Le DataOps est une méthodologie combinant la Data Science et le DevOps pour l’analyse de données. Découvrez tout ce qu’il y a d’important à savoir sur le DataOps
À la croisée du DevOps et de la Data Science, le DataOps (Data Operations) est une discipline émergente qui gagne du terrain dans les entreprises. Elle consiste à combiner les équipes Data Ops avec les rôles de Data Engineer et Data Scientist.
Qu'est-ce que le DataOps ?
Au fil des dernières années, deux innovations ont bouleversé le monde de l’entreprise. La méthodologie DevOps change la vie des équipes IT et développeurs, tandis que la Data Science permet désormais de se baser sur les données pour prendre les meilleures décisions.
À présent, le DataOps est une méthodologie visant à combiner ces deux disruptions. C’est une méthodologie agile, orientée-processus pour l’analyse de données.
En collaboration avec les Data Scientists, les équipes DevOps créent des outils et des processus permettant à l’entreprise de tirer pleinement profit des données.
À quoi sert le DataOps ?
Les applications basées sur l’analyse de données offrent de nombreuses possibilités, mais sont parfois difficiles à créer et à mettre en place. Les données elles-mêmes peuvent être compliquées à gérer.
Le but du DataOps est de simplifier la conception, le développement, et la maintenance de ces applications. L’objectif est d’améliorer la façon dont les données sont gérées et dont les produits sont créés.
Ces améliorations sont alignées avec les objectifs de l’entreprise. Ainsi, le DataOps permet à une organisation de devenir Data-Driven.
DataOps vs DevOps : quelle est la différence ?
Les termes » DataOps » et » DevOps » peuvent être intimidants, mais ces concepts sont en fait assez simples. Pour bien comprendre la différence entre les deux, il faut d’abord savoir ce dont il s’agit.
Le DevOps est une méthodologie de développement logiciel. Elle apporte la livraison continue (Continuous Delivery) au cycle de vie de développement. Pour ce faire, les équipes de développement et les équipes opérationnelles sont combinées en une seule unité en charge d’un produit ou service.
Le DataOps se base sur cette méthode, pour la Data Science. Les spécialistes tels que les Data Scientists, analystes et autres ingénieurs des données s’associent aux équipes DevOps pour améliorer l’usage des données dans toute l’organisation.
Les principes du DataOps
Tout comme le DevOps, le DataOps se base à l’origine sur la méthodologie agile. Appliquée à la Data Science, cette méthode consiste à délivrer en continu des résultats d’analyse de données dans le but de satisfaire les clients de l’entreprise.
Les grands principes du DataOps sont résumés dans un manifeste officiel. Selon ce document, les équipes DataOps privilégient les analyses en fonction de leurs performances, elles-mêmes mesurées par les » insights » en résultant.
Face à une demande en constante évolution, les équipes DataOps embrassent le changement et cherchent constamment à comprendre les attentes des clients. Ces équipes s’organisent autour d’objectifs spécifiques, et cherchent à mettre en place des processus fiables et extensibles.
Par ailleurs, les équipes DataOps orchestrent les données, outils, codes et environnements du début à la fin. Leur but est d’obtenir des résultats reproductibles. À leurs yeux, les pipelines d’analyse de données sont semblables aux lignes de production d’une usine.
Quels sont les meilleurs cas d'usage ?
Le DataOps est particulièrement adapté à certaines situations. Alors que de nombreuses entreprises injectent désormais le Machine Learning dans leurs produits et services, le DataOps permet de prendre en charge tous les besoins de cette technologie nouvelle.
Cependant, cette approche est utile pour n’importe quel cas d’usage orienté autour des données. Elle permet de profiter plus facilement des avantages offerts par l’analyse de data. Un autre cas d’usage optimal est celui des architectures microservices.
Les difficultés et défis du DataOps
Pour relever les défis du DataOps, il est important d’adopter les bonnes pratiques. La stratégie de gestion de données doit évoluer pour être extensible et réagir aux événements en temps réel.
Une équipe DataOps doit réunir tous les rôles clés de la Data Science comme le Data Analyst, l’ingénieur des données, mais aussi l’ingénieur logiciel, l’architecte ou le manager de produit. En outre, ces équipes doivent être managées de façon à stimuler la collaboration et la communication entre les développeurs, les équipes opérationnelles et les experts Data.
Un Data Scientist peut aussi faire partie d’une équipe DevOps. Toutefois, cet expert peut aussi faire bande à part et oeuvrer de son côté en parallèle.
Comment créer une équipe DataOps
Constituer une équipe DataOps commence par l’identification des projets nécessitant des développements exigeants en données. Il est alors nécessaire d’ajouter des experts en données à l’équipe DevOps.
Certains membres de l’équipe peuvent occuper plusieurs rôles à la fois. À l’inverse, sur des projets d’envergure, plusieurs personnes peuvent occuper le même rôle.
Parmi les principaux rôles du DataOps, on peut citer les analystes et scientifiques des données en charge d’appliquer les meilleures pratiques de développement et gestion de données. Les Data Engineers quant à eux fournissent le système nécessaire pour la Business Intelligence et l’analyse de données.
Quelle que soit sa composition, une équipe DataOps doit couvrir plusieurs expertises cruciales. On peut citer les bases de données, l’intégration, l’orchestration de données, le déploiement de règles, ou encore le contrôle de la confidentialité et la cybersécurité.
Dans tous les cas, les équipes DataOps doivent partager un but commun : répondre aux besoins » data-driven « des services de l’entreprise. Ce but commun permet de s’organiser pour résoudre un problème spécifique de manière collaborative.
Comment se former au DataOps ?
Les entreprises cherchent à constituer des équipes DataOps. Par conséquent, il est intéressant de se former à l’un des rôles de cette méthodologie.
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