Les tâches manuelles de gestion des données sont chronophages, et les besoins des entreprises ne cessent de changer. Une approche rationalisée de l’ensemble du processus de gestion des données, de la collecte à la livraison, garantit que l’entreprise est suffisamment agile pour gérer les projets multi-étapes complexes. Elle permet également aux équipes de faire face à la croissance exponentielle des données lors du développement de produits axés sur ces dernières.

L’un des principaux objectifs du DataOps consiste à éliminer les silos entre producteurs (utilisateurs en amont) et consommateurs de données (utilisateurs en aval), afin de sécuriser l’accès aux sources de données fiables. Les silos de données entravent l’accès et l’analyse. En unifiant les données des différents services, le DataOps favorise donc la collaboration des équipes, qui peuvent accéder aux données pertinentes et les analyser selon leurs besoins spécifiques. En favorisant la communication et la collaboration des équipes data et commerciales, le DataOps améliore la rapidité, la fiabilité, l’assurance qualité et la gouvernance. Qui plus est, la collaboration interdisciplinaire qui s’ensuit permet une vision plus globale des données, donc une analyse plus approfondie.

Dans un cadre DataOps, les équipes de données réunissant data scientists, ingénieurs, analystes, spécialistes chargés des opérations informatiques et de la gestion des données, développeurs logiciels et autres parties prenantes, collaborent pour définir et atteindre les objectifs de l’entreprise. Le DataOps permet ainsi d’éviter les problèmes de gestion et de livraison rencontrés au fur et à mesure que le volume et les types de données augmentent, et que de nouveaux cas d’utilisation émergent auprès des utilisateurs professionnels et des data scientists. Le DataOps englobe des pratiques telles que l’orchestration des pipelines de données, le contrôle qualité des données, la gouvernance, la sécurité et les plateformes d’accès aux données en libre-service.  

Les outils d’orchestration des pipelines gèrent le flux de données et automatisent des tâches telles que la planification de l’extraction, la transformation des données et les processus de chargement. Ils automatisent également les workflows complexes et veillent au bon fonctionnement des pipelines de données, pour permettre aux équipes de gagner du temps et d’économiser des ressources.

Contrôler la qualité des données en temps réel permet de garantir que les données utilisées à des fins d’analyse sont fiables et dignes de confiance.

Les processus de gouvernance garantissent que les données sont protégées et conformes aux diverses réglementations et politiques organisationnelles. Ils définissent également qui est responsable des différents actifs de données, qui est autorisé à accéder aux données ou à les modifier, et suivent les origines et les transformations subies au fur et à mesure que les données circulent dans les pipelines pour renforcer la transparence.

De concert avec la gouvernance, les processus de sécurité empêchent l’accès non autorisé aux données, leur modification et leur perte. Ces processus de sécurité consistent à chiffrer les données, à corriger les faiblesses du stockage ou des pipelines de données et à récupérer les données en cas de violation de la sécurité.

En permettant l’accès aux données en libre-service, les processus DataOps facilitent l’accès et l’exploration pour les parties prenantes en aval, comme les analystes de données et les utilisateurs professionnels. L’accès en libre-service permet la récupération des données sans l’aide des équipes informatiques, tandis que l’automatisation des contrôles qualité améliore la précision des analyses et des informations.

Le DataOps s’appuie sur les principes du développement agile pour apporter rapidité, flexibilité et collaboration à la gestion des données. Les principes de la méthode Agile sont le développement itératif et l’amélioration continue basée sur le feedback et l’adaptabilité, dans le but de fournir de la valeur aux utilisateurs vite et souvent.

Le DataOps emprunte ces principes fondamentaux pour les appliquer à la gestion des données. Le développement itératif consiste à construire quelque chose par petites étapes, à recueillir un feedback et à faire des ajustements avant de passer à l’étape suivante. Dans le cas du DataOps, il s’agit de diviser les pipelines de données en étapes plus petites pour accélérer le développement, les tests et le déploiement. Cela permet d’accélérer l’analyse des données (comportement des clients, inefficacités des processus, développement de produits) et donne aux équipes la possibilité de s’adapter à l’évolution des besoins.

Associer surveillance continue et feedback sur les pipelines de données permet une amélioration continue et une livraison efficace des données. Le cycle d’itération facilite la gestion des nouvelles ressources de données, permet de s’adapter aux besoins changeants des utilisateurs ou de l’entreprise, et garantit que le processus de gestion des données reste efficace. La modification des données est documentée à l’aide d’un système de contrôle de version comme Git, afin de suivre les changements apportés aux modèles de données et de faciliter la restauration.

La collaboration et la communication sont au cœur de la méthode Agile, donc du DataOps. Les ingénieurs, les analystes et les équipes commerciales coopèrent pour définir les objectifs et garantir que les pipelines génèrent de la valeur sous la forme de données fiables et exploitables. Les parties prenantes, les informaticiens et les data scientists ont la possibilité d’ajouter de la valeur au processus, dans le cadre d’une boucle de rétroaction continue, pour optimiser la résolution des problèmes, créer de meilleurs produits et fournir des informations fiables sur les données. 

Par exemple, si l’objectif est de mettre à jour un produit pour satisfaire les utilisateurs, l’équipe DataOps peut examiner les données de l’entreprise pour mieux comprendre les besoins des clients et utiliser ces informations pour améliorer l’offre.

Pensé pour favoriser l’agilité au sein de l’entreprise, le DataOps facilite la communication, automatise les processus et réutilise les données au lieu de tout recréer entièrement. Appliquer les principes du DataOps à chaque pipeline permet d’améliorer la qualité des données, tout en libérant les équipes des tâches chronophages.

L’automatisation permet d’accélérer les tests et favorise une observabilité de bout en bout sur chaque couche de la pile de données. Ainsi, en cas de problème, l’équipe chargée des données en est immédiatement alertée. En associant automatisation et observabilité, l’équipe est en mesure de traiter de manière proactive les temps d’arrêt imprévus, souvent avant que ces incidents n’affectent les utilisateurs et les activités en aval.

Par conséquent, les équipes commerciales disposent de données de meilleure qualité, rencontrent moins de problèmes et sont en mesure de fiabiliser la prise de décision axée sur les données à l’échelle de l’entreprise. Cela permet de raccourcir le cycle de développement des produits axés sur les données et d’adopter une approche organisationnelle qui vise à démocratiser l’accès aux données.

L’utilisation accrue des données s’accompagne de défis réglementaires. Les réglementations comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi CCPA (California Consumer Privacy Act) compliquent la gestion des données pour les entreprises et limitent les types de données que ces dernières peuvent collecter et utiliser. Le DataOps favorise une transparence des processus qui répond aux problèmes de gouvernance et de sécurité en fournissant un accès direct aux pipelines. Les équipes chargées des données savent ainsi qui utilise les données, où elles vont et qui dispose d’autorisations en amont ou en aval.

En ce qui concerne la mise en œuvre, le DataOps commence par nettoyer les données brutes et développer une infrastructure technologique qui les rend disponibles.

Une fois que l’entreprise a mis en œuvre ses processus DataOps, la collaboration est essentielle. Le DataOps favorise la collaboration entre les équipes métier et les équipes chargées des données, une communication ouverte, ainsi que la suppression des silos. Comme dans le cas du développement logiciel Agile, les processus de données sont décomposés en blocs plus petits et adaptables pour accélérer l’itération. L’automatisation permet de rationaliser les pipelines de données et de réduire le risque d’erreur lié au traitement manuel.

Développer une culture axée sur les données est également indispensable. Investir dans la littératie des données permet aux utilisateurs de les exploiter efficacement. Il s’agit notamment de créer une boucle de rétroaction continue, qui recueille des informations pour améliorer la qualité des données et hiérarchiser les mises à niveau de l’infrastructure de données.

Sachant que le DataOps considère la donnée comme un produit, il est essentiel d’impliquer assez tôt les parties prenantes dans l’alignement des KPI et l’élaboration des accords de niveau de service (SLA) pour les données critiques. Trouver un consensus autour de la qualité des données au sein de l’entreprise permet aux équipes de se concentrer sur les priorités.

L’automatisation et les outils en libre-service autonomisent les utilisateurs et accélèrent la prise de décision. Au lieu de demander aux équipes d’exploitation de fournir des solutions provisoires aux équipes commerciales, ce qui ralentit la prise de décision, les parties prenantes peuvent accéder à tout moment aux données dont elles ont besoin. En priorisant la qualité des données, les entreprises garantissent la fiabilité des informations à l’échelle de l’entreprise.

Voici quelques bonnes pratiques associées à la mise en œuvre :

• Définir tôt les normes relatives aux données : définir dès le départ des règles sémantiques claires pour les données et métadonnées.
• Constituer une équipe DataOps diversifiée : réunir des spécialistes de formations différentes, possédant des compétences techniques variées.
• Automatiser pour améliorer l’efficacité: tirer parti des outils de science des données et de business intelligence (BI) pour automatiser le traitement des données.
• Éliminer les silos : définir clairement les canaux de communication, encourager les différentes équipes à partager données et compétences, utiliser des outils d’automatisation et d’intégration des données pour éliminer les silos et les goulots d’étranglement.
• Conception axée sur l’évolutivité : créer un pipeline de données capable de croître et de s’adapter aux volumes croissants de données.
• Validation intégrée : intégrer des boucles de rétroaction pour vérifier en permanence la qualité des données.
• Expérimenter en toute sécurité : utiliser des environnements à usage unique pour imiter la production et expérimenter en toute sécurité.
• Amélioration continue : adopter une approche « lean » pour améliorer en permanence l’efficacité.
• Mesurer en permanence les progrès : définir des points de référence et suivre la performance tout au long du cycle de vie des données.

Munies d’une plateforme DataOps solide, les entreprises sont en mesure non seulement de générer et de traiter efficacement les données, mais aussi d’améliorer leur qualité en éliminant les erreurs et les incohérences. Voici les principales fonctions proposées par ces plateformes :

Ingestion de données : généralement, la première étape du cycle de vie des données consiste à les ingérer dans un data lake ou dans un entrepôt de données, afin de les transformer en informations exploitables par le biais du pipeline. Les entreprises ont besoin d’un outil efficace, capable de gérer l’ingestion à grande échelle, au fur et à mesure qu’elles se développent.

Harmonisation des données : sachant que le volume et le type de données au sein des entreprises ne cesseront de croître, il est impératif de gérer cette croissance avant qu’elle ne devienne incontrôlable. Disposer de ressources infinies est impossible. C’est pourquoi l’harmonisation des données vise à regrouper les différentes tâches du pipeline au sein d’un processus unique de bout en bout. Les données peuvent ainsi se déplacer sur la plateforme de manière prévisible, au moment et à l’endroit où c’est nécessaire, sans qu’un ingénieur n’ait à coder manuellement.

Transformation des données: la transformation des données consiste à nettoyer, à manipuler et à préparer les données pour l’analyse. Les entreprises ont tout intérêt à investir dans des outils qui accélèrent la création de modèles complexes et fiabilisent leur gestion au fur et à mesure que les équipes se développent et que le volume de données augmente.

Catalogue de données: à l’instar d’une bibliothèque, le catalogue de données regroupe tous les actifs de données d’une entreprise. Il organise et décrit les données pour faciliter la recherche et la compréhension. Dans le cadre du DataOps, le catalogue de données constitue une base solide pour fluidifier les opérations. Les catalogues de données servent de point de référence unique, quel que soit le besoin en matière de données.

Observabilité des données: qui dit pratique DataOps dit observabilité des données. Cette dernière garantit la fiabilité et la précision des produits axés sur les données, et permet de fournir des données de confiance aux utilisateurs en amont et en aval.