Dernière modification le 22 décembre 2021
Le succès dans le Big Data vient de la capacité à amener rapidement de la valeur aux métiers en valorisant leurs données. Le cycle de vie d’un projet Data repose sur des hommes, des process et des outils. Il est itératif et doit être agile, collaboratif et innovant. C’est là qu’intervient l’approche DataOps.
Afin de faciliter, d’accélérer et de fiabiliser la mise en production de leurs projets, une plateforme de DataOps comme Saagie se révèle indispensable.
Sommaire
Qu’est-ce que le DataOps ?
Héritée des pratiques agiles et DevOps, le DataOps vise à accélérer la mise en production d’un projet en gérant mieux son cycle de vie de bout en bout : de l’origine de l’idée, à la connexion des flux de données, leur stockage, leur préparation, modélisation et exposition aux utilisateurs. Les « data pipelines » matérialisent ainsi le cycle et la chaîne de valeur des projets data. C’est une ligne d’assemblage dans laquelle la qualité, la gouvernance, l’opérabilité, la sécurité et la traçabilité sont des éléments déterminants.
Le DataOps se concentre sur le développement de pratiques et de processus de gestion des données qui augmentent la vitesse et la précision des analyses, comme l’accès aux données, le contrôle de la qualité, l’automatisation, l’intégration et, enfin, le déploiement et la gestion des modèles.
Pourquoi le DataOps est important ?
Les données ne sont plus considérées comme un actif incorporel. Au contraire, elles constituent un élément essentiel de toute stratégie d’entreprise. De plus, en raison de la nature dynamique des données, les entreprises doivent adopter des stratégies, des outils et des pratiques DataOps pour garantir le maintien de l’intégrité et de la valeur de leurs données. En tant que changement de paradigme, le DataOps remet en question la manière traditionnelle d’intégrer les données. Ce sont les raisons pour lesquelles le DataOps est important pour les entreprises qui possèdent des données volumineuses :
- Le DataOps permet de fournir rapidement des services et produits de données existants et nouveaux, malgré les changements d’infrastructures, d’environnements, de sémantique et d’exigences.
- Le DataOps peut atténuer les menaces pesant sur les données
- La Business Intelligence, telle que les tableaux de bord et les rapports, se transforme en capacités d’analyse en temps réel et démocratisées grâce au DataOps.
- Le DataOps permet aux applications d’interagir plus facilement face à la dérive des données causée par des technologies dynamiques. La dérive des données est la mutation inattendue, inopinée et continue des attributs des données causée par l’évolution des opérations, de la gestion et de la mise à niveau des systèmes qui fournissent les données.
- DataOps gère automatiquement la dérive des données pour garantir la fiabilité de l’approvisionnement en données. le DataOps transforme la méthode traditionnelle de conception et de développement de logiciels personnalisés de déplacement des données en capacités en libre-service que tout le monde peut exploiter.
Aperçu de la plateforme Saagie
Saagie est une plateforme DataOps qui rassemble le meilleur des technologies du marché data afin de gérer l’ensemble du cycle de vie des projets (extraction, préparation, traitement, visualisation) et d’en accélérer le déploiement tout en respectant les exigences de production, de sécurité et de traçabilité.
Reconnue par l’organisation FrenchTech, la plateforme Saagie est l’une des 120 startups les plus prometteuses du monde tech en France.
Principales fonctionnalités de Saagie
Orchestrer les pipelines de données
Saagie DataOps vous aide à intégrer et orchestrer facilement les technologies de données dans les univers open-source, commerciaux et cloud-native. Avec la plateforme Saagie, vous pouvez rester flexible et adapter votre stratégie technologique en permanence car Saagie DataOps propose des technologies prédéfinies multi-contexte associées à des bibliothèques.
Vous pouvez répondre à tous vos critères de production en utilisant l’outil DevOps de Saagie. Comme chaque tâche peut être répliquée dans n’importe quel environnement, vous n’avez pas à vous soucier des environnements Python ou de leur personnalisation manuelle sur les serveurs Linux.
Le cycle de vie des données d’entreprise peut être géré en intégrant les technologies et les tâches de votre choix dans des pipelines. Les frameworks peuvent être combinés pour permettre aux ingénieurs et scientifiques des données de travailler ensemble sur le même projet. Comme chaque modification et chaque instance d’exécution est enregistrée, vous pouvez également surveiller, ajuster et optimiser chaque fois que cela est nécessaire.
Mettre en œuvre des pratiques DevOps
Avec l’aide des API et des plugins de Saagie, vous pouvez automatiser le processus de déploiement. Tout au long du cycle de vie de vos données, exécutez le versioning et surveillez les fichiers journaux. Chaque version de votre travail sera documentée, et vous pouvez surveiller les journaux pour chaque instance en cours d’exécution et également revenir en arrière si nécessaire.
Et avec la fonction de promotion des tâches de Saagie, vous pouvez accélérer le processus de production car il fonctionne dans n’importe quel environnement. Le plugin DataOps de Gradle vous permet d’automatiser la promotion de vos travaux de traitement de données entre les environnements (Labo, Développement, QA, Staging et Production).
Organiser les projets de données pour une utilisation opérationnelle
Avec la plateforme Saagie, vous pouvez créer un projet avec des équipes et des technologies dédiées pour chaque cas d’utilisation (cas spécifique), le connecter à vos groupes AD/LDAP et automatiser l’isolation de la sécurité du réseau.
La plateforme Saagie permet de centraliser et de stocker les logs pour faciliter le partage et le débogage entre vos équipes Data et Ops. La plateforme configure également Kubernetes pour qu’il les envoie à votre système de gestion des journaux préféré – tel que ELK, Splunk, CloudWatch, et aide à maintenir une piste d’audit.
Vous pouvez planifier des travaux dans la plateforme Saagie ou par le biais d’un planificateur de votre choix ($U, Control-M, ou Tivoli/Websphere Workload Scheduler) et surveiller l’activité des travaux.
Tous les statuts des tâches sont accessibles via l’interface utilisateur de la plateforme Saagie, et ils peuvent être facilement intégrés à votre système de surveillance via l’API de Saagie. Des enregistrements détaillés de chaque tâche sont conservés à des fins de sécurité, de production et d’audit de conformité, et un tableau de bord de synthèse des activités vous permet d’optimiser vos processus de fabrication.
Grâce à une orchestration interopérable d’opérations d’outillage de données entièrement synchronisées, toutes ces fonctionnalités sont mises à la disposition des utilisateurs.
Qui a besoin de DataOps ?
En fait, tout le monde a besoin de DataOps. Cependant, les entreprises qui travaillent et traitent quotidiennement des données volumineuses sont celles qui en ont le plus besoin. Vous pouvez découvrir la plateforme DataOps en planifiant une démo.
Conclusion
Pour qu’une entreprise puisse mettre en œuvre avec succès les DataOps, les nouvelles méthodes et l’automatisation doivent être combinées avec le logiciel ou la chaîne d’outils existants. Il est possible pour les organisations de construire leurs propres capacités DataOps, mais il est beaucoup plus efficace d’utiliser une plateforme d’opérations de données prépackagée.
Grâce à un cadre unique et commun, la plateforme Saagie améliore la collaboration globale. Elle analyse et transforme les données brutes en informations en utilisant vos outils existants.
Passionné par le web et l’entrepreneuriat, j’ai fondé Digitiz en 2016. Mon objectif est de vous transmettre mon expérience et de pouvoir vous faire gagner du temps dans le choix de vos outils.