Vous connaissez un peu le DataOps, mais vous voulez en savoir davantage sur ses plus-values ? Comment mettre en place le DataOps de manière efficace ? En quoi le DataOps et le DevOps sont-ils complémentaires pour les projets data ?
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.
1. Comment mener à bien vos projets DataOps ?
Les projets datas sont de plus en plus présents dans les entreprises, car ils offrent de nombreuses plus-values en termes de productivité et d’avantages concurrentiels.
Cependant, ils peuvent être complexes à mettre en œuvre et nécessitent la collaboration de nombreuses équipes IT, métier et data.
Le DataOps est donc une méthodologie qui permet de mener les projets data à bien et de favoriser la communication entre les équipes.
A. Quelles clés pour lancer votre projet data ?
Pour lancer efficacement un projet data, il faut quelques clés. Il faut commencer par se focaliser sur une recherche de résultats qui soient intéressants pour les équipes métiers. Les projets data doivent être conçus avec le business pour le business.
Puis, il faut s’assurer que les données sont exploitables et en nombre suffisant, sinon les résultats ne seront pas pertinents. Les cas d’usage pourront ensuite être définis.
Une fois ce cadrage fait, viendra le choix de l’infrastructure de déploiement, « build », en développant votre propre infrastructure, ou « buy », en faisant appel aux solutions clé en main du marché.
B. 5 erreurs qui empêchent les projets du Data Lab de passer en production
Certains projets du Data Lab font face à des difficultés et n’arrivent pas à terme. Voici pour vous les 5 erreurs qui empêchent les projets du Data Lab de passer en production :
- vouloir tout faire soi-même ;
- fonctionner en mode Shadow IT ;
- « bunkeriser » son Data Lake ;
- manquer de collaboration ;
- suivre des approches artisanales.
C. 4 bonnes pratiques à adopter dans un projet data science
Pour mener à bien les projets data ou DataOps, il ne suffit pas d’éviter les erreurs, il faut également adopter les bonnes pratiques. Pour cela, nous recommandons de suivre les indications suivantes :
- capitaliser sur son code,
- intégrer les bonnes pratiques de développement logiciel,
- développer des modèles de machine learning « code-driven »,
- optez pour l’open source.
B. DataOps et DevOps, deux approches complémentaires pour tous vos projets data
Le DataOps et le DevOps sont des approches complémentaires pour les projets data. En effet, ils sont tous les deux basés sur une méthodologie Agile et ont pour objectif de favoriser la communication.
A. DataOps, DevOps, MLOps… de quoi s’agit-il, quelles sont les différences ?
On voit ces derniers temps de plus en plus de mots finissant par « Ops » : le DataOps, le DevOps, le MLOps, mais qu’est-ce que cela signifie ?
Le premier terme à avoir fait son apparition est « DevOps ». Il vient de « développement » et « opérations » et désigne une méthode et des recommandations sur l’organisation, le management des équipes et les process à suivre pour la réalisation de projets informatiques. Il est basé sur la méthodologie Agile.
Le DataOps, que vous connaissez bien, désigne de la même façon une méthodologie et une pratique collaborative mais cette fois-ci sur les données et les projets data.
MLOps, contraction de « machine learning » et d’« opérations », est une adaptation du DevOps aux problématiques spécifiques du machine learning.
Toutes ces terminologies ont donc une même base commune. L’objectif est de faire évoluer les méthodes de travail de manière agile pour s’adapter aux besoins et technologies qui changent.
B. Quelles priorités le DataOps met-il en avant pour mener un projet efficacement ?
Pour le DataOps, la méthode est une priorité pour mener un projet efficacement. Elle construit le projet data en 3 étapes : bac à sable, pilote et production.
Le DataOps définit également les indicateurs clés en amont du projet pour ensuite pouvoir facilement automatiser et monitorer les résultats du projet. Le DataOps fait également de la communication l’une de ses priorités pour éviter que l’équipe data ne soit isolée.
C. Comment amener les pratiques DevOps à vos projets big data ?
Les projets big data utilisent de plus en plus les pratiques DevOps pour gagner en productivité et s’apparentent ainsi au DataOps.
Pour cela 4 étapes sont mises en place :
- release & deploy : développer et mettre en production,
- operate : orchestrer les batchs, superviser et diagnostiquer les problèmes de production,
- monitor : contrôler et identifier les axes d’amélioration,
- iterate : répéter les étapes précédentes en minimisant les durées d’un cycle complet.
Le DataOps est donc un très bon outil pour mener à bien vos projets data. Il est important de bien structurer vos projets, d’éviter les erreurs courantes et d’appliquer les bonnes pratiques pour assurer le succès des projets data.
Le DataOps et le DevOps sont des approches complémentaires à mettre en place dans votre entreprise. Pour aller plus loin sur le DataOps, nous vous conseillons le livre blanc DataOps : le DevOps de la data au secours de vos projets.
