Adeo transforme sa gestion de la Data grâce au Data Mesh : un levier stratégique

1# Le contexte

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Dans un environnement où la donnée est devenue le moteur de l’innovation et un atout compétitif incontournable, les grandes organisations se heurtent à des défis majeurs : exploiter leur patrimoine data efficacement tout en assurant une gouvernance robuste et une collaboration fluide entre leurs différentes entités.

C’est dans ce contexte qu’Adeo, un acteur mondial de la distribution, gérant des enseignes comme Leroy Merlin, Bricoman ou Zôdio, s’est engagé dans une transformation profonde de sa gestion des données. Avec ses milliers de collaborateurs répartis dans plusieurs filiales et ses activités couvrant un large spectre (stocks, logistique, finances, données clients), l’entreprise faisait face à un défi commun : des silos de données freinant la collaboration et limitant la création de valeur à partir de la data.

Pour relever ce défi, Adeo a choisi d’adopter une approche Data Mesh, une méthodologie novatrice qui décentralise la gestion des données. L’objectif est clair : redonner aux équipes métiers la responsabilité de leurs jeux de données, tout en garantissant leur accessibilité et leur mutualisation à l’échelle internationale.

Au cœur de cette transformation, le Data Finder s’impose comme un outil stratégique. Véritable "Wikipedia de la data", il centralise les jeux de données, simplifie leur accès et renforce les échanges entre entités. Sollicité pour contribuer à ce projet d’envergure, notre expert Hubvisory a contribué à enrichir le Data Finder, notamment en développant des fonctionnalités sur-mesure adaptées aux besoins spécifiques de l’équipe FinOps.

2# Les objectifs

Avec l’adoption du Data Mesh, Adeo s’est fixé des objectifs stratégiques ambitieux :

1. Mutualiser les données et briser les silos

Le Data Finder doit permettre à toutes les entités du groupe de découvrir, partager et exploiter facilement les jeux de données, quelle que soit leur localisation. Cet accès libre-service garantit une collaboration fluide entre les Business Units (BU) et met fin aux silos organisationnels.

2. Renforcer l’autonomie des équipes métiers

Chaque BU ou équipe métier doit pouvoir explorer et exploiter les jeux de données pertinents pour ses besoins spécifiques, sans dépendre d’une équipe centrale. L’objectif : donner plus d’agilité aux équipes locales tout en accélérant la prise de décision.

3. Optimiser la gouvernance et garantir la qualité des données

En documentant systématiquement les jeux de données et en partageant les bonnes pratiques, le Data Finder joue également un rôle clé dans le renforcement de la gouvernance. Cela assure le respect des standards de qualité, de sécurité et de conformité.

4. Réduire les coûts et améliorer l’efficacité opérationnelle

Un enjeu majeur était également d’optimiser les coûts liés à l’utilisation des données, notamment dans un contexte de facturation Cloud. Cela nécessitait des fonctionnalités spécifiques, comme celles développées pour l’équipe FinOps.

3# Les résultats

3.1 Le Data Finder : un outil central et structurant

Le Data Finder s’est rapidement imposé comme un pilier stratégique de l’approche Data Mesh d’Adeo. Son adoption témoigne de son efficacité :

• 5 000 utilisateurs actifs issus de différentes BUs et pays utilisent quotidiennement la plateforme.
• 7 000 jeux de données répertoriés, couvrant des domaines variés tels que les stocks, les données financières, les données clients ou la logistique.
• 120 000 accès documentés, illustrant un usage massif et une appropriation réussie par les équipes.

Ce catalogue agit comme un point de convergence pour la collaboration internationale, tout en garantissant l’alignement des pratiques sur des standards communs.

3.2 Une fonctionnalité sur-mesure pour FinOps

L’une des contributions clés de notre expert a été le développement d’une feature stratégique pour l’équipe FinOps. Cette fonctionnalité répond à une problématique cruciale : comment suivre et optimiser la consommation des jeux de données ?

Objectifs principaux :

• Identifier les jeux de données sous-utilisés ou inutilisés.
• Mesurer la consommation annuelle, semestrielle et trimestrielle des données.
• Offrir une visibilité claire sur les coûts associés à l’utilisation des services Cloud.

Solution mise en œuvre :
En exploitant plusieurs sources (logs d’accès, consommation Cloud, etc.), notre expert à conçu un pipeline de données capable de générer des indicateurs exploitables. Ces indicateurs sont actualisés quotidiennement et présentés sous forme de graphiques pour faciliter l’analyse.

Impacts concrets pour FinOps :

• Une meilleure visibilité sur les coûts liés à la data, permettant d’optimiser les budgets.
• L’identification des jeux de données inutiles ou isolés, afin de réduire les dépenses superflues.
• Une base solide pour valoriser les données stratégiques et orienter les décisions opérationnelles.

Cette fonctionnalité a permis à FinOps de devenir un acteur clé dans la rationalisation des ressources data, tout en alignant les objectifs financiers et opérationnels d’Adeo.

3.3 Une gouvernance renforcée et des équipes autonomes

Le Data Finder contribue également à transformer la culture organisationnelle d’Adeo :

• Autonomie des équipes : Les BUs peuvent désormais gérer et exploiter leurs données en toute indépendance, ce qui réduit leur dépendance à une équipe centrale.
• Standards harmonisés : Les pratiques de gouvernance (qualité, sécurité, conformité) sont appliquées de manière cohérente à l’échelle du groupe.
• Collaboration internationale : Grâce au partage des bonnes pratiques, les équipes montent en compétence et travaillent plus efficacement ensemble.

En s’appuyant sur le Data Finder, Adeo a su moderniser sa gouvernance tout en donnant aux équipes locales les moyens de gagner en agilité.

4#Conclusion

En adoptant l’approche Data Mesh et en déployant le Data Finder, Adeo a relevé le défi de moderniser sa gestion des données tout en renforçant sa collaboration et son efficacité.

Les enseignements de ce projet :

• La donnée est un levier stratégique : En brisant les silos et en la rendant accessible, elle devient un moteur d’innovation et de performance.
• Le Data Mesh est une transformation culturelle autant que technique : Il s’appuie sur des outils adaptés, mais surtout sur une organisation agile et décentralisée.
• Des solutions sur-mesure génèrent des impacts immédiats : Les fonctionnalités spécifiques, comme celles développées pour FinOps, illustrent comment des réponses précises peuvent transformer des défis complexes en opportunités.

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