Vous avez besoin d'une architecture de maillage de données (data-mesh) pour partager des données entre les équipes de vente, de produit et de marketing via Cloud Storage et BigQuery. Comment devriez-vous organiser les projets, le stockage, les ensembles de données et le partage pour permettre la propriété et la découverte par les départements ?

L'option correcte soutient une architecture de maillage de données en permettant à chaque département de posséder et de gérer ses propres données. Créer plusieurs projets par département assure l'isolation et la propriété des ressources. Autoriser les départements à créer leurs propres buckets Cloud Storage et ensembles de données BigQuery favorise l'autonomie. L'utilisation de Dataplex est essentielle pour un maillage de données, car il permet de cataloguer, de gérer et de gouverner les données à travers différents lacs de données (Cloud Storage) et ensembles de données BigQuery (zones), facilitant ainsi la découverte et le partage tout en maintenant la propriété départementale. Les autres options sont moins adaptées : L'option 1 centralise l'administration des groupes par l'IT, ce qui va à l'encontre du principe d'autonomie départementale du maillage de données. L'option 2 propose Analytics Hub, qui est utile pour le partage de données, mais ne met pas l'accent sur la gouvernance et la gestion des lacs de données et des ensembles de données de manière aussi complète que Dataplex pour un maillage de données. L'option 3 centralise le stockage dans un projet unique avec des conventions de nommage, ce qui contredit le principe de propriété décentralisée et de domaines de données du maillage de données.