Un cadre DataOps est un ensemble structuré de pratiques, de processus, de rôles et de technologies permettant d’opérationnaliser les principes DataOps. Lorsqu’il est mis en œuvre efficacement, le cadre DataOps aide à améliorer la rapidité, la précision, la fiabilité et la gouvernance des opérations de gestion et d’analyse des données.
Plus largement, le DataOps (abréviation de « data operations ») désigne un ensemble de pratiques de gestion collaborative des données inspirées des méthodes DevOps et agiles utilisées dans le développement logiciel et les opérations informatiques (telles que l’intégration continue et la livraison continue). Il met l’accent sur la collaboration, l’automatisation et la qualité afin d’accélérer et de rationaliser la fourniture de données fiables et prêtes à être analysées. Le DataOps considère les données comme un actif stratégique (également appelé produit de données) qui doit être continuellement géré, gouverné et surveillé pour maximiser la valeur métier.
En bref, le DataOps est une discipline, et les cadres DataOps fournissent les méthodes structurées pour le mettre en action. L’architecture DataOps et les outils DataOps permettent ensuite de concrétiser le cadre dans des environnements réels.
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Les volumes de mégadonnées augmentent rapidement. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et l’analyse des données exigent des jeu de données de qualité et fiables. Et les silos de données s’approfondissent.
Ces défis ne peuvent pas être résolus uniquement avec des data lakes ou des outils de traitement des données ; la gestion des données et les opérations sous-jacentes doivent être réécrites. Le DataOps propose une approche structurée qui met l’accent sur l’automatisation, la collaboration, la gouvernance et l’amélioration continue.
Cependant, il est compliqué de transformer le concept de DataOps en méthodes de travail pleinement opérationnelles et applicables, surtout en partant de zéro. Les cadres DataOps fournissent les pratiques, les processus, les rôles et les technologies essentiels à une mise en œuvre DataOps efficace et cohérente tout au long du cycle de vie des données.
Sans cadre, les implémentations DataOps risquent de créer des incohérences entre les équipes, un décalage avec les objectifs métier et de nouveaux problèmes de qualité et goulets d’étranglement.
Les cadres DataOps aident les entreprises à orchestrer plusieurs composantes essentielles de la gestion des données et de l’analytique :
Le DataOps permet l’automatisation et l’orchestration des workflows de données à chaque étape du pipeline de données, notamment l’intégration, l’ingestion, le traitement , le stockage et l’analyse des données.
En séquençant ces activités, le DataOps garantit que les données sont efficacement déplacées et traitées afin qu’elles soient rapidement disponibles pour analyse. L’automatisation réduit également les tâches répétitives telles que l’extraction, la transformation et le chargement des données, ainsi que le risque d’erreur humaine.
Un aspect clé de l’orchestration des données est sa capacité à gérer les dépendances. Cette capacité permet de s’assurer que les données sont traitées dans le bon ordre et qu’aucune modification ni aucune mise à jour à un stade donné n’a d'incidence négative sur les processus en aval.
Les cadres DataOps permettent de mettre en place des structures de gouvernance des données claires. La gouvernance contribue à garantir que les données sont exactes, cohérentes et sécurisées. Elle définit les politiques, les procédures et les normes qui régissent la manière dont les données sont collectées, stockées, gérées et utilisées au sein de l’entreprise.
La gestion de la qualité des données est une composante fondamentale de la gouvernance des données. Elle se concentre spécifiquement sur les pratiques visant à améliorer et à maintenir la qualité des données de l’entreprise, notamment la validation des données, le nettoyage des données et l’application des normes relatives aux données.
L’intégration continue et le déploiement continu (CI/CD) favorisent un développement et un déploiement rapides et itératifs des projets de données. Adoptées par l’ingénierie logicielle, les pratiques CI/CD impliquent l’automatisation des processus de construction, de test et de déploiement, afin que les équipes de données puissent rapidement identifier et résoudre les problèmes et proposer de nouvelles fonctionnalités et améliorations.
Le contrôle de version et les tests automatisés sont deux aspects essentiels de l’approche CI/CD :
La surveillance et l’observabilité des données aident les équipes de données à identifier et à résoudre de manière proactive les problèmes au sein des pipelines de données. Elles facilitent la collecte, l’analyse et la visualisation des journaux, événements et indicateurs du pipeline de données (comme le temps de traitement des données, l’utilisation des ressources et le taux d’erreur).
Ce suivi aide les équipes de données à mieux comprendre la performance et l’intégrité des workflows de données, afin d’identifier les goulots d’étranglement et d’optimiser la performance du pipeline. En surveillant les schémas d’accès aux données et d’utilisation, l’observabilité peut également aider les entreprises à respecter les réglementations sur la confidentialité des données (comme le RGPD) et à identifier les risques pesant sur leur sécurité.
Grâce à des outils, processus et pratiques partagés, DataOps brise les silos et encourage la collaboration entre équipes (ingénierie des données, data science et analyse de données), afin que chacun ait un accès constant à des données fiables lorsque cela est nécessaire.
La collaboration est soutenue par un autre sous-produit du DataOps : le libre-service. Cette capacité offre aux utilisateurs professionnels des tableaux de bord et d’autres outils pour une prise de décision en temps réel axée sur les données.
Le DataOps encourage également une culture d’amélioration continue et d’innovation. En collaborant étroitement, les équipes peuvent plus facilement identifier et résoudre les goulets d’étranglement et les inefficacités de leurs pipelines et workflows de données.
Les entreprises qui mettent en œuvre avec succès leur cadre DataOps peuvent bénéficier des avantages suivants :
L’adoption d’un cadre DataOps peut considérablement améliorer la qualité et l’exactitude des données d’entreprise. Les pratiques et les outils DataOps (y compris les plateformes DataOps) permettent de mettre en place et d’appliquer des procédures robustes de gouvernance, d’observabilité et de transformation des données.
Ces processus permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, précises et prêtes à répondre aux besoins des différentes parties prenantes. Les données de qualité permettent d’obtenir des informations plus précises et plus fiables, susceptibles d’améliorer la prise de décision et les résultats.
Le DataOps permet de s’assurer que les bonnes données sont fournies aux bonnes équipes au bon moment. En rationalisant et en automatisant les processus de gestion et d’analyse des données, le DataOps permet aux équipes de traiter et d’analyser les données brutes rapidement et efficacement, afin d’en tirer des informations plus rapidement.
Cette accélération peut constituer un avantage concurrentiel important, car les entreprises peuvent réagir rapidement à l’évolution des conditions du marché et des besoins de leurs clients.
Les cadres DataOps aident les entreprises à accroître l’efficacité et à optimiser les ressources au sein des équipes de données en rationalisant les processus de données et en utilisant l’automatisation pour réduire les tâches manuelles répétitives. Cela permet aux ingénieurs de données et aux équipes d’exploitation de se concentrer sur les activités à plus forte valeur ajoutée.
Une mise en œuvre réussie du DataOps permet aux équipes de données de consacrer moins de temps à la résolution des problèmes de qualité ou de pipeline, et plus de temps aux tâches stratégiques.
Elle favorise également la collaboration et les boucles de rétroaction, et contribue à garantir que les données utilisées dans toute l’entreprise sont de qualité et fiables. Il en résulte une entreprise plus agile, capable de mieux s’adapter à l’évolution des exigences métier et de tirer parti des nouvelles opportunités.
Les cadres DataOps permettent d’accélérer et de simplifier les implémentations DataOps. Bien que les cadres diffèrent d’une entreprise à l’autre, les éléments et les étapes typiques sont les suivants :
La première étape du cadre DataOps consiste généralement à évaluer les capacités et l’environnement de données de l’entreprise. Cette évaluation porte généralement sur les sources de données, les systèmes, les applications, les pipelines et les magasins de données, ainsi que sur les personnes, les processus et les workflows qui les soutiennent tout au long du cycle de vie des données.
L’objectif est d’identifier les lacunes ou les inefficacités des pratiques existantes de gestion et d’analyse des données, et de déterminer les aspects de l’entreprise sur lesquels les pratiques DataOps peuvent avoir le plus grand impact.
Une fois l’état actuel de l’entreprise et ses capacités de données évalués, l’étape suivante consiste à définir une stratégie DataOps et une feuille de route définissant clairement les objectifs, les cas d’utilisation priorisés et des jalons mesurables. Cette étape inclut également l’identification des personnes, des processus, des outils et des technologies nécessaires pour opérationnaliser les composantes du DataOps telles que l’orchestration, la gouvernance et l’observabilité.
Un cadre DataOps adapté favorise l’amélioration itérative, répondant à la fois aux besoins à court terme (tels que la fiabilité des pipelines et la qualité des données) et aux objectifs à long terme (tels que les projets d’IA et l’analytique avancée).
Pour mettre en œuvre efficacement son cadre DataOps, il est essentiel de créer des équipes DataOps dédiées (ou d’intégrer des rôles DataOps au sein des équipes existantes).
Les membres de l’équipe peuvent provenir de différentes fonctions (par exemple, ingénieurs de données, data scientists, analystes de données et utilisateurs finaux professionnels), afin de garantir une approche collaborative et transversale. Ces équipes sont chargées de mettre en œuvre, de gérer et d'optimiser en continu et de manière itérative les opérations de gestion des données et d’analytique.
Après avoir défini les besoins de l’entreprise et les responsabilités des équipes, les entreprises doivent mettre en place des pratiques de gestion des données, ainsi que le matériel et les logiciels nécessaires pour soutenir leurs objectifs DataOps.1
Ce processus comprend des décisions sur la manière dont les données seront acquises, transformées et modélisées, sur les plateformes de données qui seront utilisées (par exemple, les entrepôts de données, les data lakes et les data lakehouses), et sur les outils qui seront adoptés pour assurer l’orchestration, l’observabilité et la gouvernance. Il est essentiel que ces pratiques et ces outils favorisent l’évolutivité au fur et à mesure que les volumes de données et les besoins métier évoluent.
Il est également important de mettre en place des structures de gouvernance des données claires qui définissent les rôles, les responsabilités et les processus permettant de gérer et d’utiliser les données sensibles de manière cohérente et conforme.
Ces structures de gouvernance doivent être intégrées directement dans les processus DataOps, la stratégie de données et les flux de données afin de garantir que les données restent de qualité, cohérentes, sécurisées et conformes tout au long de leur cycle de vie. Les directives concernant les contrôles d’accès, les formats de données, la traçabilité des données, la gestion des données de référence (MDM), les métadonnées et les conventions de nommage peuvent être appliquées par le biais de l’automatisation.
L’opérationnalisation du DataOps est un processus continu qui nécessite une surveillance et une itération permanentes pour garantir une performance et des résultats optimaux. Les équipes chargées des données doivent mettre en place des pratiques et des outils pour suivre la performance et l’état des pipelines de données (notamment des dimensions telles que le schéma, la traçabilité et le volume), identifier et résoudre les problèmes ou les goulets d’étranglement au fur et à mesure qu’ils surviennent, et affiner en permanence les pratiques DataOps pour améliorer la prise de décision et favoriser la création de valeur.
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1 « Good practices for the adoption of DataOps in the software industry », IOP Publishing, 2020.