Un bon programme d'analyse de données repose sur un bon DataOps

Si votre processus DataOps n'est pas bien compris, cela peut entraîner des incohérences dans vos données et dans vos résultats d'analyse.

La nécessité d'un processus DataOps solide est souvent sous-évaluée - et mal comprise lorsqu'elle est appliquée à des projets d'analyse de données. En termes simples, DataOps est DevOps (l'ensemble de pratiques qui combinent des outils et des opérations informatiques) pour les données - et est le processus d'opérationnalisation des données et de traitement de l'idée centrale selon laquelle chaque fois que vous effectuez un déploiement ou apportez un changement, vous devez être conscient des données déjà en place et de l'impact potentiel des changements promus.

Le défi, dans les situations où l'attention appropriée n'est pas accordée au processus DataOps sous-jacent, est qu'une multitude de problèmes peuvent survenir, entraînant finalement de graves implications.

Voir aussi : DataOps :comment transformer les données en informations exploitables

Vous poussez un changement qui casse quelque chose en production

C'est le pire cauchemar de toute équipe de données. Pire encore, cependant, il n'y a pas de processus pour savoir 1) quel changement a été introduit et 2) comment résoudre le problème. Si vous ne savez pas quels changements sont déployés, vous n'avez aucun recours pour résoudre rapidement le problème nouvellement introduit. Il s'agit d'un problème de développement, mais cela se transforme rapidement en un problème commercial dans la mesure où vous pouvez commencer à perdre votre audience commerciale. Si votre clientèle n'a pas confiance dans votre système et les processus sous-jacents (et qu'elle commence à voir des données corrompues en temps réel), la crédibilité de l'ensemble de votre programme de données est remise en question - et elle est remise en question à propos de quelque chose qui pourrait être résolu par un processus clair, testé et documenté.

La rapidité de livraison des améliorations

Si vous n'avez pas de processus solide en place et si vous voyez des données qui ne sont pas exactes, votre temps pour résoudre les problèmes et apporter des améliorations sera extrêmement long. Le résultat? Vous examinerez des données erronées (ou incomplètes) plus longtemps. Le processus de déploiement lui-même doit être considéré comme faisant partie de votre programme de données global. Implémentez un changement de code zéro pour tester simplement le processus de déploiement. Le processus lui-même fonctionne-t-il comme il se doit ? Ou est-ce en fait ce processus qui introduit les mauvaises choses dans la production ?

Vous avez supprimé la possibilité d'effectuer un correctif

Des problèmes surviennent, c'est inévitable, et les équipes de développement doivent pouvoir intervenir rapidement et effectuer un correctif pour résoudre le problème immédiat. Le problème, cependant, est que si vous n'avez pas de processus DataOps en place, vous risquez de réintroduire le même bogue lors de votre prochain déploiement.

Voir aussi : Le temps de mise sur le marché est primordial – Réalisez-le avec DataOps

Erreur humaine et coût

Peu importe à quel point les gens sont prudents, des erreurs sont commises. Un processus DevOps est conçu pour supprimer autant d'erreurs humaines que possible de votre programme d'analyse de données. Moins il y a d'erreur humaine, plus vos données – et votre programme sont précis. Les gens coûtent cher et les processus peuvent aider à réduire ce coût. Plus il y a de personnes impliquées dans un déploiement, plus ce processus est coûteux. Supprimez les aspects manuels de votre programme d'analyse de données et vous obtiendrez un programme meilleur, moins cher et plus rapide.

Si vous n'êtes pas sûr de l'état actuel de votre processus DataOps, posez ces questions à votre équipe. Les réponses vous diront tout ce que vous devez savoir.

1. Quel est notre processus actuel pour mettre en production les modifications apportées aux données ? Est-il cohérent et bien documenté ?
2. Existe-t-il des environnements de développement et de test isolés dans lesquels le travail est en cours ?
3. Les utilisateurs disposent-ils d'un accès administrateur à la production pour apporter des modifications ? Existe-t-il un processus en place pour empêcher les utilisateurs de mettre leurs propres modifications en production (c'est-à-dire quelle est la gouvernance entre le développement et le déploiement) ?

Si votre processus DataOps n'est pas bien compris, cela peut entraîner des incohérences dans vos données. Des incohérences dans vos données entraînent un doute dans l'esprit de vos clients quant à la qualité de leurs informations et qu'ils ne peuvent pas vraiment faire confiance à ce qu'ils considèrent comme une source de vérité. Construisez un meilleur processus, et vous irez plus vite, resterez digne de confiance aux yeux de votre client, et vous saurez que vous avez construit une version unique de la vérité sur laquelle vous pouvez compter pour prendre des décisions commerciales critiques.