Le début des années 2000 a été marqué par une prise de conscience généralisée de l’importance des données générées par les entreprises mais aussi par les utilisateurs d’internet et des réseaux sociaux. L’avènement du BigData a entraîné dans son sillon une quantité d’évolutions dans le traitement et l’exploitation des données. Ces avancées ont favorisé l’émergence de nouveaux profils tels que le Data Scientist, le Data Engineer, ou encore le Business analyst et plus récemment, l’ingénieur DataOps.
Mais qu’est-ce que le DataOps ? Sur quels principes s’appuie-t-il ? Quels avantages cette méthodologie présente-t-elle ?
Qu’est-ce que le DataOps ?
Le DataOps est une pratique collaborative de gestion des données visant à optimiser « la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et consommateurs de données au sein d’une organisation. » (Gartner)
Considéré comme une discipline novatrice dans l’analyse des données, le DataOps s’inscrit à mi-chemin entre :
● Le DevOps issu de la collaboration entre les développeurs (dev) et l’équipe opérationnelle (op) en charge de la production informatique.
● La Data Science qui vise à exploiter les données afin de leur donner de la valeur.
Le DataOps est une méthodologie agile, orientée processus permettant à l’entreprise d’exploiter au mieux les données.
DataOps : à quoi ça sert ?
Les entreprises investissent massivement dans l’exploitation et la monétisation des datas, qui constituent à l’heure actuelle, l’un des actifs les plus précieux au monde. Cependant, compte tenu des quantités phénoménales de données qu’elles brassent, les organisations peinent parfois à en maîtriser et à en structurer le contenu.
Le DataOps a pour objectif d’améliorer le cycle de vie des projets Data et Analytics et d’en optimiser la rapidité et la qualité. En favorisant la collaboration entre les développeurs et l’équipe en charge de la production informatique, le DataOps facilite l’élaboration, la mise en œuvre et la maintenance d’applications basées sur le BigData. L’objectif ? Offrir aux consommateurs de données une expérience plus fluide et plus efficiente.
Les trois fondements du DataOps
Le DataOps repose sur trois piliers :
● Une méthodologie Agile: Le DataOps s’appuie sur une méthodologie agile encourageant la communication et la collaboration entre des équipes pluridisciplinaires afin de répondre au mieux aux besoins de l’entreprise et de la clientèle. La mise en œuvre de pratiques agiles permet une gestion dynamique et évolutive du projet, l’amélioration des process et une réduction significative des coûts.
● La pratique collaborative DevOps : Directement inspiré du DevOps, le DataOps est une approche collaborative rassemblant plusieurs corps de métiers autour d’objectifs communs. Le DevOps vise donc à aligner les développeurs (dev) et les équipes chargées des opérations (ops) afin d’optimiser le cycle de vie du produit, de sa conception à sa livraison.
● Le contrôle statistique des processus (SCP) : Emprunté au Lean Factory, le contrôle statistique des processus permet de surveiller et de monitorer les données dans un objectif d’amélioration continue.
DataOps : quels avantages ?
La coopération entre les équipes “ analyse et data ” dans le cadre d’une démarche DataOps offre de nombreux avantages. Elle permet de réduire les coûts et les délais de production mais également de :
● Faciliter les prises de décision en analysant les résultats de projets DataOps porteurs de valeur ajoutée pour l’entreprise.
● Se démarquer de la concurrence en exploitant et en communiquant judicieusement les données.
● Détecter et corriger rapidement les erreurs grâce au SCP qui garantit la fiabilité et la qualité des résultats obtenus tout au long du processus de production.
● Automatiser les process tout au long du cycle de vie des données afin d’accélérer et de fiabiliser la mise en production de projets.
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