DataOps : comment transformer les données en informations exploitables

Les entreprises ont eu du mal à bien collaborer autour de leurs données, qui peuvent avoir un impact sur tout, de la transformation numérique aux concepts avancés tels que l'IA et le ML. DataOps n'est pas sans défis ; la construction, la gestion et la mise à l'échelle des pipelines de données nécessitent une réflexion approfondie sur la réutilisation, la portabilité à travers l'infrastructure et les applications, ainsi que sur la maintenance et la gouvernance à long terme. Et ce ne sont là que quelques-uns des problèmes auxquels sont confrontées les entreprises. C'est pourquoi les piles technologiques DataOps doivent se concentrer sur la fourniture de capacités clés, notamment l'extraction, l'intégration, la transformation et l'analyse des données.

DataOps - Pourquoi est-ce important ?

L'entreprise subit un changement sismique, passant d'un développement d'applications en silo et de référentiels de données, à une architecture plus composable et réutilisable. En outre, il y a une demande croissante de rapidité et d'agilité, ainsi que l'afflux de technologies perturbatrices, telles que le cloud, l'IoT et l'IA. Les organisations qui souhaitent gagner gros doivent agir et s'adapter rapidement pour déployer et mettre à l'échelle de nouveaux logiciels et solutions qui offrent aux clients une expérience supérieure et répondent à leurs besoins en constante évolution. Pour ce faire, elles doivent également être en mesure d'agréger, d'intégrer et d'analyser rapidement les sources de données.

Malgré ce besoin de rapidité, les outils et les processus de création et de traitement des données ne sont pas normalisés de manière à favoriser l'innovation rapide et, en fin de compte, à aider les organisations à se transformer. Le DataOps est essentiel pour relever les défis liés à l'acquisition, au stockage et à la gestion des données. En outre, les entreprises sont confrontées à une complexité croissante de leurs environnements informatiques. Selon une enquête récente, plus de 80 % des entreprises ont une stratégie de cloud hybride ou multi-cloud. Afin de gérer de manière rentable et sécurisée des volumes de données de plus en plus importants, les entreprises doivent adopter le DataOps.

DataOps pour gérer la croissance des données

Le DataOps existe depuis une dizaine d'années, mais il a récemment pris de l'ampleur en raison de l'énorme défi auquel les entreprises sont confrontées aujourd'hui pour traiter un ensemble de données vaste et complexe généré à des rythmes de plus en plus rapides. Avec les nouvelles technologies telles que l'internet des objets (IoT), l'informatique dans le cloud et la puissance du Big Data désormais intégrées dans l'usage quotidien, les entreprises génèrent au moins 50 fois plus de données qu'il y a seulement cinq ans. Et qui dit plus de données dit besoin d'une plus grande efficacité, et les experts en données sont très demandés.

Lorsque nous avons entendu parler pour la première fois de DataOps et que nous avons réfléchi à son impact potentiel sur les entreprises, nous étions enthousiastes, mais nous pensions qu'il s'agissait d'une méthodologie radicalement nouvelle. Ce que nous ne savions pas à l'époque, c'est que de nombreuses entreprises utilisaient déjà des pratiques similaires pour gérer certains aspects de la gestion des donnéesen particulier autour de l'entreposage de données et de l'analyse. Et tout comme DevOps, DataOps n'est pas un produit, mais plutôt un changement culturel soutenu par de nombreux produits - de nombreux produits existants. Il est donc important pour les entreprises qui souhaitent adopter DataOps de tenir compte de ce qu'elles possèdent déjà, comme les entrepôts de données d' entreprise et les outils ETL, et de ce qu'elles pourraient avoir besoin d'acquérir, de remplacer ou de moderniser. Au final, les entreprises se retrouveront avec plusieurs systèmes pour support le pipeline de données.

Les défis du DataOps et du Big Data

La plupart des entreprises ont investi dans une infrastructure de données importante afin d'extraire, de charger et de stocker leurs données pour tirer parti de l'analyse des données big data et des technologies. Cependant, ces infrastructures sont souvent superposées, difficiles à gérer et pleines d'outils hérités qui entravent le transfert et l'intégration des données. En outre, les organisations ont investi des ressources considérables dans des outils tels que l'entreposage de données, les entrepôts de données, les marts de données et les marts de données. Ces entrepôts de données ont été utilisés pour modéliser les données, mais ont généralement été mis en œuvre avec un modèle de données prédéfini. Un système d'informatique décisionnelle nelle (BI), un entrepôt de données d'entreprise ou tout autre ensemble d'outils peut contribuer à l'exécution d'un travail de transformation des données.

Conclusion

La révolution technologique crée des opportunités sans précédent pour faire bouger les choses grâce aux données. En analysant les données qui alimentent les entreprises modernes, nous sommes en mesure d'apporter de la valeur dans toutes les dimensions de nos organisations. Comme c'est le cas pour toute transformation, les avantages de la mise en place d'un environnement analytique intégré et libre-service seront réalisés par les "utilisateurs" plutôt que par le service informatique. En s'appuyant sur la puissance de la science des données, les chefs d'entreprise peuvent atteindre l'excellence opérationnelle et rivaliser efficacement avec les vagues croissantes de concurrents. Pour que le personnel chargé de la science des données et de l'analyse réussisse, il doit être exposé à l'ensemble de la technologie et des processus nécessaires pour support utilisation efficace des données.

À propos de Traci Curran

Traci Curran est directrice du marketing produit chez Actian, où elle se concentre sur la plateforme de données Actian. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le marketing technologique, Traci a dirigé des lancements de startups et d'entreprises établies comme CloudBolt Software. Elle se spécialise dans la communication de la façon dont la transformation numérique et les technologies de l'informatique en nuage génèrent un avantage concurrentiel. Les articles de Traci sur le blogue d'Actian démontrent comment tirer parti de la plateforme de données pour une innovation agile. Découvrez ses articles pour accélérer vos initiatives en matière de données.