La donnée est devenue la colonne vertébrale des groupes de distribution : pilotage des marges, tension des stocks, allocation des assortiments, personnalisation marketing, optimisation des tournées de livraison… tout repose sur des flux d’information fiables et disponibles. Pourtant, derrière les discours sur la “data-driven company”, beaucoup d’enseignes fonctionnent encore avec des silos, des projets BI interminables et des équipes métiers frustrées de ne pas avoir les bons indicateurs au bon moment.
C’est dans ce contexte que le concept de data mesh s’invite dans les discussions de directions data et IT des grands distributeurs. Encore perçu comme un buzzword par certains, il porte pourtant une promesse très opérationnelle : rapprocher la donnée de ceux qui la comprennent et en ont besoin au quotidien, tout en gardant un cadre de gouvernance robuste au niveau du groupe.
Que peut réellement apporter un data mesh à un groupe de distribution multi-bannières ou multi-pays ? Est-ce compatible avec des systèmes historiques lourds et des organisations très centralisées ? Et surtout, par où commencer quand on a déjà un data lake, plusieurs entrepôts de données et une multitude de projets en cours ?
Pourquoi la gouvernance de la donnée actuelle montre ses limites dans la distribution
Dans nombre de réseaux de distribution, la gouvernance de la donnée s’est construite autour d’un schéma relativement classique : une DSI ou une direction data centrale qui “possède” les plateformes (data warehouse, data lake, outils de reporting) et des métiers qui consomment la donnée via des rapports standards ou des demandes ad hoc.
Sur le papier, cette centralisation garantit cohérence et maîtrise des coûts. Sur le terrain, les irritants s’accumulent.
Côté central, les équipes data sont prises en étau :
Côté métiers (direction commerciale, supply, marketing, finance, exploitation magasins) les frustrations sont tout aussi fortes :
Résultat : une gouvernance officiellement très contrôlée, mais une réalité faite de contournements, de versions multiples de la vérité (“mon chiffre d’affaires n’est pas le même que celui de la finance”) et de tensions récurrentes entre siège et opérationnels.
Dans un environnement où les enseignes doivent ajuster en temps quasi réel leurs prix, leurs assortiments ou leurs plans de transport, ce modèle montre aujourd’hui clairement ses limites.
Ce que change vraiment le data mesh
Le data mesh ne se réduit pas à une nouvelle architecture technique. C’est avant tout une nouvelle manière d’organiser la responsabilité et la production de la donnée au sein de l’entreprise.
Il repose sur quatre principes clés, qui résonnent particulièrement dans la distribution :
Appliqué à un groupe de distribution, cela signifie très concrètement :
L’enjeu n’est donc pas de “démanteler” le data lake ou le SI existant, mais de changer qui est responsable de quoi, et comment les données sont conçues, exposées et consommées.
Comment adapter le data mesh à un groupe de distribution
Sur le terrain, peu de groupes de distribution peuvent faire “table rase” pour déployer un data mesh idéal. Ils doivent composer avec des ERP historiques, des outils de caisse parfois très anciens, des acquisitions d’enseignes aux systèmes hétérogènes, et une gouvernance SI déjà complexe.
Quelques choix structurants facilitent l’adaptation :
1. Partir de domaines métiers lisibles par tous
Plutôt que de inventer des domaines trop théoriques, il est plus efficace de s’appuyer sur l’organisation existante :
Ces domaines peuvent être affinés ou regroupés, mais ils parlent le langage des directions existantes, ce qui accélère l’adhésion.
2. Nommer des “data owners” métiers clairement identifiés
Dans un réseau de 1 000 magasins, dire que “la supply est responsable de la donnée stock” ne suffit pas. Il faut une personne ou un duo identifié :
Cette fonction de data owner est encore trop souvent cantonnée à l’IT ou à la data. Dans un data mesh, elle devient pleinement métier.
3. Construire une plateforme data pensée pour le multi-domaine
Le socle technique doit permettre à plusieurs domaines de cohabiter sans se marcher sur les pieds :
Un grand distributeur alimentaire français a par exemple mis en place un “marketplace de données” interne où les domaines publient leurs data products avec une fiche standardisée (description, exemples d’usage, fréquence de mise à jour, contact support). Les équipes marketing peuvent ainsi consommer la donnée stock ou prix sans passer systématiquement par la DSI.
Cas d’usage concrets dans le retail
Pour un groupe de distribution, le data mesh n’a de sens que s’il permet d’améliorer des cas d’usage business prioritaires. Quelques exemples observés sur le terrain.
Vue unifiée du stock pour l’omnicanal
Dans beaucoup d’enseignes, la donnée stock est éclatée entre plusieurs systèmes (ERP, WMS, outils magasins, e-commerce). Les projets de “stock unifié” se heurtent à des divergences de définitions et à des arbitrages sans fin entre directions.
En mode data mesh :
Impact business : réduction des ruptures, limitation des promesses erronées en ligne, meilleure rotation des stocks en magasins.
Optimisation des promotions et de la marge
Les directions commerciales jonglent avec des données prix, promos, élasticité, concurrence, marge, souvent dispersées et difficiles à rapprocher.
Avec un data mesh :
Résultat : des analyses comparables entre enseignes du groupe, une capacité à tester plus vite des mécaniques promotionnelles, et des arbitrages plus factuels entre volume et rentabilité.
Personnalisation de l’expérience client
Entre carte de fidélité, site e-commerce, application mobile et réseaux sociaux, le potentiel de connaissance client est énorme… à condition de pouvoir relier les points.
Dans un modèle data mesh :
Avec à la clé : moins de redondances dans la construction des segments, une meilleure maîtrise de la pression marketing et une vision consolidée de la valeur client.
Les écueils à éviter dans la mise en place d’un data mesh
Sur le papier, la logique est séduisante. Dans la pratique, plusieurs pièges guettent les groupes de distribution qui se lancent trop vite.
1. Confondre data mesh et “chacun fait sa data dans son coin”
Distribuer la responsabilité ne signifie pas renoncer aux standards. Sans cadre fort :
La gouvernance fédérée est donc clé : dictionnaire de données commun, comité de priorisation, arbitrage des conflits de définition.
2. Oublier d’accompagner les métiers
Demander à un directeur supply ou à un responsable exploitation magasin de “devenir data owner” ne se décrète pas :
Sans cet accompagnement, la responsabilité reste de facto dans les mains de la DSI, et le data mesh ne change rien à la réalité.
3. Sous-estimer l’effort sur la qualité et la documentation
Publier un data product mal documenté, c’est prendre le risque qu’il soit mal interprété, voire pas utilisé du tout. Dans un groupe de distribution, où les indicateurs peuvent avoir des enjeux financiers majeurs, c’est un risque réel.
Chaque produit de données devrait au minimum inclure :
C’est chronophage au début, mais c’est le prix à payer pour que la donnée devienne réellement un actif partagé.
Par où commencer dans un groupe de distribution
La tentation est forte de vouloir “faire du data mesh” partout en même temps. C’est rarement réaliste, et souvent contre-productif. Mieux vaut avancer étape par étape, avec une logique très pragmatique.
1. Cartographier les domaines et les flux critiques
Première étape : mettre à plat les grands domaines métiers, les principaux flux de données entre eux, et les irritants actuels. Dans la distribution, on retrouve souvent :
Cette cartographie permet d’identifier où le manque de gouvernance partagée crée le plus de frictions.
2. Sélectionner 2 ou 3 domaines pilotes avec enjeux business forts
Plutôt que de partir d’une “belle architecture”, mieux vaut choisir des pilotes très concrets. Par exemple :
Sur ces pilotes, on nomme des data owners métier, on définit quelques data products prioritaires, on installe les premiers éléments de plateforme et de gouvernance. L’objectif : obtenir des résultats tangibles en 3 à 6 mois.
3. Industrialiser progressivement la plateforme et la gouvernance
Les premiers cas d’usage révèlent les besoins réels en termes d’outillage et de processus. Plutôt que de bâtir une usine à gaz théorique, on fait évoluer :
Au fil des mois, d’autres domaines intègrent la démarche, s’approprient le modèle et l’adaptent à leurs réalités.
4. Aligner la démarche data mesh avec la stratégie globale du groupe
Enfin, un data mesh ne doit pas devenir un projet parallèle piloté uniquement par la DSI ou la direction data. Pour qu’il tienne dans la durée :
Dans un secteur sous pression comme la distribution – inflation, arbitrages consommateurs, concurrence des pure players, exigences RSE – la capacité à décider vite et bien à partir de données fiables devient un avantage compétitif majeur. Le data mesh n’est pas une baguette magique, mais une manière structurée de rapprocher la donnée des enjeux opérationnels, en redonnant un rôle central aux métiers dans sa définition et son usage.
À condition d’accepter que la gouvernance de la donnée ne soit plus l’apanage d’une seule direction, mais un sport d’équipe, organisé, outillé… et résolument tourné vers le terrain.