Qu’est-ce que le DataOps ?
Cette nouvelle approche suscite de plus en plus d’attention car elle semble répondre de nombreux défis.
Le Gartner définit le DataOps comme « une pratique de gestion des données collaborative axée sur l’amélioration de la communication, de l’intégration et de l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires de données (ingénieurs de données, architectes de données, gestionnaires de données) et les consommateurs de données (Data Scientists, Business Analysts, Business teams) à travers une organisation ».
Les DataOps dans le cadre organisationnel et technologique dérivé du DevOps, qui vise à apporter l’agilité, l’automatisation et le contrôle entre les différents parties prenantes du projet de données, y compris l’équipe informatique (responsables des opérations informatiques, application développeurs, architectes), l’équipe d’analyse (propriétaires de produits de données, scientifiques de données/ ingénieurs, gestionnaires de données) et l’équipe commerciale.
La DataOps rend opérationnel le système d’analyse en tirant parti du vaste écosystème du Big Data, en constante évolution, et des compétences de tous les parties prenants sur les données. Ses principaux piliers sont la flexibilité (approche DevOps, méthodes agiles, répétabilité), la gouvernance des données (suivi, contrôle des processus, gestion de la sécurité) et l’orchestration (pipelines conditionnels, batch/streaming, conteneurisation, auto-calibrage/régénération, équilibrage de charge avancé). La DataOps vise à améliorer et à optimiser le cycle de vie des données et des analyses en termes de rapidité et de qualité. La DataOps utilise la technologie pour automatiser la conception, le déploiement et la gestion
des livraisons de données. Il sert d’orchestrateur technologique pour les projets de données.
Principes principaux des DataOps
Bien qu’il n’ait été utilisé que récemment, il repose sur deux approches bien connues :
- Agile : L’agilité des données consiste à mettre en place des cas d’utilisation qui peuvent être rapidement déployés pour renforcer la confiance dans les équipes et la démonstration de leur valeur. Ces pratiques favorisent la communication et la collaboration entre les équipes, permettant un déploiement plus rapide des projets et une réduction des coûts.
- DevOps : DevOps est basé sur deux concepts principaux : Continuous Integration (CI) et Continuous Delivery (CD)
- L’intégration continue consiste à construire, intégrer et tester un nouveau code dans un
de manière répétée et automatisée. Elle permet d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes potentiels. - Le déploiement continu permet d’automatiser la livraison des logiciels. Dès qu’une application a été délivrée et
à chaque étape des tests de qualification, le DevOps lui permet alors de passer en production. Pour simplifier, l’approche DevOps assure l’alignement du développement et des équipes opérationnelles pour automatiser chaque étape du cycle de création de logiciels, de son développement et déploiement à la direction.
- L’intégration continue consiste à construire, intégrer et tester un nouveau code dans un
- Quelques pratiques sont communes aux DevOps et aux DataOps :
- Automatisation (CI/CD)
- Tests unitaires
- Gestion de l’environnement
- Gestion des versions (versioning)
- Suivi du dév
Le DataOps est un mélange des deux, mais il est plus difficile à mettre en place car il s’applique aussi bien aux données
développement de logiciels, ce qui signifie que les équipes chargées des données et de l’informatique ne travaillent généralement pas pour le même service. La Dataops à pour but de réunir les deux mondes les équipes en charges des données et celles en charge de l’informatique !
