Architecture DataOps : 5 composants clés et comment démarrer

Le DataOps est une approche collaborative de gestion des données qui combine l’agilité du DevOps avec la puissance de l’analytique. Il vise à rationaliser l’ingestion de données, le traitement et l’analytique en automatisant et en intégrant divers workflows. Une architecture DataOps est la base structurelle qui soutient la mise en œuvre des principes DataOps au sein d’une organisation. Elle englobe les systèmes, les outils et les processus qui permettent aux entreprises de gérer leurs données de manière plus efficace.

Dans cet article :

• Architecture de données héritée et architecture DataOps
• 5 composants clés d’une architecture DataOps
• Comment adopter une architecture DataOps ?

Les architectures de données héritées, qui ont été largement utilisées depuis des décennies, se caractérisent souvent par leur rigidité et leur complexité. Ces systèmes se présente généralement sous forme d’environnements de stockage de données cloisonnés et de traitement, avec des processus manuels et une collaboration limitée entre équipes. De ce fait, ils peuvent être lents, inefficaces et sujets aux erreurs.

Défis des architectures de données héritées

Voici quelques-uns des principaux défis associés aux architectures de données héritées :

• Manque de flexibilité : les architectures de données traditionnelles sont souvent rigides et inflexibles, ce qui complique l’adaptation aux besoins changeants des entreprises et l’intégration de nouvelles sources de données ou technologies.
• Traitement lent des données : en raison de l’approche manuelle de nombreux workflows dans les architectures héritées, le traitement de données peut prendre beaucoup de temps et mobiliser beaucoup de ressources.
• Silos de données : les architectures héritées entraînent souvent le stockage et le traitement des données dans des environnements cloisonnés, ce qui peut limiter la collaboration et entraver la capacité à générer des informations complètes.
• Qualité des données médiocre : le manque d’automatisation et de gouvernance des données dans les architectures héritées peut entraîner des problèmes de qualité des données, comme des données incomplètes, inexactes ou des doublons.

Comment une architecture DataOps répond-elle à ces défis ?

L’architecture DataOps permet de surmonter les défis posés par les architectures de données héritées de plusieurs manières :

• Flexibilité accrue : la conception modulaire de l’architecture DataOps facilite l’intégration de nouveaux outils, technologies sources de données, et donne ainsi aux organisations les moyens de s’adapter rapidement à l’évolution de leurs besoins métier.
• Traitement plus rapide des données : en automatisant les workflows de données et en tirant parti des technologies modernes de traitement des données, l’architecture DataOps accélère l’ingestion, la transformation et l’analyse des données.
• Collaboration améliorée : le DataOps met l’accent sur la collaboration transversale, en éliminant les barrières entre les équipes de données et en leur permettant de travailler ensemble plus efficacement.
• Amélioration de la qualité des données : l’utilisation de l’automatisation et de la gouvernance des données dans l’architecture DataOps permet de garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.

1. Sources de données

Les sources de données constituent l’épine dorsale de toute architecture DataOps. Elles incluent les différentes bases de données, applications, API et systèmes externes à partir desquels les données sont collectées et ingérées. Les sources de données peuvent être structurées ou non structurées, et elles peuvent résider sur site ou dans le cloud.

Une architecture DataOps bien conçue doit relever les défis liés à l’intégration de données provenant de sources multiples et garantir que les données sont propres, cohérentes et exactes. La mise en œuvre de contrôles de qualité des données, le profilage et le catalogage des données sont essentiels pour maintenir une vue précise et à jour des actifs de données de l’organisation.

2. Ingestion et collecte des données

L’ingestion de données implique le processus d’acquisition de données à partir de diverses sources et leur introduction dans l’environnement DataOps. Ce processus peut être effectué à l’aide de divers outils et techniques, tels que le traitement par lots, le streaming ou l’ingestion en temps réel.

Dans une architecture DataOps, il est essentiel d’avoir un processus d’ingestion de données efficace et évolutif, capable de gérer des données provenant de diverses sources et formats. Cela nécessite la mise en œuvre d’outils et de pratiques d’intégration de données robustes, tels que la validation et le nettoyage des données, ainsi que la gestion des métadonnées. Ces pratiques permettent de s’assurer que les données ingérées sont exactes, complètes et cohérentes sur toutes les sources.

3. Stockage des données

Une fois les données ingérées, elles doivent être stockées sur une plateforme de stockage de données adaptée, capable de s’adapter à leur volume, à leur variété et à leur vitesse. Les plateformes de stockage de données peuvent inclure des bases de données relationnelles traditionnelles, des bases de données NoSQL, des data lakes ou des services de stockage basés sur le cloud.

Une architecture DataOps doit prendre en compte les performances, l’évolutivité et les implications financières de la plateforme de stockage de données choisie. Elle doit également aborder les questions liées à la sécurité des données, à la confidentialité et à la conformité, en particulier lorsqu’il s’agit de données sensibles ou réglementées.

4. Traitement et transformation des données

Le traitement et la transformation des données permettent la manipulation et la conversion des données brutes en un format adapté à l’analyse, à la modélisation et à la visualisation. Cela peut inclure des opérations telles que le filtrage, l’agrégation, la normalisation et l’enrichissement, ainsi que des techniques plus avancées comme le machine learning et le traitement automatique du langage naturel.

Dans une architecture DataOps, le traitement et la transformation des données doivent être automatisés et rationalisés à l’aide d’outils et de technologies capables de gérer de gros volumes de données et des transformations complexes. Cela peut impliquer l’utilisation de pipelines de données, de plateformes d’Intégration de données ou de frameworks de traitement de données.

5. Modélisation et calcul de données

La modélisation et le calcul de données impliquent la création de modèles analytiques, d’algorithmes et de calculs permettant aux organisations d’en tirer des informations et de prendre des décisions fondées sur les données. Cela peut inclure l’analyse statistique, le machine learning, l’intelligence artificielle et d’autres techniques d’analyse avancée.

Un aspect clé d’une architecture DataOps est la capacité à développer, tester et déployer rapidement et efficacement des modèles de données et des algorithmes. Cela nécessite l’Intégration de plateformes de science des données, d’outils de gestion de modèles et de systèmes de contrôle de versions facilitant la collaboration et l’expérimentation entre data scientists, analystes et ingénieurs.

La mise en œuvre d’une architecture DataOps peut être une entreprise complexe et difficile, en particulier pour les organisations disposant d’écosystèmes de données vastes et diversifiés. Cependant, en suivant une approche structurée et en se concentrant sur les composants clés décrits ci-dessus, les organisations peuvent créer et déployer un environnement DataOps :

1. Évaluation de la situation actuelle : commencez par évaluer l’infrastructure, les processus et les pratiques de données présents dans votre organisation. Identifiez les points forts et faiblesses de votre approche actuelle, et identifiez les domaines d’amélioration.
2. Définir l’état cible : développez une vision claire de ce que vous souhaitez réaliser avec votre architecture DataOps et établissez un ensemble d’objectifs conformes à la stratégie et aux priorités globales de votre organisation.
3. Identifier la pile technologique : déterminez les outils, les technologies et les plateformes qui formeront la base de votre architecture DataOps. Cela consiste à rechercher et évaluer diverses options, mais aussi prendre en compte des facteurs tels que l’évolutivité, la performance et le coût.
4. Élaborer un framework de gouvernance des données : établissez des politiques, des procédures et des directives pour gérer les données tout au long de leur cycle de vie, en veillant à ce que les exigences en matière de qualité des données, de sécurité et de conformité soient respectées.
5. Mettre en œuvre l’Intégration et l’automatisation des données : rationalisez et automatisez les processus d’ingestion, de traitement et de transformation des données à l’aide d’outils et de technologies qui permettent un traitement efficace et précis de grands volumes de données.
6. Favoriser la collaboration et la communication : encouragez la coopération et la collaboration entre les professionnels des données, y compris les ingénieurs de données, les data scientists et les analystes. Mettez en œuvre des outils et des pratiques qui facilitent la communication, le partage des connaissances et la résolution globale des problèmes.
7. Surveiller et améliorez continuellement : mettez en place des outils de surveillance et d’analytique qui vous permettent de suivre la performance de votre architecture DataOps et d’identifier les domaines où des améliorations peuvent être apportées. Affinez et optimisez en permanence vos processus et vos pratiques pour garantir que votre environnement DataOps est toujours agile, efficace et résilient.