Une stratégie DataOps repose fortement sur la collaboration. C’est même un facteur essentiel de succès d’une telle démarche. Surtout lorsqu’il s’agit de déplacer des données entre les gestionnaires et les utilisateurs dans l’entreprise. C’est pourquoi cela commence par la constitution d’une équipe efficace pour mener ces initiatives.

Bien sûr, DataOps peut être résumé comme l’application de l’approche DevOps aux données. Ce n’est pas tout à fait. Il serait plus juste de dire que DataOps essaie de réaliser pour les données ce que DevOps vise pour les logiciels, à savoir une amélioration considérable de la productivité et de la qualité. La méthodologie DataOps, cependant, a d’autres problèmes à résoudre. En particulier, il faut savoir maintenir en permanence un système critique en production.

Cette distinction est loin d’être futile lorsqu’il s’agit de penser à constituer une équipe DataOps. Si l’approche DevOps est un modèle impliquant des chefs de produit, des Scrum Masters et des développeurs, la priorité est donnée à la livraison. Le DataOps devant également se concentrer sur la maintenance continue, cette approche nécessite d’autres méthodes de travail.

Les techniques de Lean Manufacturing ont eu une influence majeure sur les DataOps. Les managers utilisent souvent des termes tirés du système de production classique de Toyota, qui a été étudié et imité à de nombreuses reprises. Des concepts tels que l’usine de données émergent également à mesure que les pipelines de données de production deviennent des sujets de conversation.

Cette méthodologie nécessite une structure d’équipe très spécifique, dont nous allons examiner certains rôles.

Quels sont les principaux rôles d’une équipe DataOps ?

Les rôles décrits ici sont des membres typiques d’une équipe DataOps chargée de déployer des projets stratégiques de science des données en production.

Qu’en est-il des équipes moins axées sur la science des données ? Doivent-ils également utiliser DataOps, par exemple pour le stockage de données ? Certaines techniques sont certes similaires, mais une équipe traditionnelle composée de développeurs ETL (Extract, Transform and Load) et d’architectes de données obtiendra de très bons résultats. De par sa nature, un entrepôt de données est moins dynamique et plus constant qu’un environnement de données composé de pipelines Agiles. Les rôles suivants dans une équipe DataOps gèrent un univers plus volatil de pipelines, d’algorithmes et d’utilisateurs en libre-service.

Cependant, les techniques DataOps se développent. Les responsables d’entrepôts de données affichent leur volonté d’être plus agiles. Ils misent ainsi sur le déploiement cloud et les architectures de type « data lakehouse ».

Nous commençons par définir les rôles requis pour ces nouvelles méthodologies analytiques.

Les data scientists sont comme des chercheurs. Si une entreprise sait ce qu’elle veut et cherche simplement quelqu’un qui peut mettre en œuvre un processus prédictif, il lui suffit de trouver un développeur qui connaît bien les algorithmes. D’autre part, le data scientist consacre sa vie à la recherche, pour découvrir au fur et à mesure ce qui est le plus pertinent et le plus significatif.

Au cours de l’exploration, un scientifique des données peut essayer divers algorithmes, souvent dans différents ensembles de modèles. Il peut même écrire lui-même.

Ce rôle requiert des qualités essentielles : une curiosité insatiable, un intérêt pour le terrain et des connaissances techniques (notamment en statistiques) pour bien comprendre le sens de ce qu’il découvre et l’impact de son travail sur le monde réel.

Cette rigueur est très importante. Il ne suffit pas de trouver un bon modèle et de s’arrêter là, car les secteurs d’activité sont en constante évolution. Bien que tous ne travaillent pas dans des secteurs où existent des conflits éthiques contraignants, les data scientists, dans tous les domaines, seront tôt ou tard confrontés à des problèmes de confidentialité, tant personnels que commerciaux.

C’est avant tout un rôle technique, mais n’oublions pas l’aspect humain. Les entreprises n’embauchent pas qu’un seul data scientist. Doit être un bon communicant. A lui de présenter ses découvertes à un public non technique, souvent des cadres, tout en expliquant en termes clairs ce qui est possible et ce qui ne l’est pas.

Enfin, le data scientist, surtout s’il travaille dans un domaine complètement nouveau pour lui, ne connaît probablement pas toutes les sources de données opérationnelles (systèmes ERP, CRM, RH, etc.). Cependant, il devra travailler avec ces données. Si la gouvernance du système est bien conçue, elle n’a probablement pas un accès direct à toutes les données brutes de l’entreprise. Il devra donc collaborer avec d’autres rôles qui connaissent mieux que lui les systèmes sources.

Il incombe généralement à l’ingénieur de données de déplacer les données entre les systèmes d’exploitation et le lac de données, et de là entre les différentes zones du lac (données brutes, nettoyées et de production).

L’ingénieur de données peut également être amené à gérer l’entrepôt de données. Une mission qui peut être difficile tant il faut à la fois suivre l’histoire pour le reporting et l’analyse et assurer son développement continu.

À un moment donné, l’ingénieur de données pouvait être considéré comme un architecte d’entrepôt de données ou un développeur ETL, selon ses compétences. Nouveau nom à la mode, le terme data engineer met davantage l’accent sur l’aspect opérationnel de ce rôle dans sa dimension DataOps.

Un autre ingénieur ? Oui, et en plus, un ingénieur d’exploitation. Mais son domaine d’expertise est différent : sa mission est de faciliter le travail du data scientist.

À son tour, le data scientist s’intéresse à la modélisation et à la meilleure utilisation des données. Cependant, il est clair que souvent ce qui fonctionne bien dans les tests peut être difficile ou coûteux à utiliser en production. Parfois, un algorithme s’exécute trop lentement pour l’ensemble de données de production. De même, il peut consommer trop de puissance de calcul ou de stockage pour évoluer efficacement. C’est là qu’intervient l’ingénieur DataOps : tester, ajuster et gérer les modèles pour la production est son travail.

Il sait assurer la performance d’un modèle dans le temps au fur et à mesure de l’évolution des données. Il sait aussi quand recycler le modèle ou le reconceptualiser, même si ce travail relève du mandat du data scientist.

L’ingénieur DataOps s’assure que les modèles respectent les contraintes budgétaires et de ressources, un sujet qu’il maîtrise mieux que quiconque dans l’équipe.

Dans les entreprises modernes, l’analyste de données possède parfois un large éventail de compétences : connaissances techniques, compréhension esthétique de la visualisation et qualités dites non techniques, telles que les compétences en communication et en collaboration. Il a souvent reçu une formation moins technique qu’un DBA par exemple.

Leur propriété des données et leur influence dépendront moins de leur position hiérarchique dans l’entreprise que de leur engagement personnel et de leur volonté de s’attaquer à un problème.

Chaque service a son propre analyste de données. Regarde autour de toi. Quiconque, quel que soit son titre, sait où se trouvent les données, comment les utiliser et comment les présenter efficacement est un « scientifique des données ».

Ce rôle devient de plus en plus formel aujourd’hui, mais soyons honnêtes, de nombreux analystes de données ont accédé à ce rôle grâce à leurs connaissances commerciales et non techniques.

Le sponsor exécutif fait-il partie de l’équipe ? Peut-être pas directement, mais sans lui l’équipe n’ira pas loin. Un cadre supérieur joue un rôle essentiel dans l’alignement des projets spécifiques d’une équipe DataOps avec la vision stratégique et les décisions tactiques de l’entreprise. Il peut également s’assurer que l’équipe dispose d’un budget et de ressources en ligne avec les objectifs à long terme établis.

Comment modeler l’équipe aux besoins de l’entreprise ?

Peu d’entreprises peuvent ou veulent constituer immédiatement une équipe de quatre personnes ou plus simplement pour exécuter une approche DataOps. Les capacités et la valeur de l’équipe doivent croître avec le temps.

Mais comment faire évoluer une équipe ? Quelle devrait être la première offre d’emploi? Tout dépend du point de départ choisi par l’entreprise, mais un sponsor exécutif doit être présent dès le premier jour.

Il est peu probable que l’équipe reparte de zéro. Les entreprises se tournent vers DataOps précisément parce qu’elles ont des travaux en cours pour lesquels elles souhaitent optimiser les opérations. Ils commencent à s’intéresser à cette méthodologie, car leurs data scientists repoussent sans cesse les limites de ce qu’ils sont réellement capables de gérer.

Dans ce cas, un ingénieur DataOps doit être embauché en premier. C’est en effet lui qui met en œuvre les projets de data science et facilite leur gestion, leur développement et leur globalité pour en faire un outil stratégique.

Il est également possible pour une entreprise d’avoir un entrepôt de données traditionnel et d’avoir des ingénieurs de données et des analystes de données dans ses rangs. Dans ce cas, l’équipe DataOps devrait embaucher un data scientist et lui confier les analyses les plus avancées.

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Une question importante demeure : faut-il créer une organisation formelle ou une équipe virtuelle ? C’est une autre raison d’être du sponsor exécutif, qui en dit certainement long. De nombreuses équipes DataOps commencent comme des groupes virtuels qui travaillent de manière interfonctionnelle pour assurer la fiabilité et la crédibilité des données et de leur flux.

Plus ou moins étroitement liées, ces différentes disciplines gagnent en force et en impact au fil du temps. Leur orientation stratégique et leur utilisation des ressources s’inscrivent dans un cadre cohérent qui facilite l’exploration et la livraison. Au fil du temps, l’entreprise peut développer l’ingénierie pour améliorer l’évolutivité et la gouvernance, et embaucher plus de data scientists et d’analystes pour une interprétation plus intelligente des données. À ce stade, peu importe où l’entreprise a commencé, l’équipe deviendra plus structurée et gagnera en reconnaissance.

C’est une aventure passionnante. L’équipe DataOps peut faire la différence entre une entreprise qui brille un jour et une autre qui peut continuellement compter sur des données, des analyses et des mesures efficaces et fiables.

Quels sont les 4 composants clés de DevOps ?

Les objectifs de DevOps se répartissent en quatre catégories : culture, automatisation, mesure et partage.

Quel est le concept de base de l’approche DevOps ? L’approche DevOps est un déploiement continu avec : Développement et tests constants. Intégration et mise en œuvre constantes : déploiement avec des processus fiables. Surveillance et validation constantes de la qualité opérationnelle.

Qu’est-ce que la méthode DevOps ? DevOps est un ensemble de pratiques qui mettent l’accent sur la collaboration et la communication entre les développeurs de logiciels et les professionnels des opérations informatiques, en automatisant le processus de livraison de logiciels et de modifications de l’infrastructure.

Quels sont les trois axes de la culture DevOps ?

La culture DevOps consiste à accroître la transparence, la communication et la collaboration entre des équipes traditionnellement enracinées. Mais des changements culturels importants doivent être opérés pour fédérer ces équipes.

Quelles sont les caractéristiques de la méthodologie DevOps ? 5 caractéristiques essentielles d’un déploiement DevOps réussi

  • Respecter la culture de l’organisation. …
  • Faites de petits pas. …
  • Utilisez l’orchestration du système pour profiter des avantages de l’automatisation. …
  • Adaptez les systèmes hérités si nécessaire.

Quel type de mentalité forme le noyau d’une culture DevOps ?

Une culture organisationnelle forte La culture DevOps repose sur des maillons essentiels : la collaboration et la communication. Pour être suffisamment efficace, DevOps doit favoriser une culture organisationnelle basée sur de grands principes directeurs.

Quels sont les trois pratiques de la culture DevOps ?

L’intégration continue, la livraison, les tests et les commentaires visent tous à améliorer en permanence la qualité des logiciels et à réduire les délais de mise sur le marché. Ces pratiques aident les DSI à être plus agiles et réactifs aux besoins des utilisateurs.

Quelles sont les meilleures pratiques pour mettre en œuvre DevOps ? Les meilleures pratiques DevOps incluent la gestion de projet Agile, qui responsabilise les équipes grâce à la CI/CD, l’automatisation, la surveillance, l’observabilité et la rétroaction continue.

Quels sont les outils DevOps ?

Les 10 outils DevOps indispensables en 2021

  • GitHub. Le service d’hébergement et de programmation de projets est depuis longtemps la star des outils CI/CD. …
  • Source Forge. …
  • Outils CI/CD alternatifs. …
  • Ansible. …
  • Jenkins. …
  • Terraforme. …
  • Docker. …
  • Kubernetes.

Quelles sont les trois pratiques de la culture DevOps ? L’intégration continue, la livraison, les tests et les commentaires visent tous à améliorer en permanence la qualité des logiciels et à réduire les délais de mise sur le marché. Ces pratiques aident les DSI à être plus agiles et réactifs aux besoins des utilisateurs.

Comment agile et DevOps Sont-ils liés ?

La méthode agile et l’approche Devops sont intimement liées. Devops permet une meilleure collaboration entre les équipes de développement (dev) et les équipes de production (ops), et cette approche permet effectivement à la DSI de devenir agile.

Comment Agile et DevOps se rejoignent-ils ? DevOps consiste à appliquer les principes Agile en dehors de l’équipe de développement. Scrum applique le principe Agile suivant : « Toute modification, même tardive, des exigences en cours de développement est la bienvenue. Les processus agiles transforment le changement en un avantage concurrentiel pour le client. »

Pourquoi la méthode Agile est-elle utilisée par de nombreuses entreprises aujourd’hui ? Renforcer la capacité à gérer l’évolution des priorités â 61 % Améliorer la productivité de l’équipe â 53 % Augmenter la visibilité du projet â 43 % Augmenter la qualité des logiciels â 43 %

Quelle est la différence entre Scrum et Agile ?

Scrum est une méthode de gestion de projet agile, aussi appelée framework, basée sur des itérations encadrées et courtes de 2-3 semaines, dont l’objectif est de délivrer de la valeur rapidement pour recueillir des retours d’expérience.

Quels sont les 3 piliers de Scrum ? Les trois piliers de Scrum : transparence, inspection et adaptation.

C’est quoi travailler en mode agile ?

C’est une méthode qui repose sur des phases de développement de quelques semaines, durant lesquelles le produit est développé sous forme de sprints qui se concentrent généralement sur quelques fonctionnalités, voire sur une seule fonctionnalité.

Comment ça marche en mode agile ? La méthode Agile recommande de se fixer des objectifs à court terme. Par conséquent, le projet est divisé en plusieurs sous-projets. Une fois l’objectif atteint, on passe au suivant, jusqu’à ce que l’objectif final soit atteint. Cette approche est plus flexible.

Quels sont les 3 principaux piliers des méthodes Agiles ? Ce sont la transparence, l’inspection et l’adaptation. Ces trois piliers sont étroitement liés les uns aux autres.

Pourquoi agile et Scrum ?

SCRUM est une méthode de travail agile développée au début des années 1990 par Ken Schwaver et Jeff Sutherland. Il définit un cadre et des méthodes pour traiter des problèmes complexes et changeants de manière efficace et créative afin de générer le plus de valeur possible.

Pourquoi choisir la méthode Agile ? En conclusion, la méthode Agile permet d’effectuer une gestion plus sûre, car elle est plus régulière que le chef de projet. La division en sprints courts donne une meilleure visibilité sur l’avancement du développement, le respect du calendrier et la gestion des risques.

Quelles sont les principales caractéristiques de la méthode Agile ?

Définition : Les méthodes agiles caractérisent une manière de gérer le projet informatique qui privilégie le dialogue entre toutes les parties intéressées, clients, utilisateurs, développeurs et autres professionnels du projet, la flexibilité lors de la mise en œuvre, la capacité à modifier les plans et la rapidité de…

Quel est le principal avantage des méthodes agiles ? Le principal avantage de l’approche Agile est sa flexibilité. L’équipe de projet réagit rapidement aux changements des clients et aux événements imprévus. Autre avantage : une collaboration et une communication fréquentes avec le client, ainsi que sa forte implication dans le projet. Une relation de confiance se noue.

Parmi les caractéristiques suivantes, lesquelles sont attribuées aux méthodes Agile ? Les méthodes agiles mettent un point d’honneur à renforcer les relations entre les membres de l’équipe projet, mais aussi entre l’équipe et le client. C’est pour cette raison que la flexibilité et l’agilité dans l’organisation sont deux piliers fondamentaux des méthodes agiles.

Quels sont les 3 principaux piliers des méthodes Agile ?

Ce sont la transparence, l’inspection et l’adaptation. Ces trois piliers sont étroitement liés les uns aux autres.

Quelles sont les 3 grandes étapes d’un système agile ? Voici les étapes à suivre pour appliquer la méthode Agile Scrum : Étape 1 : Définir le périmètre du projet en lisant les objectifs et les exigences. Étape 2 : Préparez le backlog en listant toutes vos demandes clients/utilisateurs. Étape 3 : Travaillez sur vos tâches de sprint.

Comment être un bon DevOps ?

Pour devenir DevOps, mieux vaut être titulaire d’un diplôme Bac+5 délivré par une école d’ingénieur ou d’informatique, voire une université. De manière générale, les DevOps ont une double compétence de développeur web et d’administrateur système, ainsi qu’une solide expérience professionnelle.

Pourquoi apprendre DevOps ? En adoptant une culture DevOps et des outils et pratiques DevOps, les équipes peuvent mieux répondre aux besoins des clients, accroître la confiance dans les applications qu’elles développent et atteindre plus rapidement les objectifs commerciaux.

Qu’est-ce qu’un bon DevOps ? Un ingénieur DevOps est un technicien informatique généraliste qui doit maîtriser parfaitement le développement et les opérations, y compris la programmation, la gestion de l’infrastructure, l’administration système et les chaînes d’outils DevOps.

Pourquoi utiliser Azure DevOps ?

Azure DevOps fait du partage l’une de ses principales forces. L’hébergement et la gestion centralisés du code sont souvent essentiels pour optimiser la gestion de projet et le développement de logiciels.

Pourquoi choisir Azure DevOps ? L’environnement Azure fait de la sécurité sa priorité en adhérant strictement aux modèles de sécurité standards : découvrir, évaluer, diagnostiquer, stabiliser, fermer. Le tout accompagné d’un contrôle rigoureux de la cybersécurité, qui confère à Microsoft Azure une gamme impressionnante de conformité internationale.

Comment fonctionne Azure DevOps ? Azure DevOps Il s’agit de l’offre de cloud public la plus complète. Les services proposés couvrent l’ensemble du cycle de développement. Chaque service est ouvert et extensible. Ils fonctionnent pour tout type d’application, quelle que soit l’infrastructure, la plateforme ou le cloud choisi.