Vous avez entendu parler du DataOps, mais vous voulez en savoir plus sur ses plus-values ? Comment le DataOps vous aide-t-il à réduire la complexité de votre organisation ? Nous avons tout synthétisé pour vous dans cet article.
Le DataOps, contraction des mots « data » et « opérations », est une pratique consistant en une gestion collaborative des données. Il est axé sur l’amélioration de la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les métiers de données et les consommateurs de données.
Pour aller plus loin et découvrir pourquoi et comment promouvoir la data : Culture d’entreprise : pourquoi et comment promouvoir la data ?
Le DataOps supprime le cloisonnement entre les processus, les personnes et les technologies
A. DataOps : solution d’un monde en changement
Pendant longtemps, la donnée et son traitement étaient cantonnés au domaine IT. Les masses de données étaient alors limitées et stockées sous forme de bases de données structurées. Les tâches étaient ainsi très silotées entre les opérations qui produisaient des données, et l’IT qui les stockait, les protégeait et, pour les plus précurseurs, les analysait lentement.
En 2010, avec l’émergence des Data Lakes, le système est bouleversé, car les sources de données se multiplient et la donnée devient le centre des préoccupations, gagnant ainsi son surnom d’« or noir ».
Au début, les projets restent complexes à mettre en production du fait des contraintes et standards différents entre l’IT et les équipes data. Dans les projets autour de la data et de l’intelligence artificielle, trois équipes sont généralement impliquées : les profils IT, les profils datas et les profils métiers. Cependant, leurs objectifs et leurs enjeux peuvent diverger. C’est là que le DataOps entre en jeu !
B. DataOps : Le rapprochement des équipes, des processus et des technologies
Le DataOps est avant tout une pratique collaborative de gestion des données. L’objectif primordial est donc de rapprocher les équipes IT, data et métier et les amener à échanger et à travailler ensemble de manière efficace.
La volonté du DataOps est d’améliorer et d’optimiser en continu le déploiement des projets Data & Analytics grâce à davantage de rapidité et de qualité. Pour cela, une synergie doit être trouvée entre :
- les métiers, qui ont besoin de réactivité et d’informations qu’ils pourront facilement mettre en œuvre ;
- les membres de l’équipe data, qui ont besoin d’un environnement agile avec les outils disponibles et à jour ;
- l’IT, qui doit maintenir en condition une infrastructure informatique sécurisée et stable.
Le DataOps, comme le DevOps, qui lui, concerne le développement informatique, s’appuie sur la méthode Agile et met ainsi en avant une démarche itérative plutôt qu’une approche par grandes phases.
Cela permet de réduire les délais en réalisant les fonctionnalités par étapes au lieu d’avoir des projets traditionnels très longs et dont on doit attendre l’achèvement final. Le DataOps réduit également le taux d’échec des projets en les rendant très réactifs et flexibles en cas de changement.
Le DataOps favorise le développement d’applications et les initiatives autour de la donnée
Aujourd’hui, chaque entreprise possède une quantité importante de données exploitables. Cette richesse permet d’améliorer l’expérience client et d’accélérer l’innovation. Les clients utilisent de plus en plus les interfaces numériques, mais n’ont pas pour autant changé leur niveau d’exigence. Les entreprises doivent donc se réinviter pour satisfaire leurs clients.
Le DataOps permet de leur offrir des biens et services personnalisés pour combler ce besoin. En effet, Gartner liste, dans le Top 10 des tendances en données et technologies d’analyse pour 2021, le XOps, c’est-à-dire le regroupement des DataOps, MLOps, ModelOps, et PlatformOps. Ce n’est pas anodin, car le DataOps garantit la fiabilité, la réutilisabilité et la répétabilité des projets en réduisant la duplication de code, des processus, et en favorisant l’automatisation.
Les projets sont pensés dès le début pour leur application opérationnelle afin d’en tirer le maximum de bénéfices. Le DataOps met l’accent sur le monitoring des performances du modèle. Cela permet d’analyser les coûts, les risques et d’avoir de meilleures connaissances. Grâce à ces informations, des stratégies d’entreprise pourront réduire les coûts et augmenter la rentabilité.
Le DataOps aide donc à réduire la complexité des organisations en supprimant le cloisonnement et en favorisant la synergie entre les processus, les personnes et les technologies. Cela permet le développement d’applications et d’initiatives autour de la data, qui simplifie l’organisation des entreprises et augmente leur compétitivité.
