Vous connaissez le DataOps de nom, mais vous voulez en savoir plus sur ses plus-values ? Quelles sont les bonnes raisons pour convaincre votre hiérarchie de passer au DataOps ? En quoi le DataOps augmente-t-il la productivité ?
Le DataOps, contraction des mots « data » et « opérations », est une pratique consistant en une gestion collaborative des données. Il est axé sur l’amélioration de la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les métiers de données et les consommateurs de données.
Pour en apprendre davantage sur le déploiement du DataOps, nous vous conseillons l’article DataOps : le DevOps appliqué aux projets data.
Et pour aller plus loin et découvrir pourquoi et comment promouvoir la data : Culture d‘entreprise : pourquoi et comment promouvoir la data ?
1. Le DataOps permet de réduire la durée de développement
Le DataOps s’appuie sur la méthode Agile et met ainsi en avant une démarche itérative plutôt qu’une approche par grandes phases. Le contact entre les différents intervenants d’un projet informatique est favorisé afin de réaliser plusieurs cycles courts de développement.
Là où une démarche traditionnelle réalise de longues phases d’étude, de développement et de tests, le DataOps réduit les délais en réalisant les fonctionnalités une par une, avec réactivité et flexibilité en cas de changement. Le DataOps s’inspire donc du DevOps avec lequel il ne faut pas le confondre, mais s’applique aux projets data science.
2. Le DataOps améliore continuellement les opérations
La donnée est souvent considérée comme le « nouvel or noir », la nouvelle ressource à exploiter pour les entreprises. En effet, elle est de plus en plus importante à la fois en matière de quantité et de diversité.
Selon The 2020 Data Attack Surface Report, d’ici la fin de cette décennie, 7,5 milliards de personnes – soit 90 % de la population mondiale de plus de six ans – seront en ligne et généreront des données. Il y aura également 31 milliards d’objets connectés, c’est l’internet des objets (IoT).
Cependant, il est encore difficile pour les entreprises de traduire rapidement les données collectées en informations qui ont un sens. Ce temps long bloque la capacité d’amélioration rapide des opérations. Grâce au DataOps et ses pratiques, qui réduit considérablement les délais, les organisations peuvent produire rapidement des informations et les transformer en outils opérationnels pour améliorer continuellement les opérations et les performances analytiques.
3. DataOps : un outil pour de meilleures stratégies
Le DataOps ne sert pas uniquement au domaine des opérations, tous les secteurs de l’entreprise peuvent en bénéficier ! En utilisant les données appropriées, le DataOps permet d’analyser les coûts et les risques, mais aussi d’avoir de meilleures connaissances. Les managers bénéficient donc d’une grande aide à la décision pour définir des stratégies, par exemple, commerciales, réduire les coûts et augmenter la rentabilité de leurs entreprises.
Le domaine de l’assurance est d’ailleurs le champion historique de l’exploitation de données à grande échelle. Leur modèle business est basé sur l’analyse prédictive des risques qu’un incident se produise, calculés à partir des incidents passés, et le prix de l’assurance dépend d’un grand nombre de paramètres qui permettent de vous définir.
4. L’avenir de l’expérience client passe par le DataOps
La collecte et l’analyse des données aident à mieux connaître les types de clients, et quels sont leurs besoins et envies. Analyser les données rapidement, via le DataOps et son usage, selon la stratégie de l’entreprise, va révolutionner l’expérience client pour la rendre de plus en plus personnalisée, individualisée.
De plus, le DataOps place l’expérience clientèle au centre de ses préoccupations. Le système de cycles itératifs est destiné à la collecte régulière de retour d’informations et d’avis de la part du client. L’article sur les bonnes pratiques pour l’adoption du DataOps dans le domaine de l’industrie logicielle, publié en 2020, explique clairement que les changements du DataOps sont là pour assurer, de manière rapide et continue, la satisfaction client et produire de la valeur sur le plan business.
Les interactions fréquentes entre l’équipe data, les opérations et les clients sont à l’origine de ces bénéfices.
5. Devenir plus compétitif grâce aux DataOps
Avec les raisons précédentes, il devient clair que le DataOps est fondamental pour le développement des entreprises. Dans le monde concurrentiel des entreprises, la question n’est donc pas tant de savoir si le DataOps va se développer, mais plutôt quelles entreprises le mettront en place en premier, de manière efficace.
Cela va leur conférer un avantage compétitif phénoménal. Il est illégitime de se demander quel sera l’avenir de leurs concurrents qui n’en auront pas bénéficié à temps.
Tous les secteurs ne sont pas aujourd’hui au même niveau de développement du DataOps. LesÉchos explique que l’industrie manufacturière est à la traîne par rapport aux autres secteurs en ce qui concerne le DataOps. Cela est dû au manque d’infrastructure, d’outils informatiques et de personnel qualifié.
On retiendra donc que le DataOps réduit les délais des projets data, permettant ainsi d’améliorer les opérations, les stratégies, l’expérience client et donc de devenir plus compétitif.
