Qu'est-ce-que le DataOps ?

Quelle est la définition du DataOps et quels sont ses principes ? Pourquoi est-il indispensable pour les entreprises d'adopter cette démarche à l'ère de l'intelligence artificielle ?

DataOps : définition

DataOps est un mot-valise issu de la combinaison de Data et Operations, respectivement « données » et « opérations » en français. Ce concept relativement nouveau fait référence à une démarche collaborative de gestion des données qui a pour but d'améliorer la communication, l'intégration et l'automatisation des flux de données dans une entreprise.

Ce n'est donc pas une technologie, comme son nom le laisse penser, mais simplement une méthodologie qu'une entreprise peut implémenter afin de gérer plus efficacement ses data.

L'aspect « collaboratif » de la démarche DataOps est l'un de ses points forts. Les approches traditionnelles sont caractérisées par d'importantes lenteurs dues aux frictions qui sont très fréquentes entre les différents acteurs de la chaîne de traitement et de diffusion des données. En d'autres termes, cette démarche vient donc réconcilier tous les acteurs de la chaîne de traitement des data d'une organisation afin d'accroître le rendement, la qualité et le temps de traitement des flux de données. Il est aujourd'hui possible pour les professionnels des données de suivre une formation Data Manager afin de maîtriser de façon optimale l'implémentation de cette technique.

Les piliers de la démarche DataOps

La méthodologie DataOps s'appuie sur trois piliers :

• Le Développement Agile ;
• L'approche collaborative DevOps ;
• Le contrôle statistique des processus issu du lean manufacturing.

Le développement Agile est une approche qui permet de gérer de façon plus dynamique les projets en ajustant la planification au fur et à mesure de l'avancement des activités. Elle préconise un développement évolutif et une amélioration continue des livrables. Les équipes pluridisciplinaires doivent également collaborer ensemble ainsi qu'avec leurs clients (les utilisateurs des données dans le cas d'espèce) conformément aux pratiques agiles.

L'approche DevOps quant à elle est un ensemble de pratiques et une philosophie issue de l'univers du développement web. Elle met en avant la collaboration entre les équipes de développement et d'opérationnalisation pour une livraison et un déploiement plus rapide des logiciels et applications. Dans le domaine du traitement de problématiques big data, cette approche permet de gagner énormément de temps et de rendre plus fiables les processus de gestion des données.

Le contrôle statistique des processus permet enfin à l'entreprise d'avoir des données plus cohérentes. Il met en place des techniques pour évaluer la qualité des flux de données à l'entrée et à la sortie des processus analytics.

Pourquoi a-t-on besoin du DataOps ?

Plusieurs acteurs interviennent dans la chaîne de traitement des data d'une société. Il y a d'une part ceux qui contrôlent les Big Data (collecte des données, gestions des infrastructures, gestion de la sécurité) et d'autre part ceux qui en ont besoin pour développer ou alimenter les différentes solutions métiers qu'utilise l'entreprise.

La collaboration entre ces deux groupes de personnes n'est le plus souvent pas toujours aisée. Chaque fois qu'un consommateur, ou un utilisateur des Big Data souhaite qu'un changement ou un rafraîchissement soit fait dans l'environnement de données de l'entreprise, la procédure prend du temps et peut présenter de nombreuses complications. Dans certains cas, il faut attendre jusqu'à 3 semaines pour que le traitement des données  souhaité soit effectué.

Dans ce contexte, il est utile pour les entreprises d'avoir une démarche qui leur permet d'aligner les processus ainsi que les rôles de chaque acteur de la chaîne de traitement de données. Cela permet de délivrer facilement les data aux personnes qui en ont besoin au quotidien. C'est exactement ce que permet de faire la méthodologie DataOps. Ses avantages pour les entreprises qui gèrent d'importants flux de données sont aussi multiples que variés.

La démocratisation des données

Avec le DataOps, tous les intervenants dans la chaîne de gestion des données ont accès à ces dernières actualisées en temps réel pour leurs différents besoins. Il n'y a plus de coupure entre les équipements de traitement, d'opérationnalisation et d'exploitation. Tous les acteurs travaillent en synergie pour booster la compétitivité ainsi que les résultats de la société.

La circulation rapide des informations

Cette démarche contribue à la circulation rapide des informations et des flux de données. Cela permet aux décideurs d'évoluer à une vitesse supérieure sur un marché hautement compétitif et en pleine mutation.

L'amélioration de la productivité

L'intégration du DataOps et du développement Agile dans le processus de traitement des données d'une société permet d'éliminer les pratiques manuelles fastidieuses qui font perdre du temps à l'organisation. Les déploiements et les modifications de données se font de façon fluide, et ciblée, ce qui permet d'améliorer la productivité interne de l'organisation. Cette amélioration s'observe aussi bien au niveau de l'équipe de traitement des données qu'au niveau des utilisateurs (consommateurs) qui n'ont plus besoin d'attendre longuement pour procéder à chaque phase du processus.

De meilleures prises de décision

Les pratiques mises en avant par cette démarche permettent à l'organisation d'avoir constamment sous la main des données pertinentes et de bonne qualité.

Les décideurs (actionnaires ou responsables à divers niveaux) peuvent donc s'appuyer sur ces informations afin de prendre des décisions éclairées et efficaces pour la bonne marche de l'organisation. La prise en compte des feed-back des utilisateurs dans le processus de traitement des données par la technique DataOps permet également de maintenir un niveau de fiabilité élevé et de minimiser les risques liés aux Big Data.

Quelques cas d'utilisation du DataOps

Les cas d'utilisation de cette démarche sont nombreux et varient selon les secteurs d'activité.

Big Data

En matière de gestion, l'application des principes de la démarche DataOps permet d'éviter que les Data Lakes se transforment en marais de données. Grâce à cette approche pour les Big Data, les équipes de gestion de données peuvent aisément standardiser les Core Data (données de base) qu'ils reçoivent. Ils peuvent ainsi les réutiliser facilement et simplifier la collaboration entre les acteurs de la chaîne. Cette technique aide aussi à minimiser les gaspillages de ressources qui sont le plus souvent très fréquents dans la gestion des données de type Big Data.

Data Science

Dans ce domaine, les spécialistes ont souvent beaucoup de difficultés à accéder aux données de productions (production data) et à exécuter leurs modèles. Ils travaillent donc en général avec des échantillons de données. De plus, ils sont bien souvent obligés de collaborer étroitement avec des ingénieurs de données afin d'opérationnaliser leurs modèles. Le DataOps intervient dans ce contexte pour permettre aux scientifiques des données (Data Scientists) d'avoir facilement accès à des environnements contrôlés pour déployer leurs modèles.

Data Warehousing

Les Data Warehouses sont des architectures de stockage de données qui permettent aux entreprises de prendre des décisions pertinentes et sensées sur la base d'informations préalablement traitées et structurées. Ils sont réputés pour leur rigidité et les ressources importantes que nécessite leur modification. L'application des principes du DataOps dans le processus de gestion de ce type d'infrastructure aide de nombreuses organisations à accélérer leur cycle de fourniture/livraison des données traitées et à mieux collaborer.

Les technologies nécessaires pour le mener à bien

La grande majorité des outils de DataOps qui existent sur le marché sont des solutions basées sur le cloud. En matière de technologie et de fonctionnalités embarquées, elles ont de nombreuses caractéristiques en commun. On peut citer entre autres la possibilité de déploiement dans n'importe quel environnement cloud, les tableaux de bord et outils de visualisation pour les analyses de données, la livraison continue de données.

Ce sont le plus souvent des programmes open source que chaque équipe de professionnels des Big Data peut adapter à sa manière. Il est important de noter que la méthodologie DataOps ainsi que les technologies qui permettent de le mettre en œuvre s'intègrent aux outils de collecte et de traitement de données existants de l'entreprise. Il est également possible pour une organisation de développer elle-même sa plateforme, au lieu d'opter pour des solutions tierces. Cela nécessite cependant d'importantes ressources financières et matérielles.

Quels sont les métiers nécessaires à son bon déroulé ?

Pour réussir le déploiement du DataOps au sein d'une organisation qui traite des quantités importantes de données, certains métiers doivent être impliqués :

• Data Ops
• Data Manager ;
• Data Scientist ;
• Data Engineer ;
• Data Analyst ;
• Data Steward.

Tous ces acteurs sont des maillons importants de la chaîne de traitement des données qui doivent collaborer de façon permanente pour le bon déroulement des procédés du DataOps.

Nous avons rédigé un article permettant de mieux comprendre les différences entre les métiers de Data Ops et de Data Engineer.

Comment se former au DataOps ?

Pour effectuer une formation au DataOps, il suffit de suivre un cursus certifiant complet en gestion des infrastructures Big Data. Les offres de formation de data management incluent l'apprentissage de cet outil moderne pour permettre aux stagiaires, une fois opérationnels, d'être en mesure d'offrir une réponse adéquate aux nouveaux enjeux auxquels font face les entreprises. Il est donc important d'avoir une formation DataOps afin de mieux cerner la définition de cette démarche.