Data-Centric

Qu’est-ce qu’une organisation Data-Centric ?

Le concept de Data-Centric désigne une approche où la donnée n’est plus enfermée dans les applications qui la produisent, mais devient un actif central, stable et gouverné à long terme. Dans une architecture traditionnelle, chaque application gère ses propres données, souvent redondantes ou incohérentes avec celles des autres systèmes. 

À l’inverse, une architecture Data-Centric repose sur des modèles de données partagés, des flux standardisés, des référentiels uniques et une gouvernance transverse. Elle dissocie la donnée des outils et garantit son accessibilité, sa qualité et sa traçabilité sur toute sa durée de vie, indépendamment des changements applicatifs. Cette vision transforme les projets : ils ne commencent plus par les écrans ou les fonctionnalités, mais par la donnée elle-même.

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Quels sont les avantages d’une approche Data-Centric ?

L’approche Data-Centric apporte des bénéfices aussi bien techniques que stratégiques.
Voici les principaux avantages qu’elle permet d’obtenir :

• Réduction des silos applicatifs : la donnée n’est plus enfermée dans une application, elle est centralisée et partagée.
• Amélioration de la qualité des données : une source unique diminue les erreurs, doublons et incohérences.
• Pérennisation de l’information : la donnée vit au-delà des cycles de vie des outils ou des projets.
• Meilleure exploitation analytique : les usages data (reporting, IA, pilotage) reposent sur une base fiable, cohérente et transverse.
• Agilité renforcée : les nouveaux projets se connectent facilement aux données existantes sans créer de redondance.

Ce recentrage sur la donnée crée un socle solide, prêt à soutenir les usages futurs.

Quels sont les impacts sur l’architecture du Data-Centric ?

Adopter une approche Data-Centric transforme les fondations techniques du système d’information.

Voici les évolutions à mettre en œuvre :

• Définir des modèles de données métiers communs : les entités clés (clients, produits, contrats…) doivent être normalisées et partagées.
• Construire des référentiels uniques : les données de référence doivent être stockées, historisées et accessibles depuis un point central.
• Intégrer une gouvernance transversale : des rôles et processus doivent garantir la cohérence, la qualité et la sécurité des données.
• Développer une logique de services (API) : les applications accèdent aux données via des interfaces standard, sans les dupliquer.
• Isoler les couches applicatives : les outils ne doivent plus détenir leurs propres bases, mais interagir avec la donnée via des canaux définis.

Cette architecture assure une meilleure évolutivité, réduit la dette technique et facilite les évolutions futures.

En quoi le Data-Centric change-t-il la manière de mener des projets ?

Une démarche Data-Centric bouscule la logique traditionnelle des projets IT, centrée sur les outils ou les besoins métiers immédiats.

Elle implique notamment :

• Commencer par modéliser les données : on identifie les objets métiers à structurer, avant de parler d’écrans ou de workflows.
• Penser la donnée comme un produit durable : chaque jeu de données doit avoir une gouvernance, une documentation et des règles d’évolution.
• Anticiper les réutilisations : les données ne doivent pas être conçues uniquement pour un cas d’usage, mais pensées pour des usages multiples.
• Impliquer les métiers dès la définition : ils participent à la validation des modèles et des règles de qualité.
• Réduire les dépendances aux outils : la logique est d’assurer la continuité de la donnée, même si les outils changent.

Cela donne naissance à des projets plus pérennes, mieux alignés sur les enjeux globaux de l’entreprise.

Quelles sont les conditions de réussite pour passer au Data-Centric ?

Mettre en œuvre une architecture Data-Centric nécessite un changement de culture, de gouvernance et de méthodologie.

Voici les prérequis clés à respecter :

• Obtenir le soutien de la direction : il s’agit d’un projet stratégique, qui touche l’ensemble des processus métiers.
• Définir une stratégie data claire : objectifs, gouvernance, priorisation, cartographie des données doivent être formalisés.
• Outiller la gouvernance : dictionnaire de données, catalogue, plateforme d’intégration, outils de qualité…
• Monter en compétence les équipes : aussi bien les équipes IT que les métiers doivent être sensibilisés à cette approche.
• Identifier les quick wins : certains domaines (référentiel client, produit, etc.) peuvent servir de pilotes avant un déploiement plus large.

Avec ces conditions réunies, l’approche Data-Centric devient un levier puissant pour structurer une organisation data-driven.