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Comprendre le DataOps : définition, avantages, mise en place

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 : méthode d’inclusion dans les processus pour améliorer les projets data

Le DataOps, contraction des mots « data » et ops pour « opérations », est une pratique collaborative dans la gestion des données. Comme le DevOps, le DataOps est axé sur l’amélioration de la communication, l’intégration et l’automatisation, mais il concerne les flux de données entre les gestionnaires et les consommateurs de données. 

Pour aller plus loin et découvrir pourquoi et comment promouvoir la data, lisez notre article : Culture d’entreprise : pourquoi et comment promouvoir la data ? 

A. DataOps : solution d’un monde en changement

Pendant longtemps, la data 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 ops (business), qui produisaient des données, et l’IT, qui les stockait, les protégeait et, pour les plus précurseurs, faisait leur analyse lentement. On était très loin de la transformation du big data, de l’intégration de pipelines de données et d’avoir un projet avec une équipe data.

En 2010, avec l’émergence des Data Lakes, le système est bouleversé, car les sources de données se multiplient et la data devient le centre des préoccupations en entreprise, gagnant ainsi son surnom d’« or noir ». La data science et la méthodologie DataOps se développent en France et dans les grandes entreprises du monde.

Au début, les projets data restent complexes à mettre en production du fait des contraintes et standards différents entre l’IT et les équipes chargées des données. Dans les projets data et ceux touchant à l’intelligence artificielle, trois équipes sont généralement impliquées : les équipes IT, les équipes data et les équipes ops/métiers. Cependant, leurs objectifs et leurs enjeux peuvent diverger. 

C’est là que le DataOps vient au secours des projets d’entreprise !

B. DataOps : le rapprochement des équipes, des processus et des technologies

Le DataOps, comme le DevOps, est avant tout une pratique collaborative de gestion des données. L’objectif primordial est donc de rapprocher les équipes IT, data et métiers et les amener à échanger et à travailler ensemble avec des pratiques de qualité. 

La volonté du DataOps est d’effectuer une transformation de la méthodologie de travail des équipes afin 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 :

Toutes les équipes ont besoin d’une collaboration de qualité et du déploiement de solutions pratiques. 

Le DataOps, comme le DevOps qui lui, concerne le développement et le déploiement informatique, s’appuie sur la méthode Agile et met ainsi en avant une démarche itérative plutôt qu’une approche par grandes phases comme les modèles traditionnels.

Cela permet de réduire les délais en réalisant les fonctionnalités et en faisant les tests par étapes au lieu d’avoir des projets traditionnels très longs et dont on doit attendre l’achèvement final. Le Data Ops réduit également le taux d’échec d’un projet en le rendant très réactif et flexible en cas de changement.

Le DataOps favorise le développement d’applications et les initiatives data

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 et suivre les actualités en matière de services. 

Le DataOps permet de leur offrir des biens et services personnalisés pour combler ce besoin. En effet, l’entreprise 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 big data en réduisant la duplication de code source, des processus, et en favorisant l’automatisation avec le déploiement de pipelines de données. 

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, les stratégies d’entreprise utilisant les données du big data et la data science avec la méthodologie DataOps pourront réduire leurs coûts de production et livraison et augmenter leur rentabilité.

Le DataOps aide donc à réduire la complexité de l’organisation des projets data 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. Découvrez-en son fonctionnement avec notre plateforme DataOps Saagie !