Eurocroissance et investissement durable
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La mise en production des cas d’usage métier s’appuyant sur la data se heurte souvent à des complexités organisationnelles, technologiques ou liées aux données utilisées. La démarche DataOps vise à préparer et sécuriser l’industrialisation des cas d’usage via une méthodologie adaptée.
Pour comprendre le DataOps, il faut redéfinir ce qu’est la Data Science et le DevOps. La Data Science combine la méthodologie scientifique, les statistiques, l’intelligence artificielle, et l’analyse de données pour extraire et fournir des informations. La méthodologie DevOps a pour but de réunir les développeurs (Dev) et les équipes d’exploitation IT (Ops) afin d’optimiser le cycle de vie des applications et ainsi fournir des produits IT de meilleure qualité. Pour le DataOps, la collaboration des équipes de Data science (Data) et des équipes Ops donne lieu à une méthodologie de type agile, orientée vers l’analyse de données.
Le DataOps est une méthodologie collaborative de gestion des données dont l’objectif est d’améliorer la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et consommateurs de données au sein d’une entreprise. Le but principal du DataOps est ainsi d’augmenter l’efficacité et la rapidité des traitements de données pour que ces dernières soient exploitables et analysées rapidement par les entreprises. Les atouts principaux de cette démarche résident dans la diminution des risques et l’amélioration de l’efficacité des processus autour de la donnée. En clair, le DataOps améliore considérablement les résultats opérationnels grâce à une meilleure agilité entre la donnée, les processus et les personnes.
L’accès aux données est un enjeu crucial pour les entreprises. La demande croissante et les volumes exponentiels en matière de données obligent les sociétés à mettre l’accent sur les transformations numériques nécessaires pour couvrir l’évolution des besoins client. C’est en cela le DataOps joue un rôle important puisqu’il cible les facteurs technologiques bloquants en favorisant l’innovation et l’optimisation des processus liés à l’analyse des données.
En s’appuyant sur cette démarche, fruit de la combinaison de plusieurs expertises :
Sia Partners accompagne les CDO et CIO vers l’industrialisation des POC ainsi que dans la mise en place d’une culture collaborative et « Data Driven » au sein des équipes métier, Data et SI.