Statista estime que le volume de données créées devrait atteindre 2142 zettaoctets en 2035. Face à ce que le portail de statistiques qualifie de « big bang du big data », gérer et analyser ces données afin de favoriser l’agilité et d’obtenir des informations exploitables devient plus que jamais un impératif pour les entreprises souhaitant rester performantes et compétitives.
À l’échelle mondiale, les organisations adoptent rapidement des stratégies fondées sur les données pour améliorer l’agilité opérationnelle et la continuité des activités, portées par les milliards de données qui résultent des consommateurs et des systèmes d’entreprise.
Par exemple, environ 14 milliards d’appareils mobiles ont été recensés en 2020, et près de 36 milliards en 2021 à date. En outre, les sites de réseaux sociaux devraient atteindre les 3,96 milliards d’utilisateurs en 2022, et ces chiffres devraient augmenter à mesure que l’utilisation des appareils mobiles et les réseaux sociaux gagneront du terrain sur des marchés auparavant mal desservis.
Tandis qu’il est désormais également possible d’accéder à des images satellites, à des données géophysiques, génétiques et à toute une série d’autres informations, auparavant inaccessibles, avoir une vision et une analyse performantes de ces données désormais inéluctables devient donc impérative.
En finir avec l’ancien
Bien que les données et l’analyse fassent partie de la procédure standard de nombreuses entreprises, un nombre important de transformations ne parviennent pas à répondre à leurs attentes. En effet, pour Gartner, seules 22% des informations tirées de l’analyse de données produiront des résultats commerciaux en 2022.
Plusieurs raisons expliquent ces échecs, parmi lesquelles l’apparition de nouvelles données ou de business models plus complexes, ainsi que l’inadéquation des processus. Les processus traditionnels de gestion des données ne fonctionnent effectivement pas de manière optimale avec les technologies innovantes, telles que l’intelligence artificielle (IA).
Par ailleurs, certaines organisations seront également confrontées à un manque de soutien en interne pour conduire avec succès un changement de culture, ou d’un budget insuffisant pour couvrir le montant de l’investissement nécessaire. Face à l’expertise requise pour l’analyse de données, le secteur risque également d’être confronté à une pénurie de talents, ainsi qu’à des difficultés d’exploitation à grande échelle, notamment pour être en mesure de répondre à la croissance rapide des attentes en matière de réactivité, de flexibilité, de rapidité et de personnalisation des nouvelles capacités.
Les DataOps : une recette pour le succès
Ces défis ont favorisé l’émergence du concept de DataOps, une application combinée de l’ingénierie agile et des meilleures pratiques DevOps à la gestion des données. Il transforme rapidement les nouvelles informations en résultats de production entièrement opérationnels qui permettent de tirer parti de la valeur commerciale des données.
Ce concept consiste tout d’abord en une collaboration étendue dans l’écosystème de gestion des données entre les entreprises et l’IT. Le DataOps offre une automatisation généralisée qui englobe l’orchestration, le provisionnement, la configuration et le libre-service.
Par ailleurs, la normalisation et le perfectionnement des processus sont utilisés pour intégrer les changements qui seraient plus efficaces avec l’intelligence artificielle, ainsi qu’une approche pragmatique de la gouvernance des données, de la sécurité et de la gestion des métadonnées.
Les DataOps, reposant sur l’application des meilleures pratiques DevOps, la collaboration et l’automatisation jouent donc un rôle essentiel dans leur réussite. La collaboration doit être étendue au sein de l’écosystème de gestion des données entre les professionnels et les consommateurs.
Les plateformes DataOps sont conçues pour répondre aux besoins de multiples consommateurs de données, des utilisateurs de données traditionnels, tels que les entrepôts de données, aux plateformes d’analyse plus sophistiquées et aux réseaux de machine learning généralement utilisés par les analystes.
Le DataOps permet de garantir le succès des transformations en matière de données et d’analyse. Toutefois, il ne s’agit pas d’une recette miracle qui garantit un succès instantané. À l’instar de toute nouvelle capacité technologique, les organisations doivent aborder celle-ci comme une initiative à horizons multiples, avec un ensemble d’étapes à franchir pour devenir une entreprise axée sur les données et réussir à transformer cette mine d’informations en succès commerciaux.
