DataOps
Qu’est-ce que le DataOps ?
Le DataOps est un moyen de gérer les données qui utilise une approche DevOps pour extraire des informations approfondies à partir des données d’une entreprise. Avec cette approche, l’équipe DevOps et les data scientists unissent leurs forces pour mieux gérer les données et développer une analytique permettant d’accélérer l’innovation.
Comment fonctionne le DataOps ?
Face à l’émergence du cloud computing, à la croissance exponentielle des données et à l’intelligence artificielle, les entreprises doivent simplifier radicalement la gestion des données et de l’infrastructure. De nombreuses entreprises confrontées à ces défis ont réalisé que la seule solution était de faire tomber les barrières entre créateurs de données et consommateurs de données. La collaboration entre ces deux groupes conduit au développement d’une structure globale d’orchestration et de gestion de données qui exploite efficacement les données pour soutenir la business intelligence et la réussite de l’entreprise.
Traditionnellement, la gestion des données et le DevOps résident dans deux départements distincts présentant chacun ses propres défis. Et bien que confrontés à des tâches de plus en plus complexes, ces deux départements ne conjuguent pas leurs efforts pour trouver un moyen efficace de collaborer. De plus, leurs responsabilités ne se chevauchent pas. Plus précisément, les développeurs se concentrent sur la qualité du code, tandis que les équipes de données s’occupent de l’intégration, de la qualité des données et de la gouvernance.
Bien que le DataOps soit une discipline en constante évolution, il s’agit aujourd’hui du plus précieux des processus mis en œuvre par les entreprises en transition vers un avenir véritablement centré sur les données. En créant et en déployant efficacement des modèles d’analyse, les utilisateurs peuvent plus facilement générer une valeur réelle à partir de leurs actifs de données.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin du DataOps ?
La majorité des entreprises ont des difficultés avec la gestion des données et doivent se contenter d’une visibilité limitée sur les données stockées, copiées et protégées. S’ajoute à cela le fait que, pendant des décennies, les données ont été confinées dans des référentiels différents rendant l’intégration pratiquement impossible. De plus, le processus de gestion des données, y compris la maintenance, les tests, les modèles de données, la documentation et la journalisation, est toujours effectué manuellement.
Dans le même temps, ces entreprises ne disposent d’aucune perspective centrale sur les opérations et la gestion de l’infrastructure, de sorte que des tâches d’infrastructure telles que la gestion du stockage (c’est-à-dire son déploiement, son provisionnement et sa mise à jour) restent enfermées dans un processus réactif et gourmand en ressources administratives, où l’optimisation des performances et des ressources s’avère chronophage et coûteuse.
Tous ces problèmes peuvent faire perdre du temps et de l’argent à une entreprise tout en augmentant son exposition au risque. Ne pas les maîtriser revient à cantonner les équipes informatiques à la gestion des situations de crise au lieu de leur donner l’opportunité d’innover pour l’entreprise. La croissance des données de l’edge au cloud ne fait qu’exacerber ce problème.
De plus, alors que toutes les entreprises disposent d’énormes quantités de données, bien peu ont véritablement engagé le processus d’analyse de ces informations. Par exemple, les data scientists consacrent encore environ 45 % de leur temps à des tâches de préparation des données (chargement et nettoyage). Et lorsque les entreprises peuvent extraire des connaissances ou des informations de leurs données, ces résultats sont souvent de nature rétrospective. Les données collectées par traitement par lots et stockées dans une base de données ont traditionnellement été utiles pour générer des rapports, mais uniquement à postériori.
Quels sont les avantages du DataOps ?
Le DataOps se concentre uniquement sur la création de valeur à partir du Big Data. En tant qu’approche agile de la construction et de la maintenance d’une architecture de données distribuée, il offre des avantages significatifs aux entreprises qui adoptent cette stratégie.
Le DataOps peut vous aider à contrôler la prolifération des données et à assurer leur sécurité, ainsi qu’à créer rapidement des flux de revenus. Il vous permet d’ingérer, de traiter, de stocker, d’accéder, d’analyser et de présenter d’énormes volumes de données issues d’un puits unique pour accélérer la transformation digitale. La transition vers une stratégie DataOps peut apporter à une organisation les avantages suivants :
· Extraire des informations à partir des données en temps réel
· Réduire le temps de cycle des applications de science des données exécutées sur des frameworks de traitement Big Data
· Normaliser un ensemble de processus reproductibles, automatisés et consolidés
· Encourager une communication et une collaboration plus efficaces entre les équipes et entre les membres d’une même équipe
· Accroître la transparence en utilisant l’analyse de données pour prédire tous les scénarios possibles
· Construire des processus reproductibles et réutiliser le code chaque fois que c’est possible
· Garantir une meilleure qualité des données
· Augmenter le retour sur investissement des équipes de science des données en automatisant le processus de conservation des sources de données et de gestion de l’infrastructure
· S’assurer que les données soient sécurisées et conformes aux lois sur la protection des données grâce à une gouvernance automatisée
· Permettre le dimensionnement du déploiement des données, aussi bien en interne qu’en externe
En adoptant une approche DataOps, les entreprises se donnent les moyens d’utiliser leurs données – provenant de différentes sources, dans une variété de formats – pour en tirer des connaissances et bien d’autres avantages en temps réel.
Quel problème le DataOps cherche-t-il à résoudre ?
Parce que les données interviennent dans tout ce que fait une entreprise, l’avalanche massive de données liée à l’IoT et à l’intelligence artificielle représente un défi sans précédent. Pour rester compétitives, les entreprises doivent résoudre le problème du stockage et de l’interprétation de cet énorme volume de données.
Pour ce faire, les entreprises doivent adopter une approche radicalement différente. Il leur faut passer d’une gestion de données manuelle et répétitive reposant sur infrastructure de stockage inefficace à une culture DataOps axée sur la capacité d’extraire une réelle valeur ajoutée à partir des données. C’est peut-être leur seul moyen de gagner en agilité et en rapidité tout en réduisant la charge et les coûts de gestion de l’infrastructure.
En effet, face à une croissance exponentielle des volumes de données qui met en tension les charges de travail et la capacité de stockage tout en obscurcissant la visibilité sur les données, la charge que constituent ces dernières finit par entraver l’optimisation des performances et des ressources. Voici quelques-unes des problématiques rencontrées :
· Collecte de données à partir de sources de plus en plus disparates : comment organiser celle–ci pour éviter les duplications ?
· Gouvernance et responsabilisation relatives aux données : qui doit assumer la supervision et la responsabilité ?
· Intégration des données : comment fluidifier le flux de données entre les systèmes, bases de données, lacs de données et entrepôts de données hérités ?
Mais comment l’entreprise doit-elle procéder pour découvrir les informations enfouies dans des piles et des piles de données afin de transformer son activité et de s’assurer un avantage concurrentiel ? C’est là que le DataOps intervient.
L’idée centrale du DataOps est de résoudre le défi consistant à gérer de multiples pipelines de données issus d’un nombre croissant de sources de façon à fournir une unique source de vérité pour le processus décisionnel et la gestion de l’activité. Cette approche permet de créer une vue cohérente des données provenant de sources multiples, de rendre les données disponibles dans l’ensemble de l’entreprise et d’améliorer la gouvernance des données.
Quels sont les principes du DataOps ?
Fondamentalement, le DataOps vise à rationaliser le cycle de vie de l’agrégation, de la préparation, de la gestion et du développement des données en amont de la phase analytique. Il améliore considérablement la gestion des données en termes d’agilité, d’utilité, de gouvernance et de qualité des applications enrichies en données.
Lors du développement du concept de DataOps, les data scientists ont convenu de plusieurs principes pour régir ce processus dans le cadre du Manifeste DataOps. Les principes centraux sont les suivants :
· Performances opérationnelles : L’évaluation des performances de l’analyse de données rend compte de l’efficacité de l’intégration de données fiables dans des frameworks et des systèmes robustes.
· L’analytique, c’est du code : La description de ce qui doit être fait avec les données est fondamentale pour l’analytique, et le code généré détermine quelles informations peuvent être fournies.
· Rendre les résultats reproductibles : Tous les aspects du processus doivent être versionnés, depuis les données jusqu’aux configurations matérielles et logicielles, sans oublier le code servant à configurer chaque outil.
· Environnements jetables : En travaillant dans des environnements techniques isolés, sûrs et jetables qui sont faciles à construire, il est possible de minimiser les coûts tout en reflétant l’environnement de production.
· Simplicité et efficacité : L’excellence technique, une conception de qualité et un travail rationalisé permettent de gagner en flexibilité et en efficacité.
· L’analytique est une forme de fabrication : Pour une efficacité optimale de la production d’informations analytiques, les pipelines d’analyse doivent être guidés par la réflexion sur les processus, tout comme dans le Lean Manufacturing.
· La qualité est primordiale : Pour éviter les erreurs (poka yoke), les opérateurs doivent recevoir des retours en continu et disposer de pipelines analytiques capables de détecter automatiquement les anomalies (jidoka) et les problèmes de sécurité dans le code, la configuration et les données.
· La surveillance est essentielle : Pour être en mesure de détecter les variations inattendues et d’établir des statistiques opérationnelles, il convient de surveiller en continu les performances, la sécurité et la qualité.
· Améliorer les temps de cycle : Le déploiement de produits analytiques utiles doit s’effectuer facilement et rapidement tout au long du processus allant de l’idée au développement puis à la publication, avec des processus de production reproductibles qui aboutissent à la réutilisation de ces produits.
HPE et le DataOps
La vision Unified DataOps de HPE prend vie sur notre plateforme Intelligent Data Platform, qui permet au département informatique de gérer les données et l’infrastructure via un plan de contrôle SaaS dont le rôle est d’abstraire le contrôle de l’infrastructure et des données de l’infrastructure physique.
Cette approche architecturale élimine la complexité, la fragmentation et les coûts de gestion et de maintenance des logiciels sur site, et rend le déploiement, la gestion, l’adaptabilité et la mise à disposition des services de données et d’infrastructure invisibles pour les entreprises. De plus, cette approche automatise la gestion à grande échelle via des politiques activables d’un simple clic et des interfaces de programmation d’application (API) disponibles sur une infrastructure de données distribuée à l’échelle mondiale.
Déployée via HPE GreenLake, cette architecture cloud-native unique offre une nouvelle expérience des données qui permet d’amener les opérations cloud là où se trouvent les données en jetant les bases d’une gestion unifiée de ces dernières. Les principales innovations proposées sont les suivantes :
· Data Services Cloud Console : Cette console étend l’agilité du cloud à l’infrastructure de données où qu’elle se trouve en séparant le plan de contrôle du matériel sous-jacent afin de le déplacer vers le cloud. Avec une gestion unifiée sous une interface web unique, cette console offre une visibilité globale et une expérience cohérente de l’edge au cloud. Une telle abstraction du contrôle permet la mise en place d’une suite de services de données qui simplifie radicalement la façon dont les clients gèrent l’infrastructure à grande échelle et tout au long du cycle de vie.
· Services de données cloud : Cette suite de services d’abonnement à des logiciels utilise une approche guidée par l’IA et orientée applications qui permet une gestion globale de l’infrastructure de données depuis n’importe où. Les abonnés bénéficient de son provisionnement en libre-service et à la demande, qui élimine les incertitudes et optimise les objectifs de niveau de service à grande échelle.
· HPE Alletra : Il s’agit d’un nouveau portefeuille d’infrastructures de données cloud-native 100 % NVMe. Géré nativement par Data Services Cloud Console, HPE Alletra offre l’expérience opérationnelle du cloud à la demande et as-a-service. Il comprend un portefeuille de systèmes optimisés pour les charges de travail, conçus pour offrir la flexibilité architecturale nécessaire à l’exécution de n’importe quelle application sans compromis.
· HPE InfoSight : Il s’agit de la plateforme AIOps la plus avancée et la plus mature du secteur. Elle élimine les casse-tête et le temps perdu en interventions d’urgence grâce à des opérations de données autonomes alimentées par l’IA qui optimisent les performances, la disponibilité et la gestion des ressources tout en rendant l’infrastructure invisible.