Le DataOps s’impose comme une nouvelle étape dans la transformation de la gestion des données. En s’inspirant des principes du DevOps, il permet d’unifier des pratiques longtemps fragmentées, d’accélérer la valorisation des données et de rapprocher les équipes techniques et métiers. Pour Julien Peltier, VP Platform Success (Semarchy), cette approche marque le passage d’une gestion cloisonnée à un modèle collaboratif, agile et piloté par la valeur.
Le DataOps est une adaptation de ce que l’on connaît habituellement sous le nom de DevOps, qui a évolué pour devenir un élément essentiel du fonctionnement des entreprises actuelles.
Il applique à l’écosystème des données les concepts qui ont favorisé l’agilité et la création de valeur dans le développement de logiciels. Cette transposition permet aux organisations d’apporter à leurs traitements de données la même efficacité et la même réactivité que le DevOps a apportées à la livraison de logiciels.
En 2025, nous nous éloignons des approches fragmentées de gestion des données qui ont étouffé l’innovation pendant des décennies. En associant la technologie à l’excellence des processus, le DataOps améliore la qualité des données, leur facilité d’utilisation et leur valeur stratégique dans l’ensemble de l’entreprise.
Les entreprises génèrent des volumes de plus en plus massifs de données, et celles qui adoptent le DataOps de bout en bout vont gagner une agilité inégalée, réduisant considérablement le délai de valorisation tout en améliorant la qualité des données à chaque étape. Cela permettra également de décentraliser les équipes en charge des données, en donnant aux spécialistes dans un domaine, qui connaissent le mieux les données, la possibilité de fournir plus efficacement des résultats de haute qualité.
Le défi de la tradition : pourquoi la gestion habituelle des données n’est plus à la hauteur
Pendant des années, les entreprises se sont débattues avec des données piégées dans des silos isolés à travers les différents départements ou systèmes de l’organisation. Cette fragmentation crée des goulots d’étranglement dans l’accès aux données à forte valeur ajoutée, dans l’analyse et dans la prise de décision, obligeant à s’appuyer sur des informations obsolètes, incomplètes ou inaccessibles.
En outre, les pratiques désuètes de gestion de données sont souvent entravées par des processus manuels et des équipes déconnectées, ce qui peut freiner l’innovation et impacter l’efficacité opérationnelle. La gestion technique des données relève traditionnellement de la responsabilité du service informatique, créant un fossé entre cette fonction et les métiers de l’entreprise qui détiennent et comprennent la valeur des données. Cette séparation se traduit par un accès limité à des données unifiées à travers l’ensemble de l’organisation, ainsi qu’aux outils et processus permettant de les exploiter en dehors des équipes IT.
En outre, lorsque les différents départements travaillent en vase clos, les organisations ne peuvent pas profiter pleinement de la valeur de leurs données. Il ne suffit plus de simplement les traiter, les organisations doivent adopter des processus, des modèles organisationnels et des capacités en libre-service qui rendent la valeur des données facilement accessible à l’ensemble de l’entreprise.
Présentation du DataOps de bout en bout
Le DataOps de bout en bout est une approche globale de la gestion de l’ensemble du cycle de vie des données en éliminant les traitements inefficaces et en alignant les cas d’utilisation sur les capacités de base de la gestion des données.
Au cœur de cette approche, le DataOps met en œuvre les méthodologies agiles de développement de logiciels, ainsi que des processus et des outils permettant d’assurer la qualité et la valeur de l’écosystème de données d’une organisation. Il tire également parti de la composition d’équipes agiles et de méthodologies qui se concentrent sur la valeur commerciale et la mise en œuvre itérative des cas d’utilisation. Le DataOps adopte des outils d’ingénierie communs qui s’intègrent à l’intégration continue et aux pipelines de livraison continue (CI/CD). En outre, il inclut des mesures, des tests et des itérations afin d’avoir un impact significatif sur l’entreprise.
Les entreprises qui mettent en œuvre avec succès le DataOps gagnent :
- Un alignement plus étroit entre le traitement des données et les métiers de l’entreprise, produisant une livraison plus fiable de solutions adaptées à l’objectif visé.
- Une productivité, une agilité et un impact commercial accrus.
- Une décentralisation de la propriété des données et la possibilité d’exploiter des actifs de grande valeur dans l’ensemble de l’organisation.
- Une sécurité et une conformité plus fortes, réduisant l’exposition aux risques réglementaires.
Gartner prévoit que les équipes de gestion des données guidées par les pratiques et les outils DataOps seront dix fois plus productives que les équipes qui n’utilisent pas DataOps.
Étapes pratiques pour la mise en œuvre de DataOps
Les organisations qui cherchent à adopter le DataOps et à transformer leur approche des données doivent commencer par créer des équipes spécialisées et agiles qui utilisent des méthodologies orientées logiciel.
À l’instar des équipes agiles de développement de logiciels, il est essentiel d’inclure la gestion des produits, les experts du domaine, les ingénieurs de test et les ingénieurs de données. Il faut aborder la livraison de manière itérative, en livrant de manière incrémentale des MVP (minimum viable products), en testant et en améliorant les capacités et la qualité.
Pour cela, il faut investir dans des solutions de gestion des données qui exploitent les concepts DataOps et DataMesh et dans l’automatisation et l’intégration évolutives.
La prochaine vague d’agilité des entreprises résidera dans le DataOps piloté par l’IA, où l’apprentissage automatique et l’automatisation rationaliseront les processus de manière adaptative. Les entreprises qui adoptent des cadres de gestion des données intelligents et automatisés devancent déjà la concurrence.
Il faut également cultiver une culture data-driven, la technologie seule ne résoudra pas les défis liés aux données. Les stratégies DataOps véritablement transformatrices s’alignent sur
des équipes transversales qui associent des utilisateurs métier et des experts en la matière à des professionnels DataOps, formant ainsi une culture où la collaboration, l’accessibilité et la transparence sont au cœur de la prise de décision.
Dépasser la concurrence
Les organisations qui adoptent le DataOps de bout en bout obtiennent bien plus que de meilleures pratiques de gestion des données. Elles construisent :
- Une base solide qui prend en charge les données AI-Ready, les Data Products en libre-service et la propriété décentralisée des données.
- Un environnement data prêt pour les produits, garantissant une meilleure productivité des équipes data, une plus grande agilité et une extraction rapide de la valeur sur les marchés concurrentiels.
- Des cadres de conformité par conception, atténuant les risques réglementaires et renforçant la gouvernance.
Les DSI et les responsables des données doivent évaluer de manière critique leurs stratégies actuelles de gestion des données, sous peine de prendre du retard à une époque où une mauvaise gestion des données n’est plus seulement un inconvénient, mais un obstacle à la croissance.
Le DataOps, vecteur d’innovation Il existe différentes approches de l’innovation que ce soit par la recherche fondamentale ou un simple changement de modèle économique, mais aucune innovation n’est jamais tombée du ciel toute faite. C’est toujours le résultat d’une pratique pour laquelle toute organisation doit s’outiller.
Aujourd’hui, l’une des grandes ressources des entreprises est la data et il est donc nécessaire de mettre en place une solution permettant d’en extraire la plus grande valeur ajoutée dans le temps le plus réduit possible.
C’est là que peut intervenir la pratique du DataOps qui va permettre de compresser le temps nécessaire à l’extraction de la valeur à partir des données. Mais le DataOps présente une caractéristique notable : il permet également de respecter tous les grands principes du traitement de la data. Qu’il s’agisse de la sécurité des informations, de la vérification de leur qualité, de l’automatisation des tâches, de la collaboration avec l’humain ou de l’agilité de la solution permettant d’ajuster facilement les procédures en fonction de l’évolution des besoins de l’organisation, le DataOps s’assure que tous les champs sont couverts.
Avec l’évolution exponentielle des données d’entreprise, les organisations qui attendent de moderniser leur approche du DataOps pourraient bientôt se retrouver perdantes.
Au lieu de mettre en place des solutions disparates qui répondent à des préoccupations immédiates, les entreprises gagneraient mieux à adopter des plateformes de données unifiées qui offrent la rapidité, l’évolutivité et l’intelligence nécessaires à une réussite à long terme.
Pour les entreprises qui cherchent à rationaliser leur parcours DataOps, travailler avec un leader de confiance dans la gestion des données permet non seulement de relever les défis actuels en matière de données, mais aussi d’être bien positionné pour l’avenir.
