Les trois éléments concrets indispensables pour garantir l'efficacité du DataOps

Il n’est pas simple de comprendre les ressources d’une entreprise quand il s’agit de données. Les environnements évoluent et deviennent de plus en plus complexes. Le suivi de l’origine d’un jeu de données, l’analyse de ses dépendances et l’actualisation continue de la documentation sont des responsabilités qui nécessitent de nombreuses ressources.

C’est là qu’intervient le DataOps. À ne pas confondre avec son cousin le DevOps, le DataOps a vu le jour sous la forme d’une série de pratiques conseillées destinées aux analyses de données. Au fil du temps, il s’est transformé en une pratique à part entière. Voici ce qu’il offre : le DataOps permet d’accélérer le cycle de vie des données, du développement des applications axées sur les données jusqu’à la livraison aux utilisateurs finaux et aux clients d’informations précises essentielles à l’activité.

Le DataOps a été créé pour corriger les processus inefficaces en vigueur au sein du patrimoine numérique de la plupart des entreprises. La communication entre divers silos informatiques était inefficace, voire inexistante. Les outils conçus pour une équipe qui utilisait des données à des fins spécifiques limitaient souvent la visibilité d’une autre équipe. L’intégration des sources de données était désorganisée, manuelle et souvent source de problèmes. Triste conclusion : la qualité et la valeur des informations transmises aux utilisateurs finaux n’étaient pas à la hauteur des attentes ou les informations étaient tout simplement incorrectes.

Même si le DataOps offre une solution, des chefs d’entreprise inquiets risquent de douter de sa valeur ajoutée, même s’il est très prometteur. Il peut leur sembler risqué de déstabiliser les processus en place. Est-ce que les avantages qu’il présente compensent le désagrément occasionné par les opérations consistant à définir, implémenter et adopter de nouveaux processus ? Lorsque je participe à des débats organisationnels sur ce sujet, je cite souvent la Règle de dix : lorsque les informations ne sont pas fiables, le coût d’achèvement d’une tâche est dix fois supérieur à celui d’un projet réalisé avec des donnée fiables. Cet argument confirme que le DataOps est vital et qu’il justifie l’effort.

Vous utilisez peut-être déjà le DataOps, sans le savoir

Globalement, le DataOps optimise la communication entre les parties intéressées par les données. Il élimine les silos de données qui s’accumulent dans les entreprises. Le DataOps n’a rien de nouveau. De nombreuses entreprises agiles ont déjà mis en place le DataOps, mais elles n’en sont pas toujours conscientes ou utilisent un autre terme pour le qualifier.

Le DataOps peut opérer des transformations, mais comme c’est le cas pour toutes les grandes structures, il convient de respecter certaines règles pour obtenir des résultats satisfaisants. Voici les trois mesures concrètes qu’il faut impérativement respecter pour que le DataOps soit le plus efficace possible.

1. Garantir l’observabilité

L’observabilité est au cœur du processus entier du DataOps. Elle donne aux entreprises une vue unifiée de leurs pipelines d’intégration continue/de livraison continue (CI/CD). Sans observabilité, votre entreprise ne peut ni utiliser, ni automatiser la livraison continue.

Dans un environnement de DevOps performant, les systèmes d’observabilité garantissent cette vue d’ensemble, laquelle doit être accessible à tous les services et incorporée dans ces workflows CI/CD. Lorsque vous garantissez l’observabilité, elle doit être positionnée à gauche de votre pipeline de données pour surveiller et régler vos systèmes de communication avant que les données n’entrent en production. C’est au moment de la conception de votre base de données que vous devez initier ce processus pour observer ensuite vos systèmes non liés à la production, ainsi que les divers utilisateurs des données résultantes. En procédant ainsi, vous pouvez observer l’interaction des applications avec vos données, et ce, avant que la base de données ne passe en production.

Des outils de surveillance peuvent vous aider à rester mieux informé et à exécuter davantage de diagnostics. Ainsi, vos recommandations en matière de dépannage seront plus pertinentes et contribueront à corriger les erreurs avant qu’elles ne prennent trop d’ampleur. La surveillance permet aux experts en matière de données d’obtenir du contexte. N’oubliez pas toutefois de respecter le « serment d’Hippocrate » en matière de surveillance : tout d’abord, ne pas nuire.

Si vos opérations de surveillance génèrent des frais généraux qui diminuent vos performances, ce n’est pas viable. Veillez à limiter vos frais généraux surtout lorsque vous ajoutez des fonctions d’observabilité. Lorsque vous percevez la surveillance des données comme la base de l’observabilité, les experts en matière de données peuvent garantir le déroulement des opérations conformément à vos attentes.

2. Cartographier votre patrimoine de données

Vous devez connaître vos schémas et vos données.

Dans un premier temps, documentez la totalité de votre patrimoine de données pour comprendre les changements et leur impact. Au fur et à mesure que les schémas de bases de données changent, vous devez en évaluer les effets sur les applications et d’autres bases de données. Cette analyse d’impact n’est possible que si vous connaissez l’origine et la destination des données.

Outre le schéma de base de données et les modifications apportées au code, vous devez contrôler la conformité et la confidentialité des données grâce à une vue complète de la traçabilité des données. Balisez l’emplacement et le type des données, et particulièrement les informations d’identification personnelle, puis veillez à toujours savoir où résident vos données et par où elles passent. Où sont stockées les informations sensibles ? Par quelles autres applications et rapports les données transitent-elles ? Qui peut accéder aux données sur chacun de ces systèmes ?

3. Automatiser le test des données

L’adoption généralisée du DevOps a vu l’essor d’une culture commune de test unitaire du code et des applications. Souvent, on néglige le test des données mêmes, de leur qualité et de leur mode de fonctionnement (ou de non fonctionnement) avec le code et les applications. Pour être efficace, le test des données doit être automatisé. En outre, les tests doivent être effectués avec vos données les plus récentes. Les nouvelles données n’étant ni testées, ni validées, elles sont instables.

Pour vous assurer que votre système est le plus stable possible, procédez à des tests en utilisant les données les plus instables dont vous disposez. Dépassez les limites de vos systèmes à un stade précoce. Sinon, vous validerez en production des routines et processus inefficaces et serez très désagréablement surpris d’en constater le coût.

Le produit que vous utilisez pour tester ces données, qu’il s’agisse d’un produit tiers ou que vous adaptiez vos scripts, doit être robuste et intégré à votre processus de test et de développement automatisé. Alors que les données transitent via le pipeline CI/CD, vous devez procéder à des tests de qualité, d’accès et de performance. En bref, vous devez bien comprendre la nature de vos données avant de les utiliser.

Le DataOps est essentiel si votre activité doit être axée sur les données. C’est la base de la transformation des données. Ces trois éléments indispensables vous permettront de faire l’inventaire de ce que vous avez et de ce dont vous avez besoin pour passer au niveau supérieur.