Vous avez entendu parler du DataOps, mais vous voulez en savoir plus sur son application pour vos projets data ? Nous vous expliquons tout dans cet article.
Le DataOps, contraction des mots « data » et « opérations », est une méthodologie consistant en une gestion des données collaborative. Il est basé sur trois axes principaux :
- le développement Agile pour une gestion plus réactive du projet,
- l’amélioration de la communication pour rapprocher les différentes équipes,
- l’intégration et l’automatisation de données cohérentes et conformes.
1. Retour sur la data science : comment aller plus loin dans vos projets data ?
La source des projets data est le développement de la data science, qui fait émerger la donnée comme une ressource exploitable.
Qu’est-ce que la data science ?
La data science, ou en français « science des données », désigne un domaine regroupant un ensemble de disciplines relatives à la collecte, la gestion et l’analyse des données. La data science utilise les mathématiques, l’informatique et l’expertise business.
L’un de ses domaines les plus connus est l’intelligence artificielle. Les algorithmes d’intelligence artificielle sont de plus en plus performants et trouvent des applications dans la traduction automatique, la classification de textes, la reconnaissance vocale ou les assistants virtuels.
Les données collectées sont la matière première de la data science. Elles peuvent venir de sources diverses : open source, données applicatives, objets connectés… Il faut ensuite souvent faire appel au data mining pour les nettoyer et les formater, selon les besoins des projets.
2. DataOps, DevOps, quelles approches choisir pour vos projets data ?
Le DataOps peut être vu comme le DevOps de la donnée. Nous vous expliquons le DataOps et son application aux projets data.
A. Le DataOps résumé en 5 questions
Le DataOps est une méthodologie très utile pour les projets data et qui porte rapidement ses fruits en évitant les écueils d’une gestion traditionnelle. La communication est au cœur du DataOps pour permettre la réactivité des équipes.
Composé de cycle de développement court comme en méthode Agile, le DataOps a pour préoccupation première l’application business des résultats des études sur les données. Il est donc important de posséder des données fiables et exploitables et d’avoir une infrastructure et un code adaptés pour ne pas devoir constamment « réinventer la roue ».
Il est également important de mettre en place, dès le début du projet, des indicateurs clés pour pouvoir mesurer la performance du projet et vérifier que chacun de ses cycles permet d’avancer vers le but défini. Pour approfondir le sujet, nous avons rédigé pour vous le DataOps résumé en 5 questions.
B. DataOps : le DevOps appliqué aux projets data ?
On entend parfois dire que le DataOps est le DevOps des projets data. Mais qu’est-ce que le DevOps ? Quelles sont les similarités et les différences entre le DataOps et le DevOps ?
Le terme « DevOps » vient des mots anglais « development » et « operations ». Le DevOps est une approche technique, organisationnelle et culturelle permettant de déployer et livrer plus rapidement des applications ou leurs fonctionnalités. Pour cela, le DevOps s’appuie sur l’intégration continue et le déploiement continu. L’intégration continue est le fait de développer et tester de nouveaux codes de manière récurrente et automatisée. Le déploiement continue consiste quant à lui à mettre en production les nouveaux codes une fois leur test validé.
Le DataOps et le DevOps ont des points en commun comme :
- l’automatisation (intégration continue/déploiement continu),
- les tests unitaires,
- la gestion d’environnements,
- la gestion de versions,
- le monitoring.
Le DataOps et le DevOps ont cependant des différences importantes. Tout d’abord, le DevOps concerne quasiment uniquement des membres de l’IT alors que le DataOps est plus transverse, car il fait intervenir à la fois l’IT, les équipes data et le métier. Le DevOps est également limité concernant les flux de données.
Le DataOps, à l’inverse, a pour objectif de construire et maintenir le flux de données, de sa création jusqu’à sa consommation. Son rôle est d’exploiter les données pour fournir des rapports, des modèles et des tableaux de bord pour les « Ops ». De plus, le DataOps permet de favoriser la reproductibilité des résultats, le monitoring des performances du modèle et l’intégration de nouvelles données pour s’adapter aux évolutions.
Comme le DevOps, le DataOps est une révolution dans son domaine d’application, à savoir, les projets data, et permet de fournir plus rapidement des livrables de qualité et d’éviter l’échec des projets data.
La data science est en pleine expansion et manipule les données de manière plus complexe. Le DataOps est une méthodologie qui permet de mener à bien des projets data.
