Il s’agit d’une méthodologie collaborative de gestion des données dédiée à l’amélioration de la communication, de l’intégration et de l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et consommateurs de données au sein d’une organisation (i). Gartner a évalué le coût annuel des données de mauvaise qualité, inexactes ou obscurcies à environ 12,9 millions de dollars pour les entreprises (ii).Les méthodes du DataOps sont très similaires à celles du DevOps, à savoir un ensemble d’outils et de pratiques qui améliore l'efficacité et la réactivité du processus de développement et maximise la qualité du produit final en maximisant l'autonomisation des équipes, la communication et la collaboration transverses ainsi que l'automatisation technologique.
C’est justement cette approche que le DataOps applique aux outils qu’utilise une entreprise pour collecter, sélectionner, surveiller et utiliser les données. Aussi bien le DevOps que le DataOps poursuivent l’objectif ultime de supprimer l'effet de silo, selon lequel les équipes fonctionnent sans communiquer entre elles, sans se coordonner ni collaborer de façon efficace au sein de l’entreprise. Le DataOps aide alors à améliorer la visibilité, la fiabilité et la capacité d'action des données dans l'ensemble de l'organisation.
Appliquer l'observabilité des données au DataOps
En appliquant l'observabilité des données, les équipes chargées des données peuvent surveiller et gérer les données et les processus de l'entreprise. A cet égard, la culture d’entreprise, les meilleures pratiques et les solutions technologiques comme les systèmes de surveillance automatisés et les tableaux de bord jouent tous un rôle important. Les ingénieurs DataOps sont chargés d’identifier les données les plus utiles et de maintenir la fiabilité des sources ;néanmoins, il devient indispensable de posséder des données sur l’infrastructure DataOps elle-même, en raison de la surabondance croissante de données disponibles aujourd'hui. Grâce à l’observabilité des données, les ingénieurs DataOps surveillent le flux, la qualité et la présentation des données pour apporter des réponses rapides et efficaces aux problèmes émergents, de la source au point d'utilisation. Ils bénéficient d’une bonne visibilité sur les paramètres de qualité, d'exactitude et de pertinence des données, et du cheminement des données depuis leur source. Enfin, une observabilité des données bien conçue envoie des notifications automatiques et des rapports à tous les professionnels concernés en cas de survenue d’un problème, et indique également la meilleure marche à suivre pour le contenir et le résoudre.Pourquoi l'observabilité des données est cruciale ?
Pour assurer le succès sur le long terme de l’organisation, il ne suffit pas d’adopter une approche réactive du traitement des données ; au contraire, la surveillance du flux de données doit être proactive pour permettre aux professionnels des données de réagir rapidement aux problèmes avant que leurs conséquences ne soient dommageables à l'entreprise. En temps réel, cela requiert une excellente observabilité des données et des infrastructures. Auparavant, les entreprises pouvaient prendre quelques heures, voire quelques jours pour réagir en cas de défaillance de leur infrastructure de données ; désormais, le gage de leur pérennité dépend de leur capacité à devancer la concurrence. Chaque seconde d'interruption d'un processus métier a un coût et impacte directement l’accès aux données ; s'appuyer sur des données erronées peut se révéler catastrophique. L'observabilité des données a l’avantage de surveiller simultanément les données et les infrastructures, alors qu’historiquement, les équipes chargées des données et de l'informatique surveillaient soit l’un soit l’autre. Le statut critique des données dans les processus aujourd’hui impose d’opérer une surveillance généralisée, pour garantir un niveau de service d’au minimum 99 %.Une approche encore récente
Si le DataOps est une approche relativement jeune, l’observabilité des données est encore plus récente ; toutefois, aucune ne peut être considérée comme éphémère ou bientôt passée de mode. Le DataOps répond au besoin, pour les entreprises, d’une approche plus collaborative de la gestion de leurs données et d’une réflexion plus globale sur le partage et la transmission des données dans l'entreprise. De l’autre côté, on constate une adoption et un déploiement de l'observabilité des données principalement par les jeunes organisations qui s’appuient sur des architectures de données modernes. Mais également par les entreprises« digital natives », qui s’appuient sur les données pour gérer leurs activités. Le contrôle de la qualité des données opéré par les grandes organisations est davantage traditionnel, même si on constate une évolution du marché évolue et l’intégration de l'observabilité des données à un nombre croissant d’offres. Il est important que chaque entreprise comprenne ce besoin, même si elle n’arrive pas à quantifier ce besoin. Les entreprises semblent encore ignorantes des avantages que peuvent procurer le DataOps et l’observabilité, quand on voit qu’au moins 60 % des entreprises ne mesurent pas exactement les pertes dues à des données erronées ou mal utilisées selon une étude de Gartner(iii).De façon générale, les données sont toujours indispensables aux entreprises pour venir éclairer leurs décisions à tous les niveaux. Les données externes - démographie, ressources, tendances - apportent des informations nécessaires pour déterminer la vision à long terme et la stratégie commerciale de l’entreprises. En parallèle, les données internes - productivité et bien-être des employés, santé de l'infrastructure de l'entreprise et mesures de performance - aident à corriger les défauts, à capitaliser sur les forces et à fonctionner de manière plus agile. Forrester estime qu’un analyste de données passe 40 % de son temps à gérer les problèmes de données (iv). De nombreuses entreprises ont finalement pris conscience de la nécessité d’une méthodologie DataOps, mais sans observabilité, le DataOps sera toujours annihilé. La clé du succès d'une entreprise est une prise de décision bien informée ; la clé de la prise de décision repose sur le DataOps ; la clé d'une approche DataOps efficace est l'observabilité des données.
Par Thibaut Gourdel, Responsable Marketing Produit Technique chez Talend
