La méthode Agile, un fondement du DataOps

Agilité dataOps

La méthode Agile, un fondement du DataOps

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Vous avez entendu parler de la méthode Agile et du DataOps, mais vous voulez en savoir plus sur ces méthodes de gestion de projets ? Nous vous expliquons tout dans cet article.

1. La méthode Agile

A. La méthode Agile : historique et définition

Dans les années 1990, on assiste à une crise de développement d’applications, car il s’écoule environ trois ans entre un besoin opérationnel validé et une application réelle en production. Les besoins pouvant changer en cours de route, cela conduit à l’annulation ou à l’échec des projets. 

17 « leaders » frustrés par ces longs délais décident de se rencontrer pour définir le cadre de ce qui deviendra la méthode AgileLes objectifs sont de concevoir rapidement des logiciels fonctionnels, de permettre des retours rapides des utilisateurs et de pouvoir s’adapter aux changements demandés. 

On peut définir la méthodologie Agile comme un processus de gestion de projet qui consiste à décomposer les projets en une suite de petits objectifs atteignables.

B. La méthode Agile : principes et avantages

La méthode Agile est basée sur 4 valeurs et 12 principes décrits dans le Manifesto

Les quatre valeurs sont :

  1.       Les individus et leurs interactions plus que les processus et les outils
  2.       Des logiciels opérationnels plus qu’une documentation exhaustive
  3.       La collaboration avec les clients plus que la négociation contractuelle
  4.       L’adaptation au changement plus que le suivi d’un plan

Les douze principes sont :

  • Notre plus haute priorité est de satisfaire le client en livrant rapidement et régulièrement des fonctionnalités à grande valeur ajoutée.
  • Accueillez positivement les changements de besoins, même tardivement dans le projet. Les processus Agiles exploitent le changement pour donner un avantage compétitif au client.
  • Livrez fréquemment un logiciel opérationnel avec des cycles de quelques semaines à quelques mois et une préférence pour un cycle court.
  • Les utilisateurs ou leurs représentants et les développeurs doivent travailler en collaboration quotidiennement tout au long du projet.
  • Réalisez les projets avec des personnes motivées. Fournissez-leur l’environnement et le soutien dont elles ont besoin et faites-leur confiance pour atteindre les objectifs fixés.
  • La méthode la plus simple et la plus efficace pour transmettre de l’information à l’équipe de développement et à l’intérieur de celle-ci est le dialogue en face à face.
  • Un logiciel opérationnel est la principale mesure d’avancement.
  • Les processus Agiles encouragent un rythme de développement soutenable. Ensemble, les commanditaires, les développeurs et les utilisateurs devraient être capables de maintenir indéfiniment un rythme constant.
  • Une attention continue à l’excellence technique et à une bonne conception renforce l’agilité.
  • La simplicité – c’est-à-dire l’art de minimiser la quantité de travail inutile – est essentielle.
  • Les meilleures architectures, spécifications et conceptions émergent d’équipes auto-organisées.
  • À intervalles réguliers, l’équipe projet réfléchit aux moyens de devenir plus efficace, puis règle et modifie son comportement en conséquence.

On compte parmi les avantages de la méthode Agile la communication renforcée et la collaboration efficiente entre différentes équipes, ce qui permet un déploiement accéléré des projets et donc des coûts réduits.

2. DataOps, méthode innovante basée sur l’Agile

Les projets data sont complexes parce qu’ils font intervenir des acteurs nombreux et des sources d’informations variées. Il est donc important de réfléchir à la méthodologie de gestion de ces projets. Comment choisir ses outils de management pour la data science ? Le DataOps, basé sur la méthodologie Agile, est l’une des solutions. 

A. Le DataOps : définition et historique

Selon Gartner, le DataOps est « une pratique collaborative de gestion des données axée sur l’amélioration de la communication, de l’intégration et de l’automatisation des flux de données entre les métiers de la data et leurs consommateurs ».

Le DataOps, contraction des mots « data » et « opérations », est basé sur trois axes principaux : 

  • le développement avec la méthode Agile pour une gestion plus réactive du projet ;
  • l’amélioration de la communication et de l’organisation pour rapprocher les différentes équipes ;
  • l’intégration et l’automatisation de données cohérentes et conformes. 

B. Le DataOps, la méthode Agile appliquée à la data

Le DataOps est une méthodologie très utile pour les projets data et qui porte rapidement ses fruits en évitant les écueils d’une gestion de projet traditionnelle. Comme dans les méthodes Agile, la communication est au cœur du DataOps pour permettre la réactivité des équipes. 

Le DataOps a pour préoccupation première l’application business des résultats des études sur les données, et pour cela, met en place un cycle de développement plutôt court. 

Il est également important d’avoir une infrastructure et un code adaptés pour ne pas devoir constamment « réinventer la roue » et pouvoir facilement créer et tester de nouvelles versions du produit. Techniquement, des outils sont mis en place dans ce but, comme l’intégration continue, le déploiement continu, les tests unitaires, la gestion d’environnements, la gestion de versions et le monitoring.

La méthode Agile est un fondement du DataOps. Ces méthodologies permettent d’augmenter la réactivité des projets et leur succès en favorisant la collaboration. La réussite de ces méthodes est à l’origine de leur popularité grandissante.

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