Using DataOps to maximize value for your business
Plus de DataOps, moins de DataOops !
Utilisez DataOps pour maximiser la création de valeur pour votre entreprise.
Nous vivons dans un monde axé sur les données et, par conséquent, l'entreprise axée sur les données n'est plus une option. L'analyse avancée des données transforme la façon dont les entreprises prennent leurs décisions et réagissent aux changements du marché.
Ainsi, de plus en plus de personnes dans l'industrie des données discutent de DataOps. D'après des conversations récentes avec des clients, il existe une demande croissante d'outils et de plateformes qui répondent aux difficultés et aux défis croissants des équipes chargées des données. Les entreprises doivent s'adapter à notre monde en mutation si elles veulent rester compétitives. L'un des aspects de cette adaptation consiste à être agile et à prendre des décisions rapides afin de pivoter sur un marché en constante évolution.
Mais la transformation des données et des analyses ne tient pas toujours la valeur promise. Il peut y avoir plusieurs raisons à cela, mais l'une des principales est que les informations générées par les données ne sont pas traduites assez rapidement. Le traitement et l'analyse des données prennent parfois tellement de temps qu'au moment où l'information est enfin disponible, il est souvent trop tard pour agir.
Rationaliser la manière dont toutes les données organisationnelles sont gérées, transformées et finalement transmises à l'entreprise sous forme d'informations significatives est un défi que chaque organisation doit relever.
DataOps met cette capacité et la puissance de l'analytique entre les mains des business units afin qu'elles disposent des bons outils pour prendre des décisions éclairées et s'adapter à l'ère numérique.
Dans cet article, je vais présenter les éléments clés nécessaires à une approche DataOps réussie, les compétences et la stratégie de sourcing qui peuvent y contribuer.
Qu'est-ce que DataOps ?
L'approche DataOps consiste à orchestrer les personnes, les processus et les technologies. Elle vise à donner confiance et à fournir des données rapides, fiables et de qualité de manière concertée.
Grâce à l'automatisation, DataOps relève les défis liés à l'inefficacité de l'accès aux données, de leur préparation, de leur intégration et de leur mise à disposition.
DataOps s'inspire du lean manufacturing et de l'approche agile du DevOps. Tout comme DevOps a systématisé le développement de logiciels, DataOps vise à accélérer la collecte, le traitement et l'analyse des données.
Amorcez un changement culturel pour se concentrer davantage sur la collaboration.
DataOps implique un changement culturel pour se concentrer davantage sur la collaboration entre toutes les fonctions et la prestation de services en utilisant des pratiques allégées. Il faut un engagement de la part des dirigeants pour soutenir et maintenir une vision axée sur les données dans l'ensemble de l'entreprise.
Concentrez-vous sur les besoins de votre organisation
Chaque organisation a des besoins uniques. Ce type de changement culturel commence par la compréhension des véritables objectifs de l'entreprise en se posant les questions suivantes . Comment les données informent-elles les décisions et les services ayant un impact sur l'expérience client ? Comment les données peuvent-elles contribuer à maintenir un avantage concurrentiel sur le marché ? Quelles sont les priorités des clients que les données peuvent nous aider à résoudre ?
Trouvez les bonnes compétences
Vous ne pouvez pas vous contenter d'avoir une excellente équipe de big data. Vous avez besoin d'une équipe DataOps qui décoiffe 🚀. Les techniques de modélisation des données sont les principales compétences qui contribuent au succès de DataOps. Parmi les autres compétences et connaissances essentielles, citons l'intégrité des données, y compris les meilleures pratiques de test des données, ainsi que la capacité à naviguer dans les systèmes de gestion des données et autres types de logiciels.
Parmi les autres compétences essentielles importantes, citons la connaissance des modèles de données logiques et physiques, les meilleures pratiques en matière de chargement de données, les processus d'orchestration et les conteneurs.
Quant aux compétences techniques, l'expérience logicielle spécifique peut inclure Docker, Kubernetes, Jenkins pour les pipelines et Git pour le contrôle de version. Cela s'ajoute aux logiciels de gestion de données typiques tels que les bases de données et les logiciels de streaming tels que Kafka ou Flink.
Notez que la plupart des pratiques DataOps tournent autour des compétences Python et Scala. Mais la compréhension de R, Lambda, Git, Jenkins et d'autres conteneurs peut donner un grand coup de pouce à la standardisation et à l'automatisation du pipeline.
Trouvez la bonne combinaison de talents
La formule clé est d'avoir les bonnes personnes au bon poste ou d'augmenter les compétences de l'équipe actuelle. Mais les choses ont considérablement changé à l'ère du cloud. Alimentée par la transformation numérique, la "guerre des talents" dans le domaine des données et de l'analytique ne rend pas les choses faciles. Pour y faire face, les employeurs ont besoin d'une solide stratégie de sourcing pour avoir accès aux bons talents et aux bonnes compétences.
A minima, vous aurez besoin d'un administrateur Cloud, d'un architecte Cloud pour établir une feuille de route pour les actifs existants et futurs de votre organisation et d'un architecte de sécurité Cloud pour protéger vos données. Notez que cela n'inclut pas les data engineers, les data scientists ou les analystes qui utiliseront la plateforme de cloud, mais seulement l'équipe chargée de la construire et de la faire fonctionner.
Selon la taille de votre entreprise, ces rôles devront être occupés par des employés à temps plein ou par un mélange d'employés à temps plein et à temps partiel et/ou de contractants.
C'est pourquoi, pour chaque histoire de réussite en matière de big data, il y a de tristes histoires de projets qui ne peuvent pas décoller parce que l'entreprise ne peut pas trouver ou garder la bonne équipe.
Trouvez le bon équilibre entre le recrutement en interne et l'externalisation
Que vous choisissiez de confier vos projets informatiques à une société de conseil ou de recruter les talents dont vous avez besoin pour compléter votre équipe interne, il est essentiel d'avoir un plan solide au moment de la mise en service pour non seulement soutenir la mise en œuvre, mais aussi fournir de nouvelles capacités. Cela dépend de vos enjeux.
Vous devez réfléchir à vos besoins, à vos attentes et à vos possibilités. Disposez-vous de beaucoup de temps ? Voulez-vous vous engager sur le long terme avec votre équipe DataOps ? Avez-vous besoin de gains rapides ? En fonction de ce que vous identifiez comme les facteurs les plus importants pour votre entreprise, vous pouvez choisir l'internalisation ou l'externalisation comme la meilleure solution pour vous.
Mais vous devez garder à l'esprit qu'à mesure que la demande de l'utilisateur final évolue, la technologie pour soutenir l'innovation doit également évoluer. Une compétence nécessaire hier peut être obsolète en quelques années seulement. Il est rarement possible d'embaucher quelques talents expérimentés en matière de données qui peuvent tout faire, année après année, projet après projet. La technologie ne reste pas immobile et vous pouvez facilement avoir une équipe de personnes talentueuses qui connaissent bien les systèmes existants mais qui ne sont malheureusement plus pertinents.
Si votre équipe ne dispose pas des compétences nécessaires, si vos ressources actuelles sont surchargées ou indisponibles, l'externalisation peut vous faire gagner un temps précieux. Elle vous fournira l'expertise exacte dont vous avez besoin pour la seule période où vous en avez besoin, ou sur une base continue. Dans les deux cas, vous obtenez les compétences dont vous avez besoin au bon moment, sans le risque contractuel lié à une embauche.
Voici la bonne nouvelle. Si vous recherchez une équipe qui vous fera découvrir le monde étonnant des merveilles des données, Stroople propose des solutions personnalisées pour concevoir et construire votre équipe technologique de rêve. Vous pouvez choisir la solution la plus adapté à vos besoins. Nous vous permettons d'accéder aux meilleurs talents technologiques 🌟, que vous ayez besoin d'embaucher ou d'externaliser votre équipe DataOps.
