Avec la tendance actuelle en matière de données, les professionnels de la data sont de plus en plus sollicités pour transformer les données brutes et transmettre des informations afin de répondre aux différents besoins des entreprises. De même, pour obtenir des résultats plus rapides et améliorer l’expérience client, les équipes DevOps sont devenues de plus en plus populaires car elles fournissent un support de bout en bout grâce à leurs processus de travail agiles. Une méthodologie plus récente, appelée DataOps, qui combine les équipes chargées des données et les équipes DevOps, a ouvert la voie à une approche plus solide axée sur les données dans les organisations. Cette méthodologie inclut les personnes, la technologie et les processus en tant que composants importants pour libérer la valeur des flux de données et atteindre les objectifs des entreprises.
Dans le cadre de DataOps, l’expérimentation, l’itération et le retour d’information sur les analyses de données sont mis en avant. Cela permet d’améliorer la qualité et la confiance dans les données et, en fin de compte, d’atteindre les objectifs de l’entreprise, le tout grâce à la méthode d’intégration continue/de livraison continue (CI/CD). La méthode CI/CD utilise des outils d’automatisation pour aider à obtenir des résultats plus rapides. Ainsi, lorsque la méthode CI/CD est introduite à chaque étape du projet d’analyse des données, elle accélère la livraison des résultats et le retour d’information de cette étape. Cela permet de rationaliser la conception, le développement et la maintenance du projet à chaque étape du cycle d’analyse des données. DataOps favorise également le travail d’équipe et la productivité, tout en réduisant les erreurs et la durée des projets.
Bien entendu, pour être utilisées, les données doivent d’abord passer par un cycle comprenant diverses étapes, notamment le nettoyage, la validation, l’analyse et la création de rapports. Mais une fois que ce cycle commence, DataOps intervient à chaque étape pour orchestrer son mouvement, développer un nouveau modèle, surveiller les problèmes et les erreurs, tester les résultats, voire déployer les résultats en production. Avec DataOps, non seulement le projet bénéficie de résultats optimisés, mais la culture de travail de toute l’organisation est souvent améliorée car la mise en œuvre de DataOps améliore les compétences des personnes en raison de la nature de la méthodologie.
Pour les organisations qui prévoient d’opter pour DataOps, voici quelques lectures choisies qui vous aideront dans ce processus:
Grâce à des pratiques de gestion stratégique, les organisations peuvent produire des données et, par conséquent, obtenir plus d’informations. C’est la méthodologie que des entreprises comme Facebook et Netflix utilisent pour surpasser leurs concurrents. Tout en essayant de l’exécuter, assurez-vous que les données sont accessibles à tous, automatisez les processus longs pour améliorer la productivité et mettez en œuvre DataOps pour améliorer l’analyse des données.
En tant que stratégie fonctionnelle pour l’analytique, DataOps incite les employés à s’en tenir aux objectifs de l’organisation. Non seulement elle favorise la qualité et les capacités de résolution des problèmes, mais elle encourage également la collaboration et la curiosité pour trouver de nouvelles opportunités. En outre, l’analyse continue des données permet d’obtenir des informations en temps réel et l’analyse améliorée des données permet de recevoir les commentaires des clients dans un délai plus court, deux éléments nécessaires pour fournir un meilleur service à la clientèle.
Pour transformer les données en informations précieuses, il faut envisager les DataOps. L’un des moyens de transformation consiste à responsabiliser les employés et à leur confier la responsabilité du libre-service, car les objectifs seront atteints plus rapidement de cette manière. Il est également crucial de réduire les risques liés aux modifications apportées au cours du processus. En utilisant l’automatisation, la qualité et la fiabilité des données augmenteront en temps voulu.
Pour éviter d’être piégé par les services d’un seul fournisseur et pour utiliser les données de qualité à leur plein potentiel, il est nécessaire de se concentrer sur les principes clés. Le passage au cloud est un principe qui permettra de passer à l’échelle supérieure, d’améliorer la puissance de calcul et de réduire la durée des projets. Un autre principe important est d’accroître la confiance dans les données en maintenant la lignée des métadonnées pour suivre les entrées et les sorties.
Jouant un rôle essentiel dans l’obtention de résultats, DataOps aide à développer les meilleures pratiques au sein des organisations. Il contribue également à promouvoir un changement dans la culture de travail, car il encourage la collaboration entre les équipes. L’inconvénient de DataOps réside toutefois dans les attentes irréalistes qui peuvent entraver la croissance.
S’il est extrêmement important de passer d’une approche cloisonnée des données à l’emploi de DataOps, il est également important de revoir l’état d’esprit et l’infrastructure opérationnelle de l’organisation avant de s’y lancer. Si le processus est pris à la légère, les indicateurs clés de performance ne seront pas atteints. Il faut donc garder à l’esprit les trois éléments que sont les personnes, la technologie et les processus. Il est essentiel de constituer une équipe DataOps dotée de l’expertise adéquate. Les membres de l’équipe doivent être informés de leurs rôles et responsabilités. Leurs lacunes en matière de compétences doivent également être comblées. L’infrastructure et les technologies de soutien, comme le cloud et les applications open source, doivent être acquises et configurées à l’avance pour que le troisième élément, les processus, ne soit pas entravé. Pour tous les projets DataOps, le résultat est important car il sera réinjecté et/ou mis en production. Pour obtenir des résultats optimaux, une liste de contrôle doit être établie dès le début pour s’assurer que les éléments importants ne sont pas oubliés.
