Quels sont les bénéfices d’une implémentation agile DataOps ?

Le DevOps est une approche culturelle, organisationnelle et technique permettant la collaboration et la coordination des parties prenantes autrefois organisées en silo afin de livrer plus rapidement et en continu.

Cela se caractérise par l’intégration continue  des phases de développements et des tests de manière récurrente et automatisée. Le DevOps donne aux équipes les moyens de répondre plus efficacement aux besoins clients et d'augmenter la confiance auprès des utilisateurs.

Le DataOps et le DevOps ont de nombreux points communs :

• organisation de tests unitaires
• automatisation (intégration et déploiement continus)
• monitoring des versions et des environnements
• monitoring des environnements

Le DataOps et le DevOps ont toutefois des différences. Tout d’abord, le DataOps est plus transverse car il prend en compte les équipes métiers, data et IT alors que le DevOps concerne quasi-uniquement des membres de l’IT. On retrouve également en DataOps les principes et l’état d’esprit Agile.
On peut définir le DataOps par une pratique collaborative de gestion de données dédiée à l’amélioration de la communication, de l’intégration et l’automatisation des flux de données à travers une entreprise.
Le DataOps a pour objectif de maintenir et construire le flux de données durant le cycle de vie de la donnée. De plus, la méthodologie DataOps favorise le monitoring des performances du modèle et l’intégration de données récentes afin de s’adapter aux évolutions.

Comment implémenter le DataOps ?

Plusieurs étapes se relaient pour automatiser les phases de conception, déploiement et la gestion des flux de données. Au centre de cette méthodologie se trouve un pipeline de données qui distingue la succession de phases par lesquelles la donnée passe durant le projet. Cela débute par une extraction de la donnée, pouvant être extraites de sources différentes, jusqu'à leur mise à disposition aux utilisateurs finaux.

Le Dataops permet l’orchestration de ce pipeline pour permettre son industrialisation  jusqu'en production. Ce processus peut être illustré par trois boucles, représentées ci-dessous, parmi lesquelles des modèles de données sont déployés entre environnements au terme de chaque cycle, progressant en termes de volume à mesure que de nouvelles données sont ajoutées dans le pipeline.

Sandbox

La donnée brute est exploitée afin de pratiquer des analyses préliminaires peu approfondies. 
Cette étape permet à l’équipe de laisser place à sa créativité autour de la valeur ajoutée tirée des données exploitables. L’objectif central étant l’expérimentation rapide, les étapes de nettoyage, catalogage et de modélisation sont ici plus légères.

Staging

C’est la phase où la donnée est passée par les étapes de nettoyage, de documentation et que les premiers modèles sont raffinés grâce à des itérations successives qui amplifient la /leur qualité. Ces modèles sont validés une fois que leur niveau de fiabilité est satisfaisant pour la phase de production.

Production

Pour finir, les modèles sont portés vers l’environnement de production afin que la donnée soit exploitée par les utilisateurs. Ils peuvent utiliser ce levier pour accélérer les processus de décision au sein de l’organisation globale pour générer du ROI et de la valeur ajoutée à long terme.

DataOps : quels avantages ?

Comme le DevOps, le DataOps est un changement majeur dans la gestion des projets data  et agile permettant de fournir des livrables de meilleures qualités et d’éviter les écueils de la gestion de projet. 

Le DataOps permet :

• L'alignement des équipes pour engendrer de la valeur grâce à des livraisons fluides de données
• L'amélioration de la qualité des données à travers les passages dans la pipeline de données qui garantit la fiabilité de la donnée.
• Le développement de la reproductibilité des travaux afin d'éliminer les tâches répétitives et créer de la valeur
• La facilitation des prises de décision pour analyser les résultats de projets DataOps porteurs de valeur ajoutée
• De se distinguer de la concurrence en exploitant plus judicieusement les données.
• Détecter et corriger rapidement les erreurs tout au long des processus de pipeline

En conclusion, la mise en œuvre des pratiques DataOps est un avantage significatif dans la gestion de projet data. Cela aide les entreprises à améliorer grandement l’organisation et la qualité de la donnée au sein de l’organisation. Enfin, l’optimisation des initiatives DataOps fonde les étapes cruciales dans la valorisation d’un projet data.