Post #2822105
2026-05-04 23:33 UTC
Data Lake : l'approche opposée.
Il stocke tout en brut : bases de données, logs, images, vidéos, etc.
Les données sont traitées uniquement quand il y en a besoin.
Cette flexibilité est certes appréciable, mais sans règles claires sur la nomination, le formatage et la propriété, on se retrouve avec des données en double, obsolètes et non documentées, difficiles à gérer.
#dataengineering
Replies (1)
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@ronan@mastodon.ronandev.ovh 2026-05-04 23:39
Data Mesh : l'approche qui transfert la responsabilité des données d'une équipe centrale vers chaque service. Par exemple, le service commercial publie les données commerciales, et le service financier publie les données financières. Des normes partagées assurent la compatibilité entre les équipes. Cela fonctionne bien dans les grandes organisations. Mais chaque équipe doit avoir les bonnes personnes et les bons processus pour gérer sa qualité, sa documentation et ses accès. #dataengineering