DataOps : le DevOps de la Data ?

L’univers du DevOps a révolutionné le développement logiciel en unissant les mondes du développement et de l’opération. Mais qu’en est-il du DataOps, cette approche qui emprunte les mêmes principes pour répondre aux besoins de la gestion des données. Découvrez comment le DataOps favorise la production rapide et de qualité des données.

Le sens du DevOps

Pour bien comprendre la notion de DevOps il est avant tout important de savoir le besoin qui a amené à sa création. Contraction de développement (Dev) et d’opération (Ops), difficile à voir dans un premier temps, mais qui représente si bien la solution à un problème récurrent du développement dans les années 2000.
En effet, à l’époque, les deux pratiques étaient complètement séparées, les développeurs développaient l’application, les équipes opérationnelles déployaient cette application et s’occupaient de maintenir l’infrastructure. Cette organisation en silo menait bien évidemment à de nombreux soucis de qualité, autant par incompréhension du domaine de chacun que par le potentiel manque de communication entre des pôles qui ne se comprenaient pas forcément.

Le besoin d’accélérer la vitesse de production et de fiabiliser le déploiement vont être le catalyseur d’un réel changement dans les pratiques de l’industrie : le DevOps naît. Rapprocher ces deux mondes qui semblaient pourtant si loin, dans le but d’harmoniser le cycle de développement.

Ainsi, il est possible d’apporter de la valeur en continue (Continuous Integration) tout en impactant au minimum la production (Continuous Delivery).

Source: Atlassian

Si dans les équipes du développement tout semble apaisé, qu’en est-il de la Data, un domaine en expansion ?

Pourquoi le DataOps?

Dans un monde submergé de données où les besoins métiers sont de plus en plus nombreux et les équipes de plus en plus spécialisées, comment s’assurer d’avoir une solution produisant de la valeur rapidement et sans impact sur la qualité ? C’est à cette problématique que tente de répondre le DataOps.

Le DataOps reprend les principes du DevOps : favoriser les échanges de différentes équipes pour accélérer la qualité et la vitesse de développement. Il se différencie cependant par les spécificités que nécessite le domaine de la data, notamment la gestion de pipeline de données. Cela se traduit par des mesures de performances à chaque étape du cycle de vie de la donnée, la définition de règles sémantiques pour les données et les métadonnées, la mise en place de processus de validation mais également la conception de croissance, d’évolution et d’évolutivité du système.

Ainsi, en intégrant des pratiques de DevOps, les organisations peuvent garantir que les données nécessaires aux applications et aux analyses soient disponibles de manière fiable et conforme, dans le but d’améliorer la prise de décision et d’accélérer le déploiement d’applications basées sur les données.

Source: LePoint

Pour autant, le point central qui déterminera l’impact de tout ce processus, c’est une équipe DataOps avec une variété de compétences et d’expériences.

DataOps vs DevOps

Les deux mouvances sont avant tout les deux faces d’une même pièce, partageant le même but : favoriser la production rapide et de qualité d’application en faisant participer toutes les personnes concernées.

Il est important de retenir que plus que les outils et la structure, la communication et la collaboration de chaque partie du processus est la clé de la réussite pour ces systèmes.

Pour retrouver tous nos articles de blog, rendez-vous ici.