Les données sont devenues une ressource précieuse dans l’économie numérique moderne, et les entreprises produisent aujourd’hui plus de données que jamais. En l’absence de processus adéquat, il est difficile pour les sociétés du monde entier de s’y retrouver dans cette masse d’informations.
Un avantage concurrentiel fondé sur les données n’est pas un concept récent. Cependant, la mise en œuvre d’une approche globale des opérations de données au sein d’une organisation est un processus complexe qui nécessite un changement fondamental dans la façon dont une entreprise fonctionne. DataOps, une approche collaborative de la gestion des données, rationalise ce processus. Elle utilise l’automatisation et la communication pour s’assurer que les données circulent bien entre les différentes parties, afin que chacun puisse travailler ensemble plus efficacement.
DataOps apporte de la valeur plus rapidement en garantissant un processus fluide et organisé de traitement des données et de leurs composants, ce qui facilite la gestion des données. Mais cela ne va pas sans quelques obstacles. Les défis les plus courants auxquels les organisations sont confrontées avec le DataOps sont les silos de données, le changement culturel, la gouvernance des données et l’alignement organisationnel.
Il existe également certaines complexités lors de l’intégration des outils et des processus à travers le cycle de vie des données qui présentent des obstacles lors de la mise en œuvre de DataOps. La mise en œuvre technologique peut être difficile, mais si les organisations envisagent ce changement sous l’angle de la transformation numérique et des données et analyses, cela peut les aider à sélectionner des systèmes adaptés qui permettent l’agilité, l’adoption par les utilisateurs, une meilleure sécurité et des performances optimisées.
Dans cet article, nous verrons comment la transformation des processus peut aider à relever de nombreux défis DataOps auxquels les entreprises sont confrontées. Nous verrons comment la transformation des processus peut aider à fournir des outils et des technologies qui simplifient l’établissement de politiques et de procédures pour la gestion des données, l’utilisation d’outils numériques et la mise en œuvre de technologies qui contribuent à améliorer la gouvernance des données.
1. DataOps : un défi encore non résolu pour de nombreuses organisations
Les données sont présentes dans tous les domaines de l’entreprise, y compris dans les systèmes existants, dans le nuage et dans les flux entrants. Comment interpréter tout cela ? La majorité des flux de travail traditionnels ou hybrides sont incapables de gérer efficacement les flux de données massifs ou d’identifier les goulets d’étranglement ou les problèmes susceptibles d’entraîner des retards et de réduire la visibilité des données.
2. Transformation numérique : Comment construire une opération de données puissante et flexible ?
Les projets de transformation numérique nécessitent du temps et une gestion minutieuse car ils impliquent souvent de repenser des comportements, une architecture et des processus métier établis de longue date. Au cours de la transformation numérique, il est important de transformer les données en informations afin qu’il soit plus facile d’analyser les données et d’extraire des informations pour une meilleure prise de décision.
L’organisation moderne doit non seulement faire face à des volumes de données, mais aussi à des données cloisonnées, où l’information est contrôlée par un département ou une unité opérationnelle, et isolée du reste de l’organisation. En l’absence de politiques et de procédures claires pour gérer les données et garantir leur visibilité, il peut être difficile de s’assurer que les données sont exactes, cohérentes et disponibles pour ceux qui en ont besoin.
4. Le nouveau monde des DataOps
Le DataOps est essentiel pour améliorer l’agilité de l’entreprise dans le paysage numérique en constante évolution. Il réunit l’ingénierie des données, la gouvernance des données et l’analyse des données pour permettre aux organisations d’exploiter tout le potentiel de leurs données. La mise en œuvre d’une stratégie DataOps réussie aide les organisations à améliorer la qualité des données, à accélérer la prise de conscience et à renforcer l’agilité de l’entreprise. La réussite d’une initiative axée sur les données peut représenter un défi par rapport aux approches traditionnelles de gestion des données, mais la mise en œuvre d’une initiative DataOps aide les organisations à atteindre cet objectif.
5. Démocratisation des données avec DataOps : la clé de la transformation numérique
L’un des types de transformation numérique qui peut aider à résoudre les défis de DataOps est la prise de décision basée sur les données. Dans l’économie numérique, il est important de démocratiser les données au sein des organisations pour réussir l’automatisation de la livraison des bases de données et pour augmenter la productivité, améliorer la prise de décision et renforcer l’agilité dans la livraison des changements de base de données.
Bon nombre des difficultés rencontrées par les entreprises dans le domaine du DataOps peuvent être résolues à l’aide de la transformation numérique. La clé pour obtenir un avantage concurrentiel est de construire un écosystème connecté, adaptable et capable de répondre et de gérer les perturbations en temps réel. Les organisations peuvent améliorer l’intégration des données, la gouvernance, la visualisation et la veille stratégique en mettant en œuvre des outils et des technologies numériques. En outre, l’automatisation de certains processus DataOps, tels que la collecte, le nettoyage et le traitement des données, peut accroître la productivité et automatiser divers aspects de la gestion et de l’analyse des données.
Source : Can process transformation solve DataOps challenges? by Harshita Agarwal
