Règles de gestion des données pour éviter les erreurs de données

Data Ops est une nouvelle façon d'aborder le déploiement des données et des solutions analytiques.

Le succès de cette méthodologie repose sur des techniques qui favorisent une transmission des données plus rapide, plus souple et plus fiable. Pour tenir cette promesse, prenons le temps d'analyser cette phrase : "il ne s'agit pas seulement de bien construire les systèmes, mais aussi de construire les bons systèmes".

De nombreuses définitions, interprétations et publications différentes abordent le concept de DataOps, mais c'est bien plus que cela. Il s'agit d'une façon de comprendre, découvrir, produire des analyses et créer des renseignements exploitables à partir de données.. Dans un monde en mutation qui tourne autour des données, les latences dans les produits de données ou leur analyse ne sont plus acceptables.

Toute l'organisation doit être mise à contribution pour support déploiement et l'amélioration des projets de données et d'analyse !

Définition de Data Oops

Le concept de DataOps est apparu en réponse aux défis posés par les systèmes de données défaillants et les mises en œuvre de projets de données qui échouent, mais aussi à la fragilité, aux frictions, voire à la peur lorsqu'il s'agit d'utiliser les données. Si vous êtes dans cette situation, ne cherchez pas trop loin...vous êtes au milieu d'un "Oops" de données!

Dans ce contexte de "Data Oops", vous conviendrez que vos équipes chargées des données luttent pour atteindre la vitesse et la fiabilité des projets dirigés.

Les principales raisons sont que les entreprises ont trop de rôles, sont trop complexes et changent constamment d'exigences ou d'objectifs, ce qui rend les tâches difficiles à encadrer et à réaliser.

Cette complexité est exacerbée par un manque de confiance dans les données, allant jusqu'à les "craindre". Cela se produit lorsque nous observons une coordination limitée ou incohérente entre les différents rôles impliqués dans la construction, le déploiement et la maintenance des flux de données. Nous sommes convaincus qu'une organisation qui ne connaît pas ses données est vouée à l'échec.

Comment réussir votre DataOps

En termes simples, DataOps est une pratique de gestion des données collaborative gestion des données qui vise à améliorer la communication, l'intégration et l'automatisation des flux de données entre les gestionnaires de données et les consommateurs de données au sein d'une organisation. Elle est basée sur l'alignement des objectifs confrontés aux résultats. DataOps accepte l'échec et se construit par l'expérimentation continue.

Voici une liste de principes pour un DataOps réussi :

1. Apprenez de DevOpsLes équipes DevOps, à travers leurs techniques de développement et de déploiement d'applications agiles dans vos travaux de données et d'analyse.
2. Identifier des objectifs commerciaux quantifiables, mesurables et réalisables. Vous pourrez alors communiquer plus régulièrement, progresser vers un objectif commun et vous adapter plus facilement.
3. Commencez par identifier et cartographier vos données (type, format, qui, quand, où, pourquoi, etc.) en utilisant des solutions decatalogue de données .
4. Encourager la collaboration entre les différents acteurs concernés par les données en fournissant des canaux de communication et des solutions pour le partage des métadonnées.
5. Prenez soin de vos données, car elles peuvent produire de la valeur à tout moment.. Nettoyez-les, cataloguez-les et intégrez-les aux actifs clés de votre entreprise, qu'elles aient ou non de la valeur.
6. Un modèle peut fonctionner correctement une fois, mais pas avec le lot de données suivant. La sur-spécification et la sur-ingénierie d'un modèle risquent de ne pas être applicables à des données qui n'ont pas été vues auparavant ou aux nouvelles circonstances dans lesquelles le modèle sera déployé.
7. Maximisez vos chances de succès dans l'introduction d'une approche DataOps en en sélectionnant les projets de données et d'analyse qui se heurtent à un manque de collaboration ou qui peinent à suivre le rythme.. Ils vous permettront de mieux démontrer sa valeur.
8. Gardez-le agile, conception courte, développement, test, publication et répétition! Il faut s'en tenir à une conception allégée et s'appuyer sur des changements progressifs. L'amélioration continue est possible lorsqu'une culture de l'expérimentation est encouragée et que les gens apprennent de leurs échecs. N'oubliez pas que la science des données reste de la science!

En résumé, quels sont les avantages de DataOps ?

DataOps aide votre entreprise à se déplacer à la vitesse des données - garder le rythme pour fournir les bonnes données. Il concentre les activités liées aux données sur les objectifs de l'entreprise, et non sur les données analytiques (big data hype). DataOps se concentre également sur la création de valeur à partir de toutes les activités liées aux données, même les plus petites d'entre elles pouvant inspirer les changements culturels nécessaires pour d'autres mises en œuvre à venir.

L'adoption de DataOps dans une culture d'expérimentation est une bonne pratique en matière de données et permet aux innovateurs de l'organisation de commencer à petite échelle et à évoluer rapidement. C'est la voie vers de bonnes pratiques commerciales.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.