Si les événements de 2020 nous ont appris quelque chose, c’est qu’il est essentiel de pouvoir prendre de meilleures décisions plus rapidement pour les organisations qui veulent rester résilientes face à des défis inattendus et à des fréquences de changement accélérées. La crise mondiale de la COVID-19 a mis en évidence la valeur que les données et les informations analytiques peuvent apporter lorsqu’elles sont disponibles en temps quasi réel. Ces informations permettront aux chefs d’entreprise d’évaluer et de gérer de nouveaux risques, de tirer parti des changements sur le marché et d’adapter rapidement leurs stratégies commerciales de base.
Pour atteindre cet objectif, cependant, les décideurs de plusieurs domaines fonctionnels et unités commerciales ont besoin d’un accès facile à des données de haute qualité utilisables pour l’analyse. Dans le monde réel, la plupart des pipelines d’analyse de données ne sont pas à la hauteur de la tâche.
DataOps a été créé pour résoudre ce problème. Il rassemble des modèles architecturaux, des meilleures pratiques, des technologies et des flux de travail allant du développement agile, DevOps et lean manufacturing dans un nouveau paradigme pour la création de pipelines et de solutions d’analyse de données. Il est conçu pour augmenter l’automatisation et la vitesse, et réduire les erreurs et les défauts de données, afin de donner à l’entreprise un accès à des analyses plus fiables.
Qu’est-ce que DataOps ?
DataOps est une méthodologie émergente dont les praticiens se demandent : que se passerait-il si nous abordions la tâche de construire des pipelines de données de la même manière que nous abordons le développement de logiciels ?
Tout comme DevOps a brisé les silos en rassemblant les équipes de développement et d’opérations informatiques, DataOps s’efforce d’insuffler aux praticiens DevOps, aux ingénieurs de données et aux scientifiques des données un objectif commun : améliorer la façon dont les données sont gérées dans l’ensemble de l’entreprise en créant de meilleurs processus et structures pour soutenir la prise de décision basée sur les données.
Selon le Manifeste DataOps, qui est comme un Manifeste Agile pour la science des données et l’intelligence d’affaires, le but de DataOps est de générer des informations exploitables. Les équipes DataOps doivent également travailler ensemble, adopter le changement, valoriser la satisfaction et la collaboration des clients, utiliser l’automatisation et l’orchestration dans la mesure du possible et prêter attention à la qualité, à l’excellence technique et à la bonne conception.
La méthodologie DataOps est fondée sur la rigueur : des étapes formalisées et reproductibles doivent être suivies dans la mesure du possible, et des tests, un suivi et un benchmarking continus doivent être utilisés pour faciliter l’efficacité et l’amélioration continue.
Résoudre les défis de longue date en matière d’analyse de données
Historiquement, la plupart des pipelines d’analyse de données ont été construits au coup par coup par des équipes fortement cloisonnées. Les entrepôts de données prenant en charge l’analyse et la production de rapports à usage général ont été conçus pour être distincts des pipelines d’information financière qui fournissaient aux auditeurs et aux investisseurs des données numériques. Au fur et à mesure que les organisations ajoutaient de nouvelles solutions d’analyse, y compris des applications complexes et gourmandes en données basées sur l’apprentissage automatique (ML), il était courant de concevoir un pipeline distinct pour chacune. Le résultat était qu’il y avait peu de collaboration ou de réutilisation, et beaucoup d’inefficacité, d’efforts manuels et de travail répété. Les erreurs étaient abondantes, les ensembles de données étaient souvent en conflit les uns avec les autres et les temps de cycle étaient frustrants.
En conséquence, les scientifiques des données passent environ 80 % de leur temps à nettoyer, préparer et organiser les données, ne laissant que 20 % pour les activités d’exploration et d’analyse de grande valeur pour lesquelles ils ont été embauchés.
Les architectures de données et les pipelines sont intrinsèquement complexes. Avant d’être prêtes pour l’analyse, les données doivent être capturées, normalisées, validées, nettoyées, transformées, agrégées et cataloguées, pour ne citer que quelques-unes des tâches que les flux de travail de préparation des données comprennent. Et, à mesure que les organisations collectent des quantités croissantes de données, chacun de ces emplois devient de plus en plus difficile. En outre, les organisations déploient des portefeuilles croissants d’outils de gestion des données pour faciliter l’accomplissement de ces tâches. Souvent, cependant, ces outils – allant des solutions d’extraction, de transformation, de chargement (ETL)/extraction, de chargement, de transformation (ELT) aux produits de catalogage de données – sont administrés et utilisés par des groupes discrets qui ne collaborent pas avec d’autres parties prenantes de l’entreprise.
DataOps tente d’unifier et de normaliser ces processus et flux de travail afin de promouvoir l’efficacité et de minimiser le gaspillage.
Frameworks DataOps : rationalisation et consolidation des pipelines de données
Les pipelines de données se composent généralement de trois phases : l’ingestion de données, l’ingénierie de données et l’analyse de données. Dans un cadre DataOps, les activités de chaque phase sont intégrées dans une chaîne d’approvisionnement de données unique qui peut sourcer, affiner et enrichir les données pour la consommation dans l’ensemble de l’entreprise.
Pour faciliter l’intégration, de nombreuses entreprises s’approvisionnent en tous leurs composants de pipeline de données auprès d’un seul fournisseur de logiciels ou de cloud. Des plates-formes prédéfinies d’automatisation des flux de travail de données sont également disponibles : leurs fournisseurs promettent une solution unique qui intégrera les outils de données existants dans un flux de travail unifié de bout en bout tirant parti de l’automatisation et de l’orchestration pour accélérer le déploiement, la surveillance et les tests des pipelines. Cela fournit un centre de contrôle de base où les paysages de données complexes, y compris les architectures multi-cloud ou hybrides complexes, peuvent être gérés de manière centralisée.
Tout comme les pratiques et les environnements natifs du cloud s’inscrivent naturellement dans la philosophie DevOps, les plates-formes DataOps sont un bon choix pour les architectures de données cloud. Les fournisseurs de cloud offrent des outils prédéfinis et des services gérés qui peuvent être utilisés stratégiquement pour prendre en charge les tests de qualité des données, le contrôle de version, la réutilisation et le paramétrage dans plusieurs environnements – toutes les facettes clés d’un framework DataOps. Ensemble, ils constituent la base d’une nouvelle approche qui peut amener votre analyse de données à un nouveau niveau.
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