.

Approfondir le sujet du Data Mesh

Pour aider les acteurs de la Banque et de l’Assurance à y voir plus clair, les experts de DataFab by Alteca ont rassemblé dans un livre blanc leurs retours d’expérience et leurs recommandations.

Vous y découvrirez notamment :

• les principes du Data Mesh appliqués aux enjeux spécifiques des banques et des assurances ;
• les approches de gouvernance adaptées aux environnements fortement réglementés ;
• les retours d’expérience observés lors des déploiements et les pièges les plus fréquents ;
• les enjeux liés au self-service analytics, aux Data Products et à l’adoption par les métiers ;
• le rôle des Data Champions dans l’accompagnement du changement ;
• des recommandations concrètes pour construire une trajectoire adaptée à votre organisation.

Un guide conçu pour les responsables Data, métiers et IT qui souhaitent comprendre ce que recouvre réellement le Data Mesh, au-delà des concepts, et identifier les conditions d’une mise en œuvre réussie dans les secteurs de la Banque et de l’Assurance.