DataOps : Rationaliser les pipelines de données pour une analytique plus rapide et fiable

Le DataOps est un ensemble émergent de pratiques agiles, de processus et de technologies pour construire et améliorer les pipelines de données et d'analytique afin de mieux répondre aux besoins métier.

Le défi des données modernes

Les données augmentent chaque seconde, offrant un trésor potentiel d'informations pour l'analyse. Pourtant, l'analytique bute souvent sur divers problèmes de données : on ne sait pas quelles données sont accessibles, d'où elles proviennent, ni si elles sont fiables.

Dans un monde idéal, les entreprises bénéficieraient d'un accès à la demande et d'une confiance totale dans leurs données, pour l'analytique d'entreprise comme pour des insights projets précis, permettant des décisions qui devancent la concurrence. La réalité ? La multiplication des sources, plateformes et applications a créé une congestion majeure et des blocages dans la plupart des organisations.

Le volume massif de données produites, collectées et gérées devrait créer un environnement sain pour mieux comprendre clients, produits et marchés — mais les entreprises échouent constamment.

Une nouvelle approche des données

Face à ce défi, les entreprises ont besoin d'un antidote pour briser les silos d'information et la congestion des données. Il faut une méthode globale pour comprendre et utiliser les bons outils, technologies et compétences face aux changements constants des données. Le DataOps est cette approche.

Le DataOps embrasse la nature dynamique des données, permettant aux entreprises de découvrir de meilleures façons de développer et fournir de l'analytique en temps réel. Sur les traces de la méthodologie DevOps, le DataOps est un ensemble émergent de pratiques agiles, processus et technologies pour construire et améliorer les pipelines de données et d'analytique afin de mieux répondre aux besoins métier.

Voir aussi : DataOps — Des ingénieurs de pipeline de données expérimentés, critiques pour l'analytique en streaming

Si certains vendeurs prétendent qu'une seule solution technologique suffit, le DataOps reconnaît que la réponse ne se trouve pas dans l'achat de licences. C'est une discipline complète, portée par un état d'esprit qui repense la gestion des données. Au cœur, le DataOps est une méthodologie visant à rationaliser tous les éléments affectant les opérations de données pour augmenter les résultats métier, en implémentant processus et technologies soutenant cette nouvelle vision et ces principes.

Avancer à la vitesse du changement

Les entreprises ont désormais un accès instantané aux nouvelles et informations via internet et les réseaux sociaux. Les utilisateurs métier veulent opérer au travail comme à la maison — avec un accès instantané aux données. Cette exigence demande une approche plus intégrée et efficace que l'approche par lots semi-régulière autour de laquelle beaucoup d'entreprises sont architettées.

Il est clair que les entreprises qui opèrent — ou commencent à opérer — à la vitesse du changement gagnent en ayant la bonne information et analyse au bon moment. Alors qu'elles tentent de rattraper le mouvement « vitesse de la donnée » et de gérer la complexité de leurs environnements, améliorer la disponibilité des données devient d'autant plus difficile. Les goulets d'étranglement croissants sont un moteur principal de l'adoption du DataOps. Les données brutes et variées doivent être structurées et formatées, et il faut moins de friction entre ceux qui fournissent les données et ceux qui les utilisent pour décider.

Le DataOps change la donne en soutenant l'entreprise centrée sur les données, en accélérant le temps d'accès aux insights, et en résolvant nombre de défis liés à l'accès et l'utilisation des données. La méthodologie met l'accent sur l'amélioration de la communication, l'intégration et l'automatisation des flux de données à travers l'organisation. Elle réunit agilité, intégration continue et tests, en ajoutant une couche de communication pour augmenter la collaboration entre propriétaires de données, administrateurs de bases de données, ingénieurs de données construisant pipelines et processus, et consommateurs de données. Résultat : enfin des données en temps réel bénéficiant à toute l'organisation.

Les entreprises progressistes utilisent des architectures de données modernes pour gérer les volumes sans cesse croissants. S'appuyer sur des plateformes comme le cloud — offrant agilité, flexibilité et efficacité accrue — est la base qui, combinée à des outils d'intégration de données, peut automatiser la livraison et les processus de données avec sécurité, qualité et métadonnées appropriées. Quand le DataOps s'ajoute au mélange, les organisations créent l'alignement interne qui, avec la bonne technologie, supporte l'analytique temps réel et les approches collaboratives de gestion de données.

L'adoption du DataOps accélère le time-to-insights et répond à la variété et vélocité des données. Mais la méthodologie soulève inévitablement des questions : qu'est-ce qui est nécessaire pour opérer avec succès à la vitesse du changement ?

Les clés du succès DataOps

Le DataOps porte une grande promesse de transformation des processus de données. Pour réussir, les entreprises doivent suivre quelques exigences technologiques.

Première exigence : l'intégration continue de données. C'est la base des plateformes de données modernes et la clé pour atteindre l'analytique temps réel. Plutôt que l'approche ETL traditionnelle et la vue par lots qui déplaçaient les données hebdomadairement, voire mensuellement, le DataOps nécessite une intégration constante des changements incrémentaux. Cela implique des technologies comme la capture de données modifiées (CDC), qui, bien faite, élimine le besoin d'installation sur le système source. C'est une méthode non invasive pour capturer les changements de données et métadonnées depuis systèmes transactionnels, bases relationnelles, mainframes et applications, et les streamer là où ils sont nécessaires dans le pipeline.

Il est crucial de choisir une solution universelle, supportant diverses plateformes et permettant au processus CDC d'opérer depuis une perspective source et cible, ce qui aide à livrer et affiner les données où et quand nécessaire. Cela permet la réplication de la base de données, facilitant le passage vers des entrepôts de données et data lakes cloud pour économies et agilité, tout en fournissant des pipelines pour le mouvement temps réel.

Deuxième exigence : l'automatisation. L'implémentation de plateformes modernes comme cloud et data lakes se déploie en entreprise, et l'automatisation du pipeline de données assure une génération, livraison et raffinage efficaces, tout en délivrant des sous-ensembles analytiques à différents utilisateurs métier. En automatisant les charges de travail hétérogènes et distribuées, on fournit aux utilisateurs une information de confiance pour prendre les meilleures décisions au bon moment.

Troisième exigence : l'agilité. Les organisations doivent intégrer l'agilité lors de l'adoption de nouvelles technologies et implémentation de nouveaux pipelines. Les solutions doivent tourner où nécessaire — cloud, sur site ou hybride — pour maintenir le rythme des « architectures en mouvement », soit le changement constant de plateformes et formats de données. Un CDC flexible fournit des infrastructures modernes et agiles qui rendent l'entreprise prête pour l'avenir, offrant les bons chargements de données pour répondre aux besoins des utilisateurs métier.

Dernier pilier : la confiance. L'un des aspects les plus importants du DataOps, qui provient des métadonnées. Les utilisateurs doivent savoir d'où viennent les données, comment elles ont été transformées, quand et par qui elles ont été modifiées. Cela s'obtient via des technologies comme un catalogue de données, qui aide à trouver rapidement les données. Il fournit aussi la lignée des données, cruciale car elle donne le contexte pour comprendre où les données ont été capturées, comment transformées, et confirme la validation. De telles informations donnent confiance que tous les mouvements de données ont été correctement enregistrés.

Des routes de données dégagées

Bien qu'en phase initiale, l'adoption du DataOps soulagera nombre de problèmes de congestion de données qui empêchent les organisations de devancer la concurrence, tout en réduisant temps et coût de livraison de données prêtes pour l'analytique à plus d'utilisateurs.

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