Les DataOps pour l'analytics

L'effet transformateur qui accélère la préparation des données et l'extraction d'insights

Transformation basée sur l'analytics : éliminer les obstacles opérationnels grâce aux DataOps

La transformation data-driven est une nécessité pour les CIO et les CDO actuels, et cela ne semble pas près de changer. Les architectures de données modernes, avec l'aide des nouveaux services propulsés par l'IA et des techniques avancées de data science, facilitent l'exploitation optimale de l'analytics dans l'organisation en plus de promouvoir la Data Literacy.

Bien que les nouvelles infrastructures, telles que les data warehouses et data lakes dans le cloud, et les nouvelles technologies, comme le streaming des données, permettent aux entreprises de largement augmenter la disponibilité des données, d'autres critères entrent également en jeu. En effet, il ne faut pas oublier le facteur humain et les processus de livraison de données prêtes à l'emploi, disponibles en continu.

Vos processus doivent changer, afin de livrer une plus grande agilité, une création de valeur accélérée et des données en temps réel aux utilisateurs dans chaque domaine de votre organisation. Heureusement, les DataOps sont là.

« La véritable mission et l'avantage réel des DataOps est de constituer un levier du changement organisationnel, de guider les comportements et de faciliter l'agilité. »

« Innovation Insight for DataOps », Gartner¹

Que sont les DataOps pour l'analytics ?

Gartner définit les DataOps comme « une pratique de gestion collaborative de la data centrée sur l'amélioration de la communication, de l'intégration et de l'automatisation des flux de données entre la gestion de la data et les consommateurs au sein d'une organisation ». 1

Cette méthodologie concerne l'adoption de technologies d'intégration modernes, les processus qui transforment les données brutes en données prêtes à l'emploi et les équipes qui exploitent les données. Le but est de rassembler les deux côtés de l'équation de la livraison de données afin qu'ils soient alignés : d'une part, les exigences du data manager en termes de contrôle, transparence et vérifiabilité ; et d'autre part la nécessité pour l'utilisateur métier d'obtenir des données prêtes à l'emploi disponibles en temps réel, afin d'en extraire la plus grande valeur possible pour l'entreprise.

Comment les DataOps peuvent-ils impacter votre organisation ?

La transformation data-driven requiert une approche agile sur toute la chaîne logistique des données, de votre infrastructure à vos processus, en passant par vos collaborateurs. Les DataOps vous aident à rassembler tous les éléments, en accélérant les durées des cycles et en améliorant les performances, afin de transformer votre organisation de plusieurs façons :

1. Le boost de la Data Literacy

La Data Literacy devient rapidement une initiative stratégique des CIO, CDO et autres cadres dirigeants. La première moitié de la bataille consiste à combler les manques de compétences ; la seconde revient à proposer des données fiables et disponibles à un spectre complet d'utilisateurs pour qu'ils puissent révéler et approfondir des insights décisifs. L'intégration et la gestion de données modernes peuvent rapidement accélérer ce processus, en centralisant le contrôle et en démocratisant l'accès.

2. Processus d'analyse plus rapide et plus agile

Pour devenir une organisation réellement data-driven, l'agilité et les insights en temps réel sont essentiels. Les DataOps vous permettent de déplacer les données dès qu'elles sont modifiées, en temps réel. L'automatisation de tâches manuelles réduit la durée des cycles d'analyse et libère des ressources pour des tâches plus sophistiquées. Les solutions d'intégration flexibles permettent au service informatique de modifier une source ou une cible sans perturber l'infrastructure. De cette manière, vous conservez votre agilité à mesure que la technologie évolue.

3. Démocratisation des données

Les DataOps vous permettent de proposer des données sécurisées et gouvernées disponibles pour tous. Au lieu de limiter les insights issus des analyses au seul usage des data scientists, vous pouvez les partager avec une grande variété d'utilisateurs métier possédant une expertise ciblée. Parmi ces derniers, certains occupent des fonctions de premier plan et de pointe dans l'entreprise, notamment via les dispositifs mobiles, l'IoT, et parfois, l'interaction client, ce qui contribue à optimiser les opérations et les expériences client.

4. Gouvernance continue via le cycle de vie de livraison des données

Les catalogues de données intelligents, les indices des données et d'autres outils permettent au service informatique de concevoir des processus de gouvernance modernes avec des contrôles d'accès adaptés pour éviter la confusion et la variabilité des prises de décision. Le service informatique peut gagner en évolutivité et en agilité en entreposant les données dans des data lakes, des data warehouses ou d'autres référentiels sur site ou dans le cloud. De cette manière, les utilisateurs ont accès en temps voulu à des données d'entreprise prêtes à l'emploi, en plus de bénéficier d'une assurance qualité avec des désignations par rôle et par responsabilités qui permet aux individus concernés d'accéder aux données pertinentes, au moment opportun.

5. Une collaboration plus complète

Les DataOps accélèrent et facilitent la collaboration entre les data scientists, les analystes d'affaires, et les unités opérationnelles discrètes en vue de l'analyse des données et du partage des résultats. En réalité, les DataOps sont une manière formidable d'atteindre l'alignement longtemps recherché entre les services commerciaux et informatiques, qui tend à devenir plus compliqué à atteindre à mesure que les entreprises croissent. Contrairement aux groupes de travail traditionnels qui s'attaquent à des problèmes de niche, les DataOps impactent toute l'organisation en livrant des données précieuses à chaque utilisateur métier lorsqu'il en a besoin, d'une manière exploitable et gouvernée.

Document de synthèse : Les DataOps pour l'analytics

Ce document de synthèse explique comment les DataOps peuvent modifier les processus pour obtenir une plus grande agilité, une création de valeur accélérée et des données en temps réel pour les utilisateurs dans chaque domaine de votre organisation.

Lire le document de synthèse relatif aux DataOps

Implémentation des DataOps pour des données prêtes à l'emploi avec Qlik

Qlik Data Integration automatise le streaming, le catalogage et la publication des données en temps réel. Vous pouvez ainsi rapidement identifier et diffuser des données prêtes à l'emploi, afin d'agir en conséquence.

  • Streaming des données (CDC) en temps réel

    Simplifiez le streaming des données d'entreprise pour bénéficier d'une analytique et de microservices modernes grâce à une solution simple et universelle en temps réel.

  • Automatisation agile du data warehouse

    Concevez, créez, développez, déployez et gérez rapidement des data warehouses dans le cloud sur mesure, sans codage manuel.

  • Création de data lakes gérés

    Automatisez les processus complexes d'ingestion et de transformation des données pour fournir des data lakes prêts à l'emploi et actualisés en permanence.
« Les dirigeants de grandes entreprises saisissent rapidement un postulat central que les dirigeants d'entreprises data-driven ont bien compris : la vitesse à laquelle l'entreprise parvient à tirer de la valeur de ses données est importante, et pas qu'un peu. Accélérer le rythme de cette initiative doit être la principale préoccupation de chaque Chief Data Officer »
Randy Bean, « Time to Value: The Currency of Data Operations », Forbes
« Les DataOps nous apprendront à construire un système nerveux de données qui augmente les connaissances et les possibilités de chaque domaine de nos organisations »
Dan Woods, Early Adopter Research
« La transformation data-driven est utile en termes de nouveaux revenus et de perspectives métier, cependant, pour y parvenir, vos opérations internes doivent également être rationalisées »
Eileen Corrigan, VP/Publisher, TechTarget

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