DataOps et collaboration entre data et IT

DataOps est une philosophie qui rapproche les équipes qui gèrent les données et celles qui gèrent l’infrastructure IT. Son but est de livrer des données fiables et exploitées rapidement, tout en assurant sécurité et conformité. Dans bien des entreprises, les data engineers construisent des pipelines, et les équipes IT déploient l’infrastructure et surveillent les services. Sans une collaboration claire, les retards, les erreurs et les frottements freinent l’innovation.

Pour réussir, DataOps s’appuie sur des principes simples et concrets.

• Collaboration durable entre équipes et objectifs partagés.
• Automatisation des pipelines et des tests.
• Versionning et CI/CD adaptés aux données.
• Traçabilité et observabilité des flux.
• Gouvernance et sécurité intégrées dès le début.

Concrètement, voici quelques gestes faciles à adopter.

• Instaurer des SLAs clairs et partagés pour les jeux de données critiques.
• Mettre en place un catalogue de données et un registre des incidents.
• Favoriser des équipes mixtes et des responsabilités croisées.

Exemple: ingestion quotidienne d’un fichier client. L’équipe data et l’équipe IT conçoivent ensemble le pipeline, testent le passage en environnement staging et programment une surveillance des échecs. En cas d’anomalie, l’alerte est partagée et le post-mortem est écrit en commun.

Les bénéfices observables incluent un déploiement plus rapide, une meilleure qualité des données et une réduction des risques de sécurité. La culture joue aussi un rôle clé: la confiance, l’apprentissage continu et le partage des résultats, bons ou mauvais, facilitent la durabilité du changement. Les outils aident, mais ce sont les pratiques et les personnes qui font durer DataOps.

Pour éviter les pièges, privilégiez le démarrage petit, dans une zone de données maîtrisée, avec des règles de communication claires et un backlog commun. Évitez les silos et les décisions prises sans consultation des parties prenantes.

Conclusion : commencez par un pilote réaliste, mesurez les gains et étendez progressivement la collaboration DataOps au reste de l’organisation.

Key Takeaways

• DataOps rapproche les équipes data et IT et améliore la qualité et la traçabilité des données.
• L’automatisation, les tests et la sécurité doivent être intégrés dès le début.
• Un petit pilote bien choisi permet de démontrer les bénéfices et de bâtir la suite.