Zhamak Dehghani

Parcours

Zhamak Dehghani est ingénieure, diplômée selon son profil LinkedIn en ingénierie de l'université Shahid Beheshti puis en management des technologies de l'information à l'université de Sydney. Elle travaille chez Thoughtworks, où elle finit directrice des technologies émergentes pour l'Amérique du Nord ; sa page d'ancienne collaboratrice la présente comme technologue depuis plus de vingt ans, contributrice à plusieurs brevets sur les communications en informatique distribuée, membre du Technology Advisory Board et contributrice au Technology Radar de la société. Les dates de son passage chez Thoughtworks (2012 à 2022 d'après LinkedIn) ne sont pas confirmées par une source ouverte.

Elle fonde Nextdata en 2022, d'après le communiqué de la société et SiliconANGLE. Le 28 septembre 2023, l'entreprise, alors une dizaine de personnes, annonce 12 millions de dollars levés en amorçage auprès de Greycroft et Acrew Capital ; TechCrunch précise : « Prior to starting Nextdata, Dehghani was director of emerging technology at the tech consulting firm ThoughtWorks, where she evangelized the concept of the data mesh to her enterprise clients. » Le produit, Nextdata OS, se présente sur le site de l'entreprise comme la première plateforme nativement data mesh, construite autour du « data product container », unité qui emballe données, métadonnées et règles de gouvernance. Au 7 septembre 2026, le site est en ligne et le programme de QCon AI New York (décembre 2026) la présente comme fondatrice et dirigeante de Nextdata ; aucune source ne signale de rachat ou de changement de statut.

Le Data Mesh, de l'article fondateur au livre

Le 20 mai 2019, Zhamak Dehghani, alors Principal Technology Consultant chez Thoughtworks, publie sur le site de Martin Fowler « How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh ». Le texte est d'elle, pas de Fowler, qui l'héberge. L'article ouvre sur un constat : « Data platforms based on the data lake architecture have common failure modes that lead to unfulfilled promises at scale. » Sa proposition transpose à la donnée analytique les principes des architectures distribuées : chaque domaine métier possède et sert ses données comme un produit, sur une plateforme en self-service. Thoughtworks et le communiqué de Nextdata datent la conception du concept de 2018, avant sa publication.

Le 3 décembre 2020, un second article, « Data Mesh Principles and Logical Architecture », fixe les quatre principes du Data Mesh : propriété et architecture décentralisées orientées domaines, donnée comme produit, infrastructure de données en self-service comme plateforme, gouvernance computationnelle fédérée. Ce quatrième principe n'apparaît pas dans l'article de 2019. Le livre Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale (O'Reilly, 2022, ISBN 9781492092391) en donne la version complète ; Google Books y mentionne Martin Fowler comme collaborateur.

Les articles du site la citent comme l'autrice du concept, dans le prolongement des sujets data mesh, digital twin et gouvernance des données à l'ère des agents. Sa thèse d'origine, décentraliser la propriété de la donnée sans renoncer à une gouvernance fédérée, sert de référence à la fiche Agentic Mesh, qui en reprend la logique pour les agents.