DataOps peut être décrit au mieux comme une philosophie et un ensemble de pratiques destinés aux entreprises guidées par les données afin qu’elles en tirent un maximum de valeur. Et à l’époque où nous vivons, pratiquement toutes les entreprises sont guidées par les données.
Cela s’explique par le fait que la capacité à exploiter les données et, par la suite, à piloter la gestion des données est essentielle pour favoriser l’innovation continue, obtenir de nouvelles informations, développer des logiciels et améliorer l’efficacité opérationnelle. DataOps ne facilite pas seulement le stockage effectif des données : il simplifie également leur utilisation efficace.
Voici pourquoi et comment.
Pourquoi DataOps est-il nécessaire ?
DataOps est une approche qui permet aux équipes d’analyse d’obtenir des informations en temps réel à partir de leur stockage de données, en s’appuyant sur les principes fondamentaux de DevOps. DevOps est également une philosophie et un ensemble de pratiques conçus pour raccourcir autant que possible le cycle de développement des logiciels afin d’assurer une livraison continue. Cette approche est conçue pour compléter le développement logiciel Agile, au point que nombre de pratiques DevOps sont en réalité issues des pratiques de développement Agile.
Autrement dit, on peut considérer DataOps comme l’application des mêmes principes que DevOps au stockage et à l’analyse des données. Lorsqu’il est correctement mis en œuvre, DataOps fournit une approche Agile et collaborative du stockage, de l’analyse et de la gouvernance des données. Résultat : les équipes de développement logiciel, les équipes informatiques et les équipes d’analyse des données peuvent elles aussi collaborer à la gestion des données.
En savoir plus : Meilleurs outils et logiciels DevOps
Mettre en œuvre DataOps pour une gestion supérieure du stockage des données
Voici trois principes à garder à l’esprit lors de la mise en œuvre de DataOps pour votre gestion du stockage des données :
Suivre les principes fondamentaux de l’Agile
Toute la philosophie de DataOps repose déjà sur la méthodologie Agile, qui consiste à diviser les projets en phases plus petites et plus faciles à assimiler. Dans le cas du stockage et de la gestion des données, les processus Agile appliqués aux données consistent à commencer par des sous-ensembles de données individuels et à fournir progressivement de la valeur pour chacun d’eux.
Pour que cela fonctionne, le processus doit être collaboratif entre les équipes interfonctionnelles concernées et automatisé autant que possible dans son ensemble. En outre, la finalité de vos analyses de données doit être définie de manière à correspondre étroitement aux buts et objectifs de votre entreprise.
À propos d’automatisation…
Détecter automatiquement les changements du code source
L’un des principaux problèmes auxquels sont confrontées les équipes chargées de la gestion des données et les équipes informatiques tient au fait que, lorsque le format d’une source de données change, cela affecte toutes les autres applications et tous les logiciels qui dépendent eux aussi de ces données. Lorsque ces applications ne sont pas encore prêtes à gérer les changements, il en résulte une interruption de service susceptible d’affecter plusieurs équipes et d’autres applications.
Pour éviter cela, les équipes DataOps doivent utiliser des applications capables de gérer la mise à jour et la modification des sources de données. Lorsque des changements surviennent, ils doivent être détectés automatiquement. Des mécanismes doivent ensuite être mis en place afin de diffuser les nouvelles informations aux applications concernées. En automatisant la détection des changements apportés au code source sous-jacent d’une application dans le cadre de l’approche globale du stockage des données, il est possible de réduire les interruptions de service.
Une autre façon d’utiliser l’automatisation dans DataOps consiste à automatiser la transmission de données masquées afin de garantir un transfert plus sécurisé. Laisser des données de production non masquées dans une base de données de stockage peut constituer un grave risque de sécurité (par exemple, si des prestataires doivent accéder à votre base de données de stockage pour l’évaluer, mais sont alors exposés aux données non masquées des clients ou aux données financières de l’entreprise).
En savoir plus : Mettre en œuvre l’automatisation du stockage dans les centres de données
Utiliser concrètement les données pour le développement, et pas seulement pour l’analytique
Utiliser concrètement les données pour le développement actif, plutôt que de les laisser simplement dans le stockage pour être consultées et étudiées à des fins d’analyse lorsque cela est nécessaire. En effet, dans l’environnement actuel où pratiquement toutes les entreprises en ligne sont guidées par les données, il est essentiel pour les organisations d’obtenir de nouvelles informations à partir des données qu’elles ont stockées.
Le développement d’applications, en particulier, est dicté par ses besoins en nouvelles données. Les équipes chargées du stockage des données et du développement qui appliquent les principes de DataOps auraient intérêt à mettre les données à disposition dans leur forme originale (plutôt que de les transformer), à définir des flux de travail et une sémantique en libre-service adaptés aux développeurs, et à intégrer les données pour le développement d’applications.
Conclusions
Comme DevOps, DataOps est progressivement adopté par les entreprises du monde entier comme approche de référence pour tirer le maximum de valeur de leur stockage de données. DataOps ne facilite pas seulement le stockage et l’analyse des données par les équipes, mais aussi leur utilisation active pour le développement logiciel.
En savoir plus : Principales plateformes et principaux systèmes de gestion des données