Le DataOps se définit comme une méthodologie collaborative de gestion des données (data) dans le but d’obtenir une amélioration de l’intégration, de la communication et de l’automatisation de la gestion des flux de données. le DataOps s’applique dans la communication entre les consommateurs de l’information et les gestionnaires.
DataOps : définition
Ces dernières années, de nombreuses innovations et outils technologiques de qualité ont vu le jour au sein de l’entreprise. Tout d’abord la Data Science s’appuyant sur les données (data) en vue de prendre des décisions avisées, mais également la méthodologie DevOps. le déploiement DevOps a littéralement changé la qualité de vie des développeurs et des équipes IT au sein des entreprises.
Mais pourquoi se priver de ces deux innovations (Data Sciences, DevOps) technologiques de qualité alors qu’il est possible de les combiner avec le Data Ops. Bien évidemment, c’est une approche Agile indéniablement orientée processus pour l’analyse de données. Les équipes DevOps et Data Scientists travaillent en étroite collaboration en vue de créer des processus et des outils permettant une meilleure approche des données afin que l’entreprise prenne les meilleures décisions.
Les trois axes essentiels du DataOps
La philosophie DataOps s’appuie directement sur l’utilisation de la méthode Agile s’orientant vers une gestion dynamique du projet par rapport aux spécificités de l’entreprise et des intervenants. L’utilisation du DataOps met en avant la collaboration entre les différentes équipes et les clients sur la base d’une planification adaptative, mais également d’une livraison précoce, un développement évolutif et bien évidemment sur l’amélioration continue.
En vue de favoriser la rationalisation des pipelines de données, les processus Agiles s’attardent essentiellement sur l’adaptabilité, l’incrémentielle et l’itération.
L’utilisation du DataOps s’appuie sur l’approche collaborative de DevOps. Mais il faut revenir en arrière et plus précisément au début de l’informatique. À ce moment-là, l’intégration entre les applications était quasiment inexistante et elles étaient également de taille limitée. Il n’était donc pas nécessaire de faire la distinction entre le côté opérationnel et le développement.
Malheureusement, cet état d’esprit entraîne une polarisation entre les membres. En s’appuyant sur la division des individus par l’orchestration et par groupe de similitudes des données, les processus bénéficient d’une meilleure fiabilité.
Enfin, le troisième pilier s’appuie sur le contrôle statistique. Il concerne l’intégralité des techniques employées dans le but de réaliser une évaluation sur la qualité des sorties et des entrées des processus analytics. La maîtrise statistique s’appuie sur les bases du Lean Manufacturing et plus particulièrement sur la surveillance constante des données ainsi que leur cohérence et leur conformité.
Grâce à la méthodologie DataOps, les équipes réduisent le cycle de développement aboutissant à une livraison plus rapide, mais aussi flexible du projet.
Quels sont les principaux défis du DataOps ?
Les équipes analytiques, IT et Métiers travaillent majoritairement en silo. Par ailleurs, les objectifs ne sont pas systématiquement les mêmes en termes de données. Ajoutons à cela la différence de culture et de ce fait la cohésion reste difficile.
Le deuxième défi s’appuie sur l’efficacité des processus. De nombreux projets analytiques et data s’appuient sur une démarche artisanale et ils ne sont que trop peu souvent déployés en production, ce qui entraîne un gaspillage financier et du temps aux organisations.
Le troisième défi s’attarde sur la diversité des technologies. En constante évolution, l’écosystème de l’intelligence artificielle et du Big Data est fragmenté. Cette différence se traduit par un très grand nombre de Frameworks et donc une difficulté supplémentaire pour les équipes à les intégrer. Voilà pourquoi de nombreuses organisations voient ces choix comme un investissement délicat.
Les nombreux défis évoqués précédemment ne sont pas sans conséquences. Seulement 27 % des CxO estiment que les projets Big Data ont une réelle valeur ajoutée. Pourtant, elle est bien réelle. N’oublions pas non plus le temps nécessaire pour l’implémentation du DataOps, généralement dans un délai de 12 à 18 mois. Enfin, les projets ne sont pas souvent utilisés en production ce qui se traduit par une perte financière.
Comment mettre en place une équipe Data Ops ?
Dans le but de mettre en place une équipe DataOps, il est impératif de procéder à l’identification des projets. C’est-à-dire ceux impliquant un développement exigeant en termes de données. Donc, il faudra intégrer des experts en données aux futures équipes Data Ops.
Il est d’ailleurs parfaitement possible que des membres de l’équipe endossent plusieurs casquettes simultanément. Mais sur un projet de grande envergure, la même philosophie s’applique concernant les personnes ayant un même rôle.
Parmi les métiers essentiels du DataOps, il a bien évidemment les scientifiques des données et les analystes. Leur rôle est absolument primordial en vue de définir les meilleures pratiques de développement, mais également une politique de gestion de données cohérente. Les Data Engineers seront nécessaires pour mettre en place l’analyse de données et la Business Intelligence en définissant un système approprié.
Certes, la composition d’une équipe DataOps reste variable, mais elle doit impérativement couvrir plusieurs expertises. Plus particulièrement l’intégration, les bases de données, l’orchestration, le déploiement des règles, la cybersécurité et le contrôle de la confidentialité.
La bonne approche pour implémenter le DataOps
Dans l’implémentation du Data Ops, il est primordial de respecter une succession d’étapes pour à la fois automatiser la conception, mais également la gestion globale des flux de livraison de données. Des choix stratégiques devront être faits afin de déterminer les niveaux de gouvernance et de métadonnées dans le but d’utiliser de manière efficiente la donnée et la valeur générée.
Pour y parvenir, envisagez immédiatement une collaboration avec un prestataire informatique digne de confiance pour le déploiement, l’intégration, l’utilisation et la gestion du DataOps et/ou du DevOps au sien de votre entreprise. Votre besoin sera pris en compte et des évaluations précises seront réalisées afin d’opérer une transition de la bonne manière.
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