Stellantis (ex Groupe PSA) a implémenté du Big data, construit un data lake. Mais cette réalité évolue avec l’usage croissant du cloud, avec la fusion PSA / FCA etc. Il faut être capable de donner une vue consolidée d’un monde de données distribuées dans un environnement hybride. 
Quelle architecture et quelles solutions envisager ? Miser sur le middleware ? Sur le stockage de données ? 
Ce retour d'expérience présente les questions que se pose le groupe Stellantis, les premiers pas pour croiser les données, le besoin  de changer l'Architecture d'Entreprise qui s'accommode mal d'un modèle centralisé. Il partage les pistes en-cours d'expérimentation chez Stellantis et un premier bilan. 
Et si la démarche à retenir consistait à faire cohabiter différentes solutions ?  

La gouvernance des données peine à se mettre en place dans les entreprises. En quoi le Data mesh peut-il apporter une solution ?
L'Oréal partage ici la démarche entreprise : critères de choix, organisation mise en place, technologies, bénéfices attendus, difficultés rencontrées et les changements requis.

Les architectures monolithiques de type data warehouse ou data lake montrent leurs limites tout comme les organisations en silos. L’évolution vers le data fabric ou le data mesh, le « data as a product » peuvent-ils constituer une réponse ?
Ce témoignage a comme but de :
-    poser quelques principes et définitions du data mesh ainsi que son objectif
-    proposer une architecture
-    partager des exemples de cas clients.