Qu’est-ce que le DataOps ?

Le DataOps est un ensemble de pratiques de gestion des données collaboratives pensées pour accélérer la livraison, assurer la qualité, favoriser l’alignement des équipes et tirer le meilleur parti des données. Inspiré du DevOps, il a pour objectif de renforcer l’automatisation, l’agilité et la cohérence des fonctions de gestion des données jusque-là cloisonnées.

Alors que le DevOps rationalise les tâches de développement logiciel, le DataOps se concentre sur l’orchestration des processus de gestion et d’analyse des données. Il s’agit notamment de transférer automatiquement les données entre les systèmes, d’identifier et de corriger les erreurs et les incohérences, et de réduire le travail manuel répétitif.

Grâce aux workflows automatisés, le DataOps améliore la disponibilité des données et accélère la livraison à travers les data lakes, entrepôts de données, produits de données et plateformes d’analytique. Il met également l’accent sur les tests et la surveillance continus afin de garantir que les pipelines transmettent avec fiabilité et promptitude des données exactes aux applications en aval, des plateformes de Business Intelligence (BI) aux workloads d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML).

En remplaçant les piles de données isolées par des workflows unifiés de bout en bout, qui prennent en charge un large éventail de cas d’utilisation, le DataOps garantit que des données de qualité sont mises à disposition avec rapidité et cohérence dans tous les services de l’entreprise.

Les entreprises modernes s’appuient sur des informations en temps réel. Alors que les données se multiplient à une vitesse sans précédent et que les modèles de machine learning nécessitent des jeux de données de qualité pour fonctionner, les processus existants ont du mal à suivre le rythme. Si elles ne sont pas prises en compte, ces contraintes peuvent créer des goulets d’étranglement avec pour conséquences des pannes de données, des tableaux de bord obsolètes, des pipelines défaillants et des prédictions de ML inexactes. Le moindre changement de schéma dans un système source peut affecter tout un tableau de bord analytique si les équipes ne sont pas alignées ou si les workflows ne sont pas automatisés.

Le DataOps permet de supprimer ces restrictions. En automatisant les workflows répétitifs et en améliorant la qualité des données, il accélère le délai d’obtention d’informations et renforce les pipelines de données.

En aval, le DataOps permet aux utilisateurs professionnels et aux consommateurs de données d’accéder de manière fiable aux informations, au lieu de devoir attendre les demandes ad hoc des équipes de données. En amont, il offre aux ingénieurs en données des workflows prévisibles, aux data scientists des données d’entraînement cohérentes, et aux analystes un accès plus rapide à des jeux de données organisés.

En fait, le marché des plateformes DataOps, estimé à 3,9 milliards de dollars USD en 2023, devrait atteindre 10,9 milliards d’ici 2028, à mesure que les entreprises délaissent les projets isolés au profit des pratiques DataOps à grande échelle. Cette croissance rapide est portée par les grands avantages du DataOps : prise de décision plus rapide, meilleure qualité des données et pipelines d’analyse résilients, capables de s’adapter aux besoins métier en temps réel.

Le DataOps est souvent abordé parallèlement au DevOps, étant donné qu’ils reposent sur les mêmes principes fondamentaux : efficacité, automatisation, collaboration et amélioration continue. Pourtant, malgré leur ADN similaire, les deux appliquent ces concepts différemment.

Le DevOps se concentre sur le développement logiciel. Il aide les équipes d’ingénierie à livrer leurs logiciels plus rapidement grâce à l’intégration continue et à la livraison continue (CI/CD). L’objectif du DevOps est de rationaliser le cycle de construction, de test et de déploiement des applications et des services.

Le DataOps se concentre sur les workflows de données. Au lieu d’optimiser le déploiement du code, il orchestre les pipelines de données tout au long du cycle de vie de ces dernières, de l’ingestion et la transformation à la validation et à la livraison.

Les méthodologies Agile sous-tendent les deux disciplines, mettant l’accent sur l’itération, les boucles de rétroaction et une création de valeur fréquente. Tout comme les équipes DevOps envoient souvent du code, les équipes DataOps pratiquent un développement Agile pour mettre à jour les pipelines ou publier des produits de données par étapes, plus petites et plus fiables, en affinant les workflows selon des indicateurs en temps réel. 

L’approche CI/CD joue un rôle de soutien dans le DataOps, notamment lorsque l’automatisation gère le contrôle de version, les tests et le déploiement des pipelines de données. Elle favorise la reproductibilité et la qualité dans tous les environnements de production.

La façon la plus simple de définir les choses : le DevOps accélère la livraison logicielle. Le DataOps accélère la livraison des données. Tous deux reposent sur l’automatisation et les principes de l’intégration continue, mais ils résolvent des problèmes différents pour des parties prenantes différentes.

Le DataOps repose sur un ensemble de principes qui définissent clairement le fonctionnement des opérations de données modernes. Ces principes guident le travail des équipes chargées des données, la façon dont les workflows de données sont mis à l’échelle et dont les informations se déplacent au sein de l’entreprise pour assurer la fiabilité.

Pour fournir des données de qualité à l’échelle, le DataOps s’appuie sur un cycle de vie qui guide la manière dont l’information se déplace des entrées brutes aux résultats utilisables. Ce cycle de vie comprend cinq étapes principales :

• Ingérer
• Orchestrez
• Valider
• Déployer
• Contrôler

L’ingestion de données permet d’extraire des données brutes à partir des sources internes et externes vers des environnements centralisés tels que les data lakes et les entrepôts de données. Les processus d’intégration des données, tels que l’extraction, la transformation et le chargement (ETL), consolident les informations dans des formats cohérents afin d’offrir un point de départ fiable pour l’analytique et le machine learning.

Les outils d’orchestration automatisent et séquencent les workflows de données. Au cours de cette étape, les données subissent une transformation : les jeux de données sont nettoyés, structurés et préparés pour l’analyse. L’alignement des schémas et la mise à jour des métadonnées permettent de garantir la cohérence tout au long du cycle de vie des données.

Les tests automatisés vérifient l’exhaustivité, la cohérence et la précision des données. Le contrôle statistique des processus permet de détecter les anomalies en temps réel pour garantir que les jeux de données répondent aux règles métier avant d’être déplacés vers les environnements de production.

Les produits de données validés sont fournis aux utilisateurs professionnels, aux analystes de données et aux modèles de machine learning. La livraison doit rester prévisible et rapide pour permettre une prise de décision en temps réel et des pipelines d’analytique en aval.

Les outils d’observabilité permettent de suivre la performance des pipelines, le temps de fonctionnement et la qualité des données. Les indicateurs et les boucles de rétroaction aident les équipes à identifier les goulots d’étranglement et à optimiser les workflows de bout en bout, afin de renforcer l’amélioration continue.

Les plateformes DataOps offrent les capacités nécessaires pour alimenter les workflows à l’échelle. Elles combinent généralement des moteurs d’orchestration, des cadres d’observabilité et des outils DataOps pour former des piles de données permettant l’analyse des mégadonnées, des workloads de machine learning évolutifs et une livraison fiable des données à travers les environnements de production.

Les principales capacités d’une plateforme DataOps sont les suivantes :

• Ingestion de données évolutive : extrait des données brutes de sources diverses vers un stockage centralisé ou basé sur le cloud avec des efforts manuels minimes, ce qui réduit les goulets d’étranglement tôt dans le pipeline de données.

• Transformation de données de qualité : nettoie, structure et prépare les jeux de données à l’échelle pour assurer les cas d’utilisation en temps réel et les workloads de machine learning. Elle garantit également une qualité des données constante au sein de l’entreprise.

• Visibilité optimisée des métadonnées : suit l’historique, le schéma et le contexte afin que les jeux de données restent traçables et fiables. Cette visibilité améliore la gouvernance et permet d’assurer la traçabilité au sein de l’entreprise. 

• Gouvernance des données sécurisée : définit des contrôles d’accès et des politiques de gouvernance pour protéger les informations sensibles, garantir la conformité et sécuriser l’accès des parties prenantes autorisées.

• Observabilité des données en temps réel : fournit des informations sur les indicateurs de qualité des données, la performance des pipelines et l’état du système, aidant les équipes à détecter les problèmes tôt et à assurer la fiabilité des pipelines d’analyse.

• Orchestration automatisée des workflows : elle séquence les tâches et supprime les tâches manuelles répétitives, permettant aux équipes d’exploitation et aux ingénieurs DataOps de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, tout en améliorant l’évolutivité et l’efficacité.

Le DataOps n’est pas un déploiement unique. Il s’agit plutôt d’un modèle opérationnel itératif, qui évolue en même temps que les besoins de l’entreprise. Un déploiement progressif pratique comprend généralement cinq étapes :

Identifier les sources de données actuelles, l’infrastructure de données, les workflows et les goulets d’étranglement. Clarifier ce que l’entreprise attend de sa prise de décision axée sur les données.

Fédérer les ingénieurs en données, les data scientists, les analystes de données et les équipes d’exploitation informatique. Une propriété clairement définie permet de garantir qu’il n’y a pas de lacune dans les workflows.

Documenter les workflows de données, établir des KPI mesurables et mettre en œuvre des politiques de gouvernance. Le contrôle de version permet de suivre les modifications dans les différents environnements.

Automatiser l’ingestion, la validation et la transformation autant que possible. Utiliser des outils de surveillance et des tableaux de bord pour suivre en temps réel la performance et l’état des pipelines.

Utiliser les boucles de rétroaction pour favoriser l’amélioration continue et garantir l’évolutivité sans perturber les environnements de production.

Même les stratégies DataOps les plus performantes se heurtent à des défis concrets. Quatre aspects courants peuvent influencer la réussite à long terme :

Les environnements de données étant de plus en plus distribués et automatisés, le DataOps n’est plus une simple pratique de support, mais une couche architecturale essentielle. Plusieurs forces accélèrent ce changement, notamment :

• Plateformes DataOps gérées : les environnements cloud réduisent les obstacles à l’adoption en associant orchestration, surveillance et gouvernance intégrées. Ces capacités facilitent le déploiement et la maintenance des outils DataOps.

• Architectures de type data fabric : les data fabrics utilisent les métadonnées actives pour relier les sources de données distribuées sans un travail d’intégration intensif, ce qui permet d’améliorer la gouvernance et l’accès à travers les environnements hybrides et multicloud.

• Modèles de données pilotés par domaine : les principes du maillage de données permettent une propriété décentralisée : les domaines métiers développent et gèrent les produits de données qu’ils fournissent. Ce modèle favorise la collaboration, les contrôles d’accès et les objectifs de libre-service.

• Automatisation pilotée par l’IA : le machine learning automatise de plus en plus des tâches telles que l’enrichissement des métadonnées et l’alignement des schémas, permettant aux pipelines de s’ajuster en fonction de la performance en temps réel.

• Livraison des données en temps réel : la diffusion à faible latence et la validation continue facilitent la gestion des environnements d’analytique et de machine learning, où l’information immédiate génère de la valeur pour l’entreprise.

• Synchronisation des données edge-cloud : le DataOps synchronise de plus en plus les flux de données edge et cloud, prenant en charge un traitement à faible latence sans sacrifier la gouvernance centralisée, la traçabilité ni le contrôle qualité.

• Intégrité des données ESG : face à la multiplication des exigences de durabilité et de conformité, le DataOps favorise la traçabilité des workflows et l’audit pour assurer une gestion des données et un reporting responsables.