Opérationnalisez les données de mission et informatiques avec Elastic en tant que maillage de données
En utilisant Elastic comme couche de maillage de données, les informations deviennent exploitables où qu’elles se trouvent — sans besoin de centralisation ni de duplication.

Pourquoi les organisations du secteur public ont besoin d’un maillage de données unifié
Les équipes du secteur public sont confrontées à des données fragmentées, des infrastructures obsolètes et des exigences réglementaires croissantes. Ces obstacles ralentissent les enquêtes, augmentent les coûts et limitent l’efficacité des applications de l’IA. Elastic permet de surmonter ces obstacles grâce à une architecture unifiée de maillage de données.

La plateforme de maillage de données Elastic
La plateforme Elasticsearch repose sur la puissance de la recherche distribuée – unifiant toutes les données, quels que soient leur format ou leur environnement, au sein d’une base sécurisée et prête pour l’IA.

Ressources Elastic sur le maillage de données

Livre blanc
Accélérez votre mission grâce à Elastic, moteur de votre data mesh mondial


Blog
Unifier l’accès aux données grâce à la sécurité, à la gouvernance et aux règles de conformité
FAQ sur le maillage de données
Un maillage de données unifie les données à travers les systèmes et les environnements, rendant l’ensemble des informations interrogeables et exploitables de manière globale. Contrairement à une approche centralisée, le maillage de données laisse les données là où elles résident — sur site, dans le cloud ou dans un environnement hybride — et les indexe pour un accès global. Cette approche réduit la complexité, les coûts et les risques, tout en offrant une source de vérité unique.
- Tissu de données : copie les données à partir de leurs sources d’origine vers un autre système. Cela engendre souvent des silos et des duplications.
- Lac de données : stocke de grands volumes de données brutes pour une utilisation future, mais les requêtes peuvent être lentes et une organisation rigoureuse est nécessaire.
- Maillage de données : ne copie ni ne déplace les données. Il indexe les données localement et les rend interrogeables à l’échelle mondiale via une plateforme distribuée. Les lacs de données peuvent néanmoins compléter un maillage pour le stockage à long terme de jeux de données non structurés.
- Approche centralisée : Rassemble toutes les données dans un seul système. Elle permet une certaine cohérence, mais ralentit souvent l’accès et l’analyse, limite la scalabilité et crée des points de congestion.
- Maillage de données : répartit la responsabilité des données entre les domaines ou les équipes. Chaque équipe gère ses propres données comme un produit à part entière. Cela améliore l’accès, la qualité et la rapidité, tout en assurant une gouvernance partagée et une interopérabilité efficace.
Oui. La plateforme Elasticsearch est conçue pour la recherche distribuée à l’échelle de plusieurs pétaoctets. Elle indexe et analyse toutes les sources de données en quasi-temps réel, quels que soient leur format ou leur emplacement. Des contrôles intégrés RBAC (contrôle d’accès basé sur les rôles) et ABAC (contrôle d’accès basé sur les attributs) garantissent un accès sécurisé et ciblé.
- Propriété claire de chaque domaine de données
- Des données précises, fiables et dignes de confiance
- Des contrôles d’accès sécurisés bien définis (RBAC/ABAC)
- Des groupes d’utilisateurs associés à des types d’accès
- Une culture qui valorise la collaboration et la prise de décisions fondée sur les données
Les organisations du secteur public gèrent des ensembles de données massifs et distribués — souvent à travers des agences cloisonnées et des environnements informatiques hybrides. Un maillage de données les aide :
- Réduisez les coûts de duplication et de stockage
- Renforcez la conformité et la gouvernance grâce à des contrôles cohérents
- Permettre le partage sécurisé des données entre les agences
- Alimentez l’IA et l’analyse avec un accès aux données global et en temps réel