DATAOPS
Environnement technique et gouvernance modernisée
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Informations
- Format: PDF
- Publication: WEnvision x SFEIR
- Catégorie: AI & Data
- Thèmes: DataOps, Gouvernance, Métadonnées, Pipelines
DATAOPS - Environnement technique et gouvernance modernisée
Ce livre blanc conjoint de WEnvision et SFEIR explore comment moderniser la gestion des données en entreprise, en combinant environnement technique performant et gouvernance adaptée.
À propos de ce livre blanc
Ce livre blanc WEnvision x SFEIR explore les principes et pratiques du DataOps, une approche qui combine environnement technique et gouvernance modernisée pour une meilleure gestion des données. L'ère où une DSI se mesurait à la taille de son datalake est révolue. L'enjeu est désormais de ne stocker que ce qui a du sens et qui permet de produire quelque chose d'utile pour les métiers sur le terrain.
Points clés
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Useful is beautiful - L'approche "big is beautiful" est remplacée par "useful is beautiful", avec un focus sur les données qui génèrent de la valeur.
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Répartition des rôles - L'IT assure la partie technique et le cycle de vie de la donnée, tandis que la partie fonctionnelle est gérée par les métiers.
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Vocabulaire commun - Établir des définitions partagées pour créer un référentiel d'objets métier fonctionnels.
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Plateforme commune - Partage des données essentielles sur une plateforme commune pour économies d'échelle et expertise centralisée.
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Métadonnées essentielles - L'utilisation de métadonnées pour la découverte, la compréhension et l'appropriation des données.
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Industrialisation de l'approche - La data n'est pas une liste de projets, mais une plateforme ou un cadre pour gérer l'arrivée croissante des données.
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FinOps pour la data - Optimisation de la création de valeur en maîtrisant les coûts des traitements et du stockage.
Le Manifeste DataOps
- Satisfaire continuellement le client en fournissant rapidement et en permanence des informations analytiques précieuses.
- Valoriser une analytique avec des données pertinentes fournies par des systèmes robustes.
- Embrasser le changement, encourager les clients internes à faire évoluer leurs besoins.
- Affiner les performances opérationnelles en prenant en compte les retours clients/internes et les statistiques opérationnelles.
- Garder à l'esprit que l'analytique, c'est du code : les outils pour intégrer, modéliser, visualiser les données produisent du code décrivant le travail.
- Orchestrer de bout en bout les données, outils, code, environnements et le travail des équipes d'analyse est un facteur clé de succès.
- Rendre les résultats reproductibles en versionnant tout : données, configs, code, configs outils.
- Minimiser le coût en fournissant aux équipes analytiques des environnements techniques faciles à créer, isolés, sûrs et jetables qui reflètent la production.
- Privilégier la simplicité, maximiser le travail non effectué, contribue à l'agilité.
- Réduire les cycles de la conception à la réutilisation, en passant par le développement et la diffusion en tant que processus de production répétable.
Contenu détaillé
Table des matières
- • Évolution de la stratégie de données dans une entreprise décentralisée
- • De "big is beautiful" à "useful is beautiful"
- • Répartition des rôles entre IT et métiers
- • Établissement d'un vocabulaire commun
- • Axes stratégiques porteurs de valeur
- • Plateforme et outillage communs
- • Les principes du Manifeste du DataOps
- • Collaboration IT et métiers
- • L'importance des métadonnées pour le data management
- • Industrialisation de l'approche data
- • Automatisation des pipelines et FinOps
Extraits
"L'ère où l'efficacité d'une DSI se mesurait à la taille de son datalake est révolue ("big is beautiful"). L'enjeu est désormais de ne stocker que ce qui a du sens, ce qui permet de produire quelque chose d'utile pour les métiers sur le terrain ("useful is beautiful")."
"Ne pas faire cet effort crée de la dette technique sans valeur. Un changement culturel très fort est demandé aux data scientists, qui doivent passer d'un "art de la donnée" à un artisanat encadré, reproductible. Cela vise à réduire les risques, comme l'indisponibilité d'un modèle."
"La donnée sur les processus de traitement peut servir à automatiser la création, le contrôle et le déploiement des pipelines (test à production). Cette métadonnée peut être exploitée pour le FinOps, optimisant la création de valeur en maîtrisant les coûts."
À qui s'adresse ce livre blanc ?
- Directeurs des Systèmes d'Information (DSI)
- Chief Data Officers (CDO)
- Responsables Data Engineering
- Architectes Data
- Professionnels impliqués dans la gouvernance des données
Contributeurs
Florent Legras
Head of Data chez SFEIR
"Il est temps de remettre le business au centre, guidant les plateformes de données par la valeur apportée."
Aurélien Allienne
Head of Data chez SFEIR
"La construction de la plateforme doit avant tout répondre aux usages business. La finalité pèse sur les premiers choix."
Olivier Rafal
Consulting Director chez WEnvision
"Une approche data réussie combine environnement technique et gouvernance moderne, avec une attention particulière aux métadonnées."
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