Chaque transaction que nous effectuons crée des données. Du passage de votre carte lors de vos courses au supermarché à la conclusion d'une fusion d'un milliard de dollars, chaque transaction crée plusieurs points de données à travers l'écosystème numérique. Bien qu'il s'agisse de données non structurées, c'est la manière dont nous utilisons ces milliards de points de données pour créer et dériver des informations qui forme la structure sous-jacente de la gestion des données et de la science des données. La valeur des données doit être livrée aux entreprises dès que possible, et convertir cette valeur en informations exploitables est crucial.

Pour répondre à ce besoin actuel, G2 a annoncé une toute nouvelle catégorie : Plateformes DataOps. La méthodologie DataOps combine trois aspects importants : les personnes, le processus et la technologie. Ces plateformes agissent comme un pont entre l'analyse des données et la gestion pour apporter de la valeur à une organisation. Ce qui a commencé comme une méthodologie et un ensemble de meilleures pratiques est maintenant devenu un aspect critique de l'industrie de l'analyse des données.

La montée en puissance de DataOps

Les temps ont changé au cours des 20 dernières années. Les logiciels ont remplacé le matériel dans les environnements d'infrastructure informatique, et maintenant des milliers d'intégrations se produisent au sein d'une entreprise qui gère de nombreux points de données. Gérer cela peut être fastidieux, mais néanmoins crucial. La capacité à gérer un si grand nombre de points de données et d'intégrations est devenue une affaire compliquée qui empêche les entreprises de se concentrer sur ce qui est important : tirer de la valeur de leurs données.

C'est là que les outils DataOps entrent en jeu. Ces solutions gèrent de nombreux pipelines de données en tirant parti de l'automatisation. Les scientifiques des données, les développeurs de données et les professionnels des données considèrent DataOps comme impératif pour améliorer le flux de travail agile.

Les données circulent de manière simple à partir de diverses sources. Les plateformes DataOps sont utilisées pour tirer parti de tout outil analytique, de la collecte de données au reporting via une plateforme intégrée unique. La plateforme unifie tous les développements et opérations dans les flux de travail de données.

DataOps vs. DevOps

DevOps traite de la transformation du développement et de la livraison de logiciels, tandis que DataOps traite de la transformation des données et analyses. Sous DevOps, l'accent principal est mis sur la création d'une amalgamation de développement d'applications, d'opérations informatiques et de fonctions d'ingénierie qui travaillent ensemble pour réduire les coûts et le temps de mise sur le marché.

DataOps, en revanche, travaille sur tout ce qui concerne les données : acquisition, transformation, gestion, etc. Les données traitées sont utilisées pour dériver des informations exploitables et prendre des décisions intelligentes.

Comment puis-je commencer ?

Pour en savoir plus sur les outils DataOps, il est bon de plonger profondément dans le nombre de fonctionnalités qu'ils ont à offrir. À mesure que les entreprises investissent davantage dans les activités liées aux données, les outils DataOps offrent aux clients un moyen de gérer tous leurs points de données via une plateforme unique. La plateforme prend en charge l'orchestration de différents outils, le déploiement continu de données, les capacités de surveillance et de test, l'analyse et plusieurs autres avantages via l'automatisation.

Les plateformes DataOps permettront aux entreprises de gérer et de contrôler leurs actifs de données. Ce qui rend DataOps si excitant, c'est que chaque activité réalisée aujourd'hui tourne autour de la génération ou de l'utilisation des données, et c'est là que les plateformes DataOps sont bénéfiques.

Avec la nouvelle catégorie Plateformes DataOps de G2, les acheteurs de logiciels ont désormais un endroit pour trouver et comparer différents outils DataOps et prendre la meilleure décision lors du choix du bon logiciel.

Comment DataOps va-t-il changer l'avenir ?

Lorsque DevOps est arrivé il y a environ 10 ans, il a révolutionné le monde informatique. Il a créé le pont entre le développement et les opérations, ce qui a permis aux entreprises d'améliorer le temps nécessaire pour déployer des applications de plusieurs jours à quelques secondes. La philosophie agile et les intégrations de processus plus étroites ont pris le devant de la scène et ont entraîné un changement majeur dans la manière dont le travail était effectué et déployé.

Avec la montée de DataOps, qui est également basée sur le cadre agile, les entreprises peuvent coordonner les données en constante évolution ainsi que les personnes et les processus qui contrôlent et utilisent ces données. DataOps est là pour transformer l'intelligence d'affaires et ouvrir la voie à une nouvelle ère de gestion des données.