C’est une approche décentralisée de la gestion des données qui considère les données comme des "produits" gérés par des équipes métiers, plutôt que comme des ressources centralisées dans un data warehouse ou un data lake. Chaque domaine de l’organisation (par exemple, marketing, ventes, RH) est responsable de la création, de la qualité et de la gestion des données qui lui sont propres, tout en les rendant interopérables avec celles des autres domaines.

Cette méthode repose sur quatre principes clés :

1. Propriété des données par domaine : Les équipes métier gèrent leurs propres données.
2. Données en tant que produit : Les données sont traitées comme des produits, avec des utilisateurs finaux en tête.
3. Interopérabilité et standards : Des règles claires permettent aux données de circuler entre les domaines.
4. Plateforme en libre-service : Les équipes utilisent des outils technologiques centralisés pour gérer leurs données de manière autonome.

Le data mesh vise à surmonter les limites des architectures centralisées, comme les goulets d'étranglement, et à améliorer l'agilité et l'accès aux données dans les grandes organisations.