Saagie nommé par Gartner® comme éditeur de logiciel représentatif du DataOps dans la catégorie Orchestration

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Saagie nommé par Gartner® comme éditeur de logiciel représentatif du DataOps dans la catégorie Orchestration

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Saagie a été nommé par Gartner au sein de l’écosystème DataOps dans son rapport “Data and Analytics Essentials: DataOps” de 2022. Saagie y est reconnu pour les capacités d’orchestration de sa plateforme.

Selon l’étude, la première question à laquelle doivent répondre les organisations souhaitant investir dans un outillage DataOps relève de leur capacité à gérer des pipelines opérationnels pour orchestrer des outils Data & Analytics à la fois hétérogènes et silotés. Ce besoin est adressé par des solutions centrées sur l’orchestration, telles que Saagie, qui viennent alors coordonner les outils Data & Analytics déployés.

Le module Data Service Orchestrator de Saagie est une solution cross plateforme pour orchestrer et ordonnancer des pipelines de données au travers de multiples services (on-premise et sur le cloud). Il fournit plus de 30 technologies de jobs prêtes à l’emploi (hébergées ou externes, open-source ou commerciales). 
Combiné au module Data Apps Manager pour déployer et gérer n’importe quelle application Docker (avec plus de 10 applications open-source et conçues pour la production, de l’entraînement de modèles ML à de la visualisation), la plateforme DataOps de Saagie est un espace de travail collaboratif clé en main pour gérer vos projets data de bout en bout. 

Toujours selon Gartner, “la plupart des responsables Data & Analytics ont réussi à implémenter des pratiques agiles au sein de leurs équipes de développement (telles que des sprints bi-mensuels). Toutefois, la gestion des opérations reste fragile quand elle suit encore des méthodes traditionnelles, et il suffit souvent d’un seul problème critique pour stopper un sprint de développement. Le but du DataOps est de créer une livraison prévisible et une bonne gestion du changement, à la fois pour les données mais aussi pour tous ses objets associés comme les pipelines, les modèles ou la sémantique. Cela requiert alors un changement culturel en rapprochant les gestionnaires de données (data engineers, data architects, data stewards) des consommateurs de données (experts métier, utilisateurs classiques ou data scientists).” 

Le document “Data and Analytics Essentials: DataOps” de Robert Thanaraj adresse les questions suivantes : 

Gartner “Data and Analytics Essentials: DataOps,” Robert Thanaraj, Mai 2022.

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