Data mesh transport public

Contexte

Opérateur de transport public (15 000 employés). Organisation data centralisée avec une équipe data unique de 40 personnes servant 8 directions métiers. Bottleneck : 6 mois de backlog, métiers insatisfaits. Projet de transformation vers un modèle data mesh avec des domaines data autonomes.

Problème & Défi

Équipe data centralisée de 40 personnes servant 8 directions : backlog de 6 mois Métiers insatisfaits : 70% des demandes data considérées comme non prioritaires Time-to-value moyen de 4 mois par cas d'usage : concurrents à 4 semaines Aucune ownership data par les métiers – tout repose sur l'équipe centrale Qualité des données variable : l'équipe centrale ne connaît pas le contexte métier Direction Transformation veut un modèle data mesh – chaque métier devient propriétaire de ses données

Solution & Livrables

– Transformation data mesh mis en productione : 8 domaines data autonomes créés, chacun avec son data product manager – Équipe data centrale transformée en plateforme (platform team) servant les domaines – Backlog tombé de 6 mois à 4 semaines : chaque domaine développe ses propres data products – 35 data products publiés par les domaines en 12 mois. vs 12 par l'équipe centrale l'année précédente – Qualité des données améliorée : data owners métiers assurent la pertinence et la fraîcheur – Time-to-value abaissé de 4 mois à 5 semaines. métiers autonomes et responsabilisés Fondations standardisées (70%) + valeur ajoutée métier (30%).

Technologies