DataOps : le DevOps et l’agilité au service de la donnée

La collaboration entre deux équipes d’une même entreprise n'est pas toujours aisée. A chaque changement demandé au sein de l’environnement de données par un utilisateur des Big Data ou par un consommateur, la procédure prend du temps et peut présenter de nombreux accrocs. Dans ce contexte précis, il devient alors indispensable pour les entreprises d’entamer une démarche qui leur permet d’uniformiser les développements ainsi que les rôles de chacun des acteurs de la chaîne de traitement de données. En effet, cela permet à une organisation d’être en mesure de délivrer facilement des données aux équipes qui en ont besoin de façon quotidienne. C'est exactement ce que permet de faire la méthodologie DataOps.

Qu’est-ce que le DataOps ?

Le DataOps est une méthodologie de gouvernance collaborative des données dont l’objectif est d’optimiser la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et consommateurs de données au sein d’une entreprise.

Le DataOps est apparu en réponse aux trois défis majeurs auxquels font perpétuellement face les entreprises qui engagent des initiatives data :

• La cohésion et l’harmonie entre les différentes équipes, où les différentes parties prenantes telles que les services IT (technologies de l’information), analytiques et métiers travaillent particulièrement en silo. Dans ce cas, leurs objectifs en termes de données et d’analytique peuvent diverger. Dans la plupart des cas, les équipes possèdent une culture différente, ce qui rend la cohésion difficile.
• L’efficacité des mécanismes mis en place. En effet, la plupart des projets data et analytiques suivent une démarche traditionnelle entre différents services indépendants et sont rarement déployés en production. Cela gaspille à la fois du temps et du budget pour les entreprises.
• La diversité des technologies utilisées : l’écosystème des données massives et de l’IA (Intelligence Artificielle) est fractionné, en constante évolution avec une multitude de frameworks open source périlleux à intégrer et à entretenir. Les entreprises tiennent alors compte de ces choix comme des investissements à hauts risques.

Avec la méthodologie du DataOps, il est désormais convenable pour les entreprises de délivrer rapidement et de manière flexible des projets Data tout en abrégeant le temps de cycle au sein de ses services.

DataOps VS DevOps et méthode agile

Le DataOps offre une nouvelle démarche de gestion des projets data basée sur deux modèles bien connus, à savoir l’approche DevOps et les méthodes Agile.

DevOps, méthode agile appliquée aux projets data ?

Le DevOps est souvent associé avec les méthodes agiles qui encouragent des cycles de développement courts, un nombre important d’itérations et des déploiements plus fréquents. Le but de cette approche est de délivrer des logiciels de manière continue, en incluant les retours utilisateurs au cours du développement pour saisir davantage d’opportunités.

Le DevOps est une méthodologie de développement logiciel. Elle apporte la livraison continue au cycle de vie des données. Pour ce faire, les équipes Dev et Ops sont combinées en une seule unité chargée d’un produit ou service.

Le DataOps se fonde sur cette méthode au service de la Data Science. Les spécialistes tels que les Data Scientists, analystes et autres ingénieurs des données s’allient aux équipes DevOps pour améliorer l’utilisation des données dans toute l’organisation.

Les inspirations de l’approche DataOps

Grâce au DataOps, les équipes partagent les mêmes principes et les appliquent au traitement de données pour faciliter et accélérer la livraison d’analyses de données.

En pratique, la DataOps s’appuie sur la combinaison d’équipes, d’outils et de procédés uniques pour apporter agilité, orchestration et contrôle tout au long des projets.

Le DataOps et ses enjeux

Le DataOps attache de l’importance au monitoring des performances du modèle. Cela permet d’analyser les coûts, les risques et d’avoir de meilleures connaissances. Grâce à ces informations, des stratégies d’entreprise permettront à la fois de réduire les coûts mais aussi d'augmenter la rentabilité.

Le DataOps aide donc à modérer la complexité des organisations en élaguant le compartimentage et en privilégiant la synergie entre les processus, les personnes et les technologies. Cela permet la production d’applications et d’initiatives autour de la data, qui simplifient l’organisation des entreprises et augmentent leur compétitivité.

Les cas d’application du DataOps

Nombreux sont les cas d'utilisation de la démarche DataOps qui varient selon les secteurs d'activité.

Le DataOps dans le cas du Big Data

En matière de gouvernance de données, l'application des principes de la démarche DataOps permet d'éviter que les Data Lakes ne se transforment en un océan de données. Grâce à cette approche pour les Big Data, les services de gestion de données peuvent facilement unifier les données qu'ils collectent.

Ces données peuvent ainsi être réutilisées aisément et simplifier la collaboration entre les différents acteurs de la chaîne. Cette approche aide notamment à atténuer les dilapidations de ressources qui sont fréquentes dans la gestion des données de type mégadonnées.

Le DataOps et la Data Science

Dans ce domaine, les spécialistes ont souvent beaucoup de difficultés à accéder aux données de production et à mettre à effet leurs modèles. Pour remédier à cela, ils travaillent généralement avec des échantillons de données et sont bien souvent contraints de collaborer étroitement avec des ingénieurs de données afin d'opérationnaliser leurs modèles.

Le DataOps intervient dans ce contexte afin de permettre aux Data Scientists d'avoir facilement accès à des environnements contrôlés pour pouvoir déployer leurs modèles.

S’il est important de passer d’une approche cloisonnée des données à l’emploi de l’approche DataOps, il est également nécessaire de reconsidérer l’état d’esprit et l’infrastructure opérationnelle de l’entreprise avant de se lancer. Ainsi, l’approche DataOps permet l’alignement des équipes pour créer de la valeur plus rapidement, grâce à une livraison des données de manière fluide. Il améliore également la qualité des données tout au long du pipeline de données pour garantir la fiabilité des modèles analytiques et encourage la reproductibilité des travaux pour encore accélérer la création de valeur, en éliminant les tâches répétitives entre les différents projets. Le DataOps permet de profiter davantage des analyses fournies par la Data Science, notamment dans le domaine de la reproductibilité des résultats. Les analyses et les approches favorisées par la Data Science s’appuient sur un très grand volume de données, qui doivent constamment être réévaluées et réinterprétées en un délai réduit.

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