Cela fait dix ans que le terme DataOps a été utilisé pour la première fois. Il désigne la pratique consistant à combiner l’excellence des technologies et des processus afin d’améliorer la qualité, la facilité d’utilisation et, en fin de compte, la valeur des données pour une entreprise.
Par Hervé Chapron, SVP & General EMEA, Semarchy.
Le DataOps est passé d’un concept novateur à une composante intégrale des opérations commerciales actuelles. Il révolutionne la façon dont nous gérons les données, et ce marché devrait atteindre plus de 10 milliards d’euros d’ici 2028.
Mais quelles leçons essentielles avons-nous apprises de ce parcours transformateur, et comment les dirigeants peuvent-ils tirer parti de ces enseignements pour améliorer les pratiques de gestion des données ?
L’évolution du DataOps
Le DataOps a connu une évolution en trois étapes distinctes : la mise en œuvre initiale, l’adoption croissante et l’intégration actuelle dans les stratégies d’entreprises.
À l’origine, le DataOps était axé sur l’amélioration des flux de travail d’analyse des données. Au fur et à mesure que les organisations reconnaissaient son potentiel, l’adoption s’est rapidement étendue, motivée par le besoin d’une gestion agile et efficace des données. Cela a conduit, aujourd’hui, à l’intégration généralisée des DataOps dans les stratégies d’entreprise.
L’essor du big data, du cloud computing et de l’IA a donné au DataOps des capacités bien plus importantes en matière de traitement et d’analyse des données. Cela a permis de fixer les bases de cinq éléments clés qui ont été au cœur du DataOps :
- L’accent mis sur l’automatisation de la collecte et du traitement des données, de l’analyse et de l’établissement de rapports, afin d’accélérer et de fiabiliser la prise de décision fondée sur les données.
- L’importance de l’interconnexion entre les sources de données et les outils d’analyse, ce qui permet de mieux comprendre les paysages de données.
- Le développement d’une gouvernance solide, garantissant la qualité, la sécurité et la conformité des données.
- Le rôle du Master Data Management (gestion des données de référence), qui crée une source de vérité faisant autorité et assure la cohérence des données.
- Une demande toujours croissante d’outils de données en libre-service qui permettent aux utilisateurs d’accéder aux données et de les analyser sans avoir recours à des spécialistes.
Ce que les chefs d’entreprise ont appris
Une décennie est une longue période dans les cycles technologiques. Les organisations ont tiré des leçons essentielles sur le DataOps, notamment en passant de méthodes de leadership traditionnelles à des prises de décision fondées sur les données.
Dans cette optique, des entreprises comme Netflix et Amazon ont transformé leurs activités en utilisant le DataOps pour améliorer l’expérience client grâce à la personnalisation. Elles ont veillé à équilibrer l’accent mis sur la technologie et l’investissement dans leurs employés, en privilégiant le développement des compétences et l’optimisation des processus parallèlement à l’intégration du DataOps. Tout en maintenant un cadre général pour la gouvernance et l’utilisation des données.
À bien des égards, des entreprises comme celles-ci ont établi un schéma directeur pour la mise en œuvre du DataOps, à prendre en compte lors de votre propre intégration :
- Établir un centre de données de référence centralisé. Sans cela, le DataOps sera construit sur des données peu fiables ou incohérentes et produira des incohérences.
- Constituer une équipe DataOps transversale avec des compétences diverses issues de différents services afin de tirer parti de perspectives multiples.
- Introduire progressivement des outils d’automatisation et d’IA, en commençant par des cas d’utilisation à fort impact. Voir grand mais commencer petit.
- Surveiller et affiner en permanence les processus.
Perspectives d’avenir
Le DataOps a connu une transformation massive au cours de la dernière décennie, passant d’une approche très axée sur l’informatique à une pierre angulaire de la stratégie d’entreprise moderne. L’IA et l’apprentissage machine joueront des rôles de plus en plus importants, incitant à mettre davantage l’accent sur le traitement et l’analyse des données en temps réel, permettant une prise de décision encore plus agile.
Les stratégies d’entreprise ne feront que s’appuyer davantage sur les DataOps pour l’innovation à mesure que les volumes de données augmentent et que la complexité réglementaire s’accroît. Les directions générales doivent continuellement affiner leurs propres stratégies DataOps pour que leurs entreprises restent compétitives dans un monde de plus en plus axé sur la connaissance.
