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Pourquoi votre organisation doit adopter une approche DataOps en 2020

Les données ne sont plus un luxe, c'est une nécessité

Je suis convaincu que 2020 restera dans les mémoires comme l’année de la maturité de DataOps, alors que les entreprises découvrent la nécessité de maximiser la valeur commerciale inhérente de leurs données. DataOps ajoute les observations qui sont nécessaires dans tous les aspects de la gestion des données, ce qui permet de suivre les données à grande vitesse dans l’organisation.

Ces données recâbleront la façon dont les entreprises opèrent est désormais inévitable. Mais pour vraiment en tirer le meilleur parti, une fonction DataOps doit être incluse – c’est le seul moyen de tirer parti de l’énorme opportunité des données.

À l’aube de la nouvelle année, voici mes trois prédictions sur la façon dont DataOps est susceptible de se développer au cours de 2020.

1. L’hygiène des données deviendra la norme

Les données sales, incomplètes et inexactes constituent actuellement la plus grande menace pour les projets de transformation numérique, 8 des 10 projets d’IA et d’apprentissage automatique étant bloqués en raison de la mauvaise qualité des données. Des données médiocres peuvent entraîner des pertes paralysantes pour les entreprises, des lourdes charges administratives aux violations de la réglementation et un manque douloureux de visibilité sur les informations critiques des accords.

Les entreprises d’aujourd’hui sont actuellement aux prises avec des systèmes hérités disparates, obsolètes et complexes et investissent des milliards de dollars dans la technologie et les services qui permettent la transformation numérique. Si la bonne vision a peut-être été établie, elle est trop souvent sapée par la mauvaise architecture de données; en grande partie en raison de la façon dont il traite de la «plomberie» des données à travers les systèmes d’intégration.

Le succès du traitement de bout en bout de plusieurs systèmes de données internes et externes repose sur sa capacité à réaliser la normalisation dans chaque flux d’activité. L’introduction de DataOps dans toutes les entreprises verra un changement de la refonte complète des systèmes hérités à leur affinement avec des fonctionnalités supplémentaires pour fonctionner avec une couche commune de consensus et de gouvernance.

DataOps sera bientôt au cœur des activités modernes, car l’exigence de gérer une vue universelle de tous les actifs et pipelines de données devient standard. Sans cela, de grands volumes de problèmes de qualité des données connus et inconnus entraîneront l’échec des données à la hauteur de leur potentiel.

2. DataOps stimule une culture inter-équipes

Bien que bon nombre des meilleurs scientifiques et ingénieurs des données du monde travaillent actuellement dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’automatisation, il y a toujours un manque d’engagement entre les équipes en raison de méthodes de travail cloisonnées; entraînant souvent des fils croisés et des retards dans le processus de sortie du logiciel.

L’art du déploiement efficace est resté un obstacle complexe à l’innovation pour de nombreuses entreprises. Un obstacle majeur à surmonter est le manque d’une équipe centrale en place qui garantit que la collaboration et la communication concernant les données entre les équipes ne soient pas étouffées.

À l’avenir, nous verrons une transition majeure vers DataOps formant le tissu conjonctif au sein d’une organisation qui rassemble les ingénieurs de données et les scientifiques avec les opérations commerciales pour garantir que tout le monde travaille sur une compréhension commune des données, de leur actualité, de leur qualité et de leur résilience opérationnelle.

L’intégration des principes DataOps dans une organisation est un signal vers une utilisation plus intelligente et stratégique des données. À une époque où les données peuvent fournir des mesures en temps réel plus rapidement que jamais, les entreprises chercheront à encourager les équipes interfonctionnelles à améliorer leurs chances de travailler à grande échelle et de s’adapter rapidement aux flux de données sur une base continue.

Une fois que les entreprises auront mis en œuvre une culture DataOps, nous verrons une collaboration de bout en bout plus étroitement alignée entre les ingénieurs de données et les opérations; ce qui permet de raccourcir les cycles de développement et d’améliorer l’intégration et la publication des projets de données afin d’augmenter la fréquence de publication des fonctionnalités.

3. DataOps donnera la priorité aux coûts et à la résilience opérationnelle

Dans l’environnement commercial actuel, chaque équipe est sous pression pour respecter des délais agressifs et des budgets fixes; ce qui a souvent conduit à de mauvaises plates-formes de données «de levage et d’expédition» qui risquent de devenir obsolètes avant même leur achèvement. Les entreprises ont dû apprendre à la dure la mise en œuvre de plates-formes de données sans affiner le réglage au fil du temps.

Les entreprises les plus compétitives reconnaissent désormais que les plateformes de données ne peuvent plus être négligées car le coût des données erronées est tout simplement trop élevé. Ces organisations ont identifié et continueront d’identifier que l’approche agile, plus précise et systématique des principes DataOps offre une chance d’explorer les données de manière productive.

Cela est dû en partie à la façon dont il observe toutes les interactions du pipeline de données pour mieux analyser les données et leur gestion au cours de leur cycle de vie; améliorer la capacité de détecter à l’avance les défaillances critiques de la plate-forme, les erreurs de transformation des données ou les problèmes de qualité des données.

Pour améliorer la résilience opérationnelle, la fusion des scientifiques des données, des développeurs et des chefs d’entreprise deviendra monnaie courante, car les modèles d’entreprise voient la valeur d’une surveillance et d’une optimisation continues. Ceux qui voient ce modèle comme faisant partie du paysage changeant des données et qui gèrent le mieux la résistance interne sortiront en tête.

4. Mettre DataOps au cœur de votre stratégie data

Avec le rythme d’innovation des données qui continue de s’accélérer, 2020 sera l’année où DataOps deviendra grand public, et pour cause. Le principal point à retenir est que pour que DataOps devienne une partie inhérente de la culture d’entreprise, tout le monde, du PDG à la technologie et aux opérations, doit être impliqué.

En mettant en place une culture DataOps, les entreprises ont plus de visibilité sur l’ensemble du cycle de vie des données, ce qui constitue un avantage concurrentiel crucial. Pour devenir un véritable concurrent sur la route des données à venir, DataOps doit être au cœur de votre stratégie de données.

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