Qu’est-ce que DataOps et comment l’adopter ?

Dans l’ère du Big Data, les entreprises sont confrontées à des volumes croissants de données à traiter. DataOps présente une méthodologie inspirée de DevOps et du développement Agile permettant d’optimiser la gestion des données. Il apporte de nombreux avantages aux entreprises, mais son adoption génère également des défis importants à relever.

 

Qu’est-ce que DataOps ?

DataOps, une contraction de « Data Operations » (données et opérations en français), est un concept relativement nouveau. Il s’agit d’une méthodologie collaborative de gestion des données dont l’objectif principal est de fluidifier et d’automatiser le flux de travail des données dans une entreprise.

L’un de ses points forts de DataOps réside dans l’aspect collaboratif de la démarche. Il aplanit les frictions entre les différentes équipes qui composent la chaîne de traitement des données et améliore ainsi la gestion et la qualité de la data.

 

Quels sont les principes clés de DataOps ?

DataOps propose une nouvelle approche pour la gestion des projets data. Il s’appuie sur le fonctionnement de deux modèles bien connus que sont le développement Agile et la méthodologie DevOps. DataOps repose sur cinq principes fondamentaux.

Communication et collaboration étroite entre les équipes de projet

L’amélioration de la communication et de la collaboration entre les parties prenantes de la gestion des données présente un des piliers de la culture DevOps. Cette coopération permet de mieux comprendre les besoins et de répondre rapidement aux changements de périmètres. Parmi les intervenants se trouvent les métiers de la Data Science et les équipes IT.

Intégration et livraison continues

Inspiré par le développement Agile, DataOps propose une intégration et une mise à disposition de la data de manière continue. Il assure ainsi aux entreprises une analyse des données quasi en temps réel. Les pipelines de traitement de données permettent une livraison fréquente et fiable des nouvelles fonctionnalités, et réduisent par conséquent leur délai de mise sur le marché.

Automatisation des flux de données

L’automatisation des données est essentielle dans DataOps. Elle minimise les erreurs humaines, accélère les processus de gestion de données et libère par conséquent du temps pour des tâches à forte valeur ajoutée. Avec cette méthodologie, les entreprises peuvent automatiser le traitement des données ou les tests de qualité de données.

Gouvernance des données forte

Une gouvernance de données claire est nécessaire pour le bon fonctionnement de DataOps. Elle permet de garantir la sécurité, la conformité et la fiabilité des données. Ce contrôle a lieu tout au long du cycle de vie de la data, depuis sa collecte jusqu’à son utilisation par les différents métiers. Les entreprises disposent ainsi de modèles analytiques fiables pour les éclairer lors des prises de décision.

Surveillance de la qualité de données

DataOps met en place des techniques d’évaluation de la qualité des flux de données à l’entrée et à la sortie des processus analytiques. Elles permettent de détecter et de corriger rapidement d’éventuelles anomalies de data. Cette surveillance continue assure une qualité de données constante et des résultats d’analyse plus robustes.

 

Les avantages concrets de DataOps

DataOps apporte une large contribution dans la création de valeur à partir de la Big Data. Il rend plus fiables les processus de gestion de données et permet de gagner du temps aux différentes équipes. Pour les entreprises qui adoptent cette méthodologie, les avantages sont significatifs.

• En mettant en place des techniques de contrôle et de surveillance de la data, DataOps améliore de manière constante la fiabilité des données. Il offre ainsi à l’organisation des analyses plus précises et des prises de décision plus informées.
• Dans le domaine du Big Data, DataOps permet le déploiement des modèles analytiques en un temps record. En effet, grâce à l’intégration et la livraison continue de la data, cette méthodologie réduit fortement le temps nécessaire à la préparation, l’analyse et l’exploitation des données.
• DataOps gomme les silos organisationnels dans l’entreprise. Il favorise une meilleure communication entre les équipes de développement, d’exploitation et d’analyse de données. Cette collaboration renforcée permet de mieux aligner les objectifs et d’améliorer l’efficacité finale.

 

Comment implémenter DataOps dans une organisation ?

L’implémentation de DataOps dans une entreprise demande une stratégie et une planification rigoureuse. Ces préparations sont nécessaires pour la réussite de votre projet.

Évaluation initiale et définition des objectifs du projet DataOps

Avant de commencer, réalisez une évaluation minutieuse des pratiques actuelles de gestion des données et de l’infrastructure en place. Cet inventaire vous permet d’identifier les points faibles ainsi que les opportunités d’amélioration. Définissez ensuite les objectifs du projet d’implémentation de DataOps. En cohérence avec la stratégie globale de l’entreprise, ils doivent apporter des réponses concrètes aux problèmes spécifiques de gestion des données.

Choix des outils pour le déploiement de DataOps

Le déploiement de DataOps nécessite des outils spécifiques. Basés majoritairement sur le cloud, ils peuvent être implémentés sur n’importe quelle plateforme cloud. Les entreprises bénéficient ainsi de tableaux de bord, d’outils de visualisation pour l’analyse de données ainsi qu’une livraison continue de data.

Par ailleurs, les programmes en open source qui constituent ces solutions peuvent être adaptés par les équipes Big Data pour répondre aux besoins de l’organisation. Vous pouvez cependant choisir de développer votre propre plateforme DataOps. Mais ce choix nécessite d’importantes ressources humaines, matérielles et financières.

Enfin, choisissez de préférence des logiciels qui s’intègrent dans l’infrastructure existante et répondent aux besoins de l’entreprise en matière de gestion des données. Ces critères s’appliquent aux logiciels de gestion de la qualité des données, d’automatisation des processus ou encore de surveillance continue.

Constitution de l’équipe DataOps

L’équipe de projet DataOps est composée de différents métiers tels que Data Scientist, Data Engineer, DataOps Engineer ou encore Data Analyst. La formation des membres de l’équipe aux outils et à la méthodologie DataOps est essentielle. Elle favorise leur adhésion et encourage la culture de la collaboration pendant la durée du projet et au-delà de la mise en production.

Mise en œuvre et amélioration continue

La mise en œuvre de DataOps dans l’entreprise doit se faire de manière progressive. Commencez par des projets pilotes pour tester les nouvelles pratiques et adapter la stratégie avant une mise en production à grande échelle. Une fois DataOps implémenté, mettez en place des processus pour mesurer les performances de la démarche et ajuster les pratiques.

 

Quels sont les principaux défis rencontrés lors de l’adoption de DataOps ?

Malgré de nombreux avantages, la mise en production de DataOps présente plusieurs défis à relever.

• Le changement culturel lié à l’approche collaborative et à l’automatisation peut générer de la résistance au changement de la part de certains utilisateurs.
• Le manque d’expertise en matière de développement d’application ou de gestion de données au sein des entreprises peut également présenter un obstacle majeur pour les projets data.
• La gouvernance des données constitue le troisième défi à surmonter par l’entreprise. Elle peut soulever des sujets sensibles comme la confidentialité et la protection des données.
• L’intégration de DataOps dans l’infrastructure existante peut rencontrer des difficultés relatives à la disparité des systèmes. Ils nécessitent alors des efforts de développement et de maintenance pour réconcilier les échanges de données.

 

Les solutions pour surmonter ces défis

Face à ces défis, les entreprises doivent mettre en place des solutions adaptées pour mener à bien les projets data. Tout d’abord, mettez en avant de façon transparente les bénéfices d’un tel projet. Comblez le manque de compétences par de la formation en interne et d’un renfort provisoire avec des consultants externes.

Quant à l’administration des données, impliquez toutes les parties prenantes telles que le juridique ou la conformité pour élaborer ensemble une politique de données solide. Vous rencontrez des problèmes d’intégration des systèmes ? N’hésitez pas à utiliser des logiciels de standardisation et d’orchestration de données pour simplifier la gestion des flux de données complexes.

 

DataOps fait partie intégrante de la transformation numérique des entreprises. Son adoption permet aux organisations d’optimiser la gestion des données, augmenter leur fiabilité et accélérer les processus analytiques. Malgré les défis tels que la résistance aux changements, cette démarche reste une solution indispensable à l’ère du Big Data.

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