DataOps :l'antidote pour les pipelines de données encombrés

DataOps est un ensemble émergent de pratiques, de processus et de technologies agiles permettant de créer et d'améliorer des pipelines de données et d'analyse afin de mieux répondre aux besoins de l'entreprise.

Les données ne cessent d'augmenter chaque seconde de chaque jour, ce qui nous donne un trésor potentiel d'informations parmi lesquelles choisir à des fins d'analyse. Mais plus souvent que nous ne voulons l'admettre, l'analyse s'arrête en raison de divers problèmes de données. Nous ne savons pas à quelles données nous avons accès, d'où proviennent les données ou si elles sont dignes de confiance.

Dans un monde idéal, nous pourrions avoir un accès à la demande et une confiance dans les données disponibles, à la fois pour l'analyse globale de l'entreprise et des informations sur des projets spécifiques pour prendre des décisions commerciales qui nous maintiennent en avance sur nos concurrents. La réalité est que le nombre croissant de sources de données, de plates-formes et d'applications a créé une importante congestion des données et des barrages routiers dans la plupart des organisations.

La quantité massive de données produites, collectées et gérées devrait créer un environnement de données sain pour une meilleure compréhension des clients, des produits et des marchés - mais nous restons à la traîne.

Une nouvelle approche des données

Face à ce défi, les entreprises ont besoin d'un antidote qui aide à éliminer les silos d'informations existants et la congestion des données. Ce qu'il faut, c'est un moyen complet de comprendre et d'utiliser les outils, les technologies et les compétences appropriés qui répondent aux changements constants des données. DataOps n'est que l'approche à adopter.

DataOps englobe la nature dynamique des données, permettant aux entreprises de découvrir de meilleures façons de développer et de fournir des analyses en temps réel. Suivant les traces de la méthodologie DevOps, DataOps est un ensemble émergent de pratiques, de processus et de technologies agiles permettant de créer et d'améliorer des pipelines de données et d'analyse afin de mieux répondre aux besoins de l'entreprise.

Voir aussi : Ingénieurs de pipeline de données expérimentés en DataOps, essentiels à l'analyse en continu

Alors que certaines entreprises affirment qu'il existe une solution technologique unique, DataOps reconnaît que la réponse ne peut pas être trouvée uniquement dans la commande d'un certain nombre de postes ou de licences. Il s'agit d'une approche disciplinaire complète, animée par un état d'esprit qui consiste à examiner et à gérer les données différemment. DataOps, à la base, est une méthodologie qui vise à rationaliser tous les éléments qui affectent les opérations de données pour augmenter les sorties commerciales, en mettant en œuvre des processus et diverses technologies qui prennent en charge cette nouvelle perspective et ces principes de données.

Évoluer à la vitesse du changement

Les entreprises ont désormais un accès instantané aux actualités et aux informations provenant d'Internet et des médias sociaux, et les utilisateurs professionnels veulent fonctionner au travail comme ils le font à la maison, avec un accès instantané aux données. Cette exigence exige une approche plus intégrée et plus efficace des données par rapport à l'approche semi-régulière et par lots autour de laquelle de nombreuses entreprises sont architecturées.

Il est devenu clair que les entreprises qui veulent - ou commencent à - fonctionner à la vitesse du changement peuvent gagner en disposant des bonnes informations et analyses au bon moment. Alors que les entreprises tentent de rattraper la vitesse de déplacement des données et de gérer la complexité de leurs propres environnements, il devient d'autant plus difficile d'améliorer la disponibilité des données. Les goulots d'étranglement croissants sont un moteur essentiel pour l'adoption de DataOps. Les sources de données entrantes brutes et diverses doivent être façonnées et formatées, et il doit y avoir moins de friction entre les personnes qui fournissent les données et celles qui les utilisent pour prendre des décisions.

DataOps change les règles du jeu en prenant en charge l'entreprise axée sur les données, en accélérant le temps d'analyse et en résolvant de nombreux défis associés à l'accès et à l'utilisation des données. La méthodologie se concentre fortement sur l'amélioration de la communication, de l'intégration et de l'automatisation des flux de données dans l'ensemble de l'organisation. Il rassemble l'agilité, l'intégration continue et les tests tout en ajoutant une couche de communication pour accroître la collaboration entre les propriétaires de données, les administrateurs de bases de données, les ingénieurs de données qui créent des pipelines et des processus et les consommateurs de données. Le résultat est enfin d'obtenir des données en temps réel qui profiter à toute l'organisation.

Les entreprises progressistes utilisent des architectures de données modernes pour aider à gérer les volumes de données en constante expansion. Tirer parti de plates-formes telles que le cloud, qui offrent aux entreprises de l'agilité, de la flexibilité et une plus grande efficacité, est la base qui, lorsqu'elle est combinée avec des outils d'intégration de données, peut automatiser la livraison de données et les processus avec des niveaux appropriés de sécurité, de qualité et de métadonnées. Lorsque DataOps est ajouté au mélange, les organisations créent l'alignement interne qui, avec la bonne technologie, prend en charge l'analyse de données en temps réel et les approches de gestion collaborative des données.

L'adoption de DataOps permet d'accélérer le délai d'obtention d'informations et de gérer la grande variété et la rapidité des données. Cependant, la méthodologie, de par sa nature, soulèvera des questions, telles que ce qui est nécessaire pour fonctionner avec succès à la vitesse du changement ?

Les clés du succès de DataOps

DataOps est très prometteur dans sa capacité à transformer les processus de données. Pour que DataOps réussisse, les entreprises doivent respecter quelques exigences technologiques.

La première exigence est l'intégration continue des données. C'est la base des plates-formes de données modernes et la clé pour réaliser des analyses de données en temps réel. Plutôt que l'approche ETL traditionnelle et la vue par lots qui déplaçaient les données de manière hebdomadaire ou parfois mensuelle, DataOps a besoin d'une intégration constante des modifications de données incrémentielles. Cela signifie appliquer des technologies telles que la capture de données modifiées (CDC), qui, lorsqu'elles sont effectuées correctement, éliminent le besoin d'installer le système source. Il s'agit d'un moyen non invasif de capturer les modifications apportées aux données et aux métadonnées des systèmes transactionnels, des bases de données relationnelles, des systèmes mainframe et des applications, et de les diffuser là où elles doivent se trouver dans le processus de pipeline de données.

Il est primordial pour les entreprises de sélectionner une solution universelle, qui prendra en charge diverses plates-formes et permettra au processus de capture des données modifiées de fonctionner à partir d'une perspective source et cible, ce qui aidera à fournir et à affiner les données où et selon les besoins. Cela permet à la base de données d'être répliquée, permettant le passage à des entrepôts de données et des lacs de données basés sur le cloud pour des économies de coûts et de l'agilité tout en fournissant des pipelines de données pour prendre en charge le mouvement en temps réel.

Pour que DataOps réussisse, l'automatisation est également essentielle. La mise en œuvre de plates-formes modernes telles que le cloud et les lacs de données se produit dans l'entreprise, et l'automatisation du pipeline de données garantit une génération, une livraison et un raffinement efficaces des données tout en fournissant des sous-ensembles d'analyse aux différents utilisateurs professionnels. En automatisant des charges de travail hétérogènes et distribuées, nous fournissons aux utilisateurs des informations fiables qui les aideront à prendre les meilleures décisions au bon moment.

Les organisations doivent prendre en compte l'agilité lors de l'adoption de nouvelles technologies et de la mise en œuvre de nouveaux pipelines de données. Les solutions doivent fonctionner là où elles sont nécessaires, que ce soit dans le cloud, sur site ou dans des environnements hybrides pour maintenir le rythme des « architectures en mouvement », qui fait référence à l'évolution constante des plates-formes et des formats de données. Flexible CDC fournit des infrastructures agiles et modernes qui préparent une entreprise pour l'avenir, en offrant les charges de données appropriées pour répondre aux besoins des utilisateurs professionnels.

Le dernier élément à considérer est la confiance, l'un des aspects les plus importants de DataOps et qui provient des métadonnées. Les utilisateurs doivent pouvoir savoir d'où viennent les données, comment elles ont été transformées, quand et qui les a modifiées. Ceci est réalisé avec des technologies telles qu'un catalogue de données, qui aide les utilisateurs à trouver rapidement des données. Il fournit également un lignage des données, ce qui est crucial car il fournit aux utilisateurs le contexte pour aider à comprendre où les données ont été capturées, comment elles ont été transformées et confirme la validation. Ces informations donnent aux utilisateurs l'assurance que tous les mouvements de données ont été correctement enregistrés avec succès.

Effacer les routes de données à venir

Bien qu'elle n'en soit qu'à ses balbutiements, l'adoption de DataOps résoudra de nombreux problèmes de congestion liés aux données qui empêchent les organisations de devancer la concurrence, tout en aidant à réduire le temps et le coût de la fourniture de données prêtes pour l'analyse à un plus grand nombre d'utilisateurs d'analyse.

Lorsqu'il est exécuté avec succès, DataOps permet aux entreprises d'améliorer la productivité, de rationaliser et d'automatiser les processus, d'augmenter la production de données et de créer une plus grande collaboration entre les équipes, permettant à l'entreprise de fonctionner à la vitesse du changement.