De la Plateforme Monolithique à l'Architecture Distribuée : Une Approche "Governance-First"

L'ère du Data Warehouse monolithique où une seule équipe gère l'ingestion, la transformation et l'exposition est révolue. Avec l'explosion des sources de données et des besoins métiers, ce modèle devient rapidement un goulot d'étranglement (bottleneck).

Cependant, la transition vers une architecture distribuée (souvent appelée "Data Mesh" ou "Federated Data Platform") ne doit pas se faire au détriment du contrôle. C'est là qu'intervient l'approche Governance-First.

1. Le Découplage Compute / Storage

La première étape vers une plateforme moderne est technologique : adopter une architecture qui sépare le stockage du calcul (comme Snowflake ou BigQuery). Cela permet de scaler les ressources indépendamment.

2. Infrastructure-as-Code (IaC) comme Standard

Une plateforme mature ne se gère pas via l'interface graphique (ClickOps). Tout doit être versionné. L'utilisation de Terraform permet de définir non seulement les ressources (Tables, Buckets) mais aussi les permissions.

resource "snowflake_role" "analyst_role" {
  name    = "ANALYST_ROLE"
  comment = "Role for business analysts with read-only access"
}

resource "snowflake_grant_privileges_to_account_role" "grant" {
  privileges        = ["USAGE"]
  account_role_name = snowflake_role.analyst_role.name
  on_schema_name    = "ANALYTICS.PUBLIC"
}

3. La Sécurité par Design (RBAC & Masking)

La démocratisation de l'accès à la donnée pose un risque de sécurité majeur. L'approche "Governance-First" impose d'implémenter les politiques de sécurité avant d'ouvrir les vannes.

• RBAC Hiérarchique : Rôles techniques vs Rôles fonctionnels.
• Dynamic Data Masking : Masquer les PII (Emails, Noms) à la volée selon le rôle de l'utilisateur.
• Row Level Security : Restreindre les données visibles (ex: par pays) sans dupliquer les tables.

Conclusion

Construire une "Modern Data Platform" n'est pas une question d'outils, mais de standards. En intégrant la gouvernance et l'automatisation dès le départ, on transforme un "Data Lake" potentiel (data swamp) en un produit data fiable et sécurisé.