Pourquoi un DataOps robuste garantit une analytique de données fiable

Si votre processus DataOps n'est pas bien compris, il pourrait entraîner des incohérences dans vos données et dans vos résultats analytiques.

Le besoin d'un processus DataOps solide est souvent sous-estimé — et mal compris lorsqu'il est appliqué aux projets d'analytique de données. Simplement dit, DataOps c'est DevOps (l'ensemble de pratiques qui combine outils et opérations IT) pour les données — et c'est le processus d'opérationalisation des données et d'adresser l'idée centrale que chaque fois que vous faites un déploiement ou 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 une attention appropriée n'est pas portée au processus DataOps sous-jacent, est qu'une multitude de problèmes peuvent survenir — menant finalement à de sérieuses implications.

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Vous poussez un changement qui casse quelque chose en production

C'est le pire cauchemar de toute équipe de données. Pire encore, cependant, est de ne pas avoir de processus pour savoir 1) quel changement a été introduit et 2) comment supprimer le problème. Si vous n'avez pas de visibilité sur les changements déployés, vous n'avez aucun recours pour résoudre rapidement le problème nouvellement introduit. C'est un problème de développement, mais il se transforme rapidement en problème métier en ce que vous pouvez commencer à perdre votre audience métier. Si votre base de clients n'a pas confiance en votre système et les processus sous-jacents (et qu'ils commencent à voir des données corrompues en temps réel), la crédibilité de votre programme de données entier est remise en question — et ce, pour quelque chose qui pourrait être résolu par un processus clair, testé et documenté.

La vitesse de livraison pour les améliorations

Si vous n'avez pas de processus solide en place, et si vous voyez des données qui ne sont pas précises, votre temps pour corriger les problèmes et fournir des améliorations sera extrêmement long. Le résultat ? Vous regarderez des données mauvaises (ou incomplètes) plus longtemps. Le processus de déploiement lui-même doit être vu comme faisant partie de votre programme de données global. Implémentez un changement sans code pour simplement tester le processus de déploiement. Le processus lui-même fonctionne-t-il comme il devrait — ou est-ce ce processus qui introduit en fait les mauvaises choses en production ?

Vous avez supprimé la capacité de faire un correctif à chaud

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

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Erreur humaine et coût

Peu importe à quel point les gens sont prudents, des erreurs se produisent. Un processus DevOps est conçu pour éliminer autant d'erreurs humaines que possible de votre programme d'analytique de données. Moins d'erreurs humaines, plus vos données — et votre programme — sont précises. Les gens sont coûteux, et les processus peuvent aider à réduire ce coût. Plus il y a de personnes impliquées dans un déploiement, plus ce processus est cher. Supprimez les aspects manuels de votre programme d'analytique de données, et vous aurez 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 les changements de données en production ? Est-il cohérent et bien documenté ?
2. Y a-t-il des environnements de développement et de test isolés où le travail est effectué ?
3. Les gens ont-ils un accès administrateur à la production pour faire des changements ? Y a-t-il un processus en place pour empêcher les gens de pousser leurs propres changements en production (c.-à-d., quelle est la gouvernance entre le développement et le déploiement) ?

Si votre processus DataOps n'est pas bien compris, il pourrait entraîner des incohérences dans vos données. Les incohérences dans vos données mènent au doute dans l'esprit de vos clients sur la qualité de leur information et qu'ils ne peuvent pas vraiment faire confiance à ce qu'ils voient comme 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 on peut compter pour prendre des décisions métier critiques.