Solutions DataOps : logiciels, outils et alternatives

Les données changent notre façon de faire des affaires. La quantité d’informations dont nous disposons en tant que propriétaires d’entreprise et que nous devrions traiter et utiliser à notre avantage est stupéfiante.

Les quantité de données numériques, fabriqué et distribué, est de 79 zettaoctets. Un zettaoctet correspond à un sextillion d’octets. C’est beaucoup. D’ici 2025, ce nombre pourrait atteindre 181 zettaoctets.

Nous appelons cela des données volumineuses, mais même les petites données nous parviennent de plus en plus rapidement.

C’est ce qu’ils font avec les données qui compte. Cela ne signifie pas grand-chose à moins qu’il ne soit exploité.

Les données peuvent fournir des informations précieuses sur tout, des données démographiques au comportement des clients, même les prévisions de ventes futures et plus encore. Il peut s’agir d’une ressource inégalée pour vous lorsque vous prenez des décisions pour l’avenir de votre entreprise.

De plus, les données peuvent être fournies en temps réel, ce qui vous permet de prendre des décisions et des pivots à la volée pour répondre au marché et saisir des opportunités en direct.

Encore une fois, rien de tout cela n’a d’importance si vos données sont à court de données ou trop difficiles d’accès. C’est là qu’intervient DataOps.

Qu’est-ce que DataOps ?

DataOps est un terme relativement nouveau qui englobe un large éventail d’outils pour résoudre les problèmes de savoir quoi faire avec les données entrantes et comment les rendre pertinentes pour ceux qui en ont besoin.

Lorsque vous travaillez avec un lot de données, certaines choses doivent se produire pour le rendre pertinent :

• Il doit être organisé de manière sensée : cela signifie extraire les données pertinentes et éliminer les informations inutiles.
• Elle doit être analysée : comment se compare-t-elle aux données passées ou aux données concurrentes ?
• Cela doit être interprété : que signifient tous ces chiffres pour votre marque ? Que faire en réaction ? Comment être proactif en connaissant ces données ?

Toutes ces choses doivent arriver rapidement. Ensuite, cela doit continuer à se produire à mesure que davantage de données arrivent. Le cycle doit se poursuivre à grande vitesse.

Les DataOps sont les architectures et les logiciels développés pour faire tout cela à grande échelle, de manière agile et réactive.

Comment implémenter DataOps

Que vous utilisiez un outil DataOps ou que vous construisiez quelque chose en interne pour répondre à vos besoins, vous devez suivre quelques étapes pour garantir des processus fluides et efficaces.

1. Utilisez des tests automatisés

Pour vous fier à vos données et aux DataOps qui fournissent et activent les processus, vous devez savoir que vous pouvez faire confiance aux informations.

Exécutez des tests automatisés à travers les programmes pour rechercher les bogues et vous assurer que les données arrivent comme vous l’attendez. Cette étape consiste à s’assurer que les outils réels fonctionnent correctement.

2. Effectuer la surveillance des données

En plus des tests automatisés, vous allez vouloir effectuer une surveillance des données. Ici, vous vérifierez la qualité des données en cours de traitement.

Cela revient à vos objectifs. Qu’essayez-vous de mesurer ? Utilisez vos normes pour ce qui est qualifié de « bonnes données » et vérifiez régulièrement. Assurez-vous que vos processus collectent et analysent de « bonnes données » et ne soient pas entachés d’informations non pertinentes ou inexactes.

Ces vérifications régulières améliorent la confiance dans le système.

3. Travaillez dans plusieurs environnements

Tout comme dans DevOps, les DataOps doivent se produire dans divers environnements ou espaces. Considérez-les comme des niveaux où vous pouvez expérimenter et tester vos DataOps. Vous aurez besoin d’environnements pour le développement de DataOps, pour les tests et l’analyse, et pour la mise en ligne.

Garder ces éléments séparés vous donne la liberté de développer de nouveaux flux de travail ou de nouvelles idées dans un environnement de transfert avant de passer à un environnement réel. Cela évite que vos données ne soient faussées par un mauvais développement ou des bogues. Vous pouvez les travailler dans un environnement antérieur.

Cela permet également à votre équipe de travailler simultanément dans les premières étapes du développement et des tests d’idées via des tests de bogues, le tout avant la mise en ligne. Votre équipe peut également travailler sur diverses idées simultanément sans traverser les courants ni faire marche arrière, ce qui pourrait potentiellement gâcher les projets des autres.

4. Conteneuriser le code

Un objectif fondamental de DataOps est de rester agile. La conteneurisation de votre code le rend rationalisé et simple. La conteneurisation signifie l’emballage dans des morceaux de code simples et réutilisables afin qu’il puisse être utilisé sur toutes les plates-formes ou langages.

Cela signifie également qu’il peut être réutilisé ou légèrement modifié et réexécuté pour un autre projet. Cela maintient l’ensemble de l’opération agile, vous permettant d’agir rapidement avec des mises à jour et de nouveaux lancements tout en continuant à affiner vos opérations de données.

5. Effectuer des tests de régression

À mesure que vous avancez avec DataOps, les tests de régression sont essentiels. Avec chaque nouvelle mise à jour et nouvelle opération que vous utilisez, vous voudrez vous assurer que de nouveaux problèmes ne sont pas introduits et que les anciens problèmes ne sont pas réintroduits. Les tests de régression exécutent un programme dans ses espaces pour s’assurer qu’il fonctionne toujours correctement avec les nouvelles modifications. Si des bogues surviennent, vous pouvez revenir à la version précédente, vous assurer qu’elle fonctionne correctement, puis reprendre la mise à jour en développement avant de la réintroduire.

5 exemples d’outils DataOps

À mesure que DataOps évolue, de nombreux programmes et outils sont en cours de développement pour soutenir cette approche de l’analyse et du traitement des données. Le logiciel que vous poursuivez dépendra de vos objectifs, de la quantité de données que vous traitez et des autres tâches ou outils que vous devez intégrer. Certaines des options répertoriées ici peuvent être plus volumineuses que nécessaire.

Avant d’acheter, renseignez-vous sur les fonctionnalités offertes et son fonctionnement avec les outils que vous utilisez déjà pour déterminer si cette option est la bonne pour vous.

Vous devez savoir que bien que tous ces éléments promettent un certain niveau de facilité et d’accessibilité, ils partent d’un lieu de connaissances générales et de confiance avec un logiciel de données et une intégration d’API. Vous pouvez vous tourner vers votre équipe de développement Web pour obtenir de l’aide ici. Certains développeurs de logiciels répertoriés ici proposent également une assistance et des consultations internes qui peuvent vous aider à faire décoller vos DataOps.

1. Fraxs

Fraxses promet d’aider les marques qui ont accès à de nombreuses données, mais qui ont besoin d’aide pour intégrer ces données d’une manière qui leur convient réellement.

Dans un exemple vidéo sur sa page d’accueil, une marque de vente au détail obtenait de nombreuses données intéressantes, mais n’avait aucun moyen d’accéder et d’intégrer les données directement de ses clients qu’elle pouvait intégrer en temps réel sur une seule plate-forme ou un seul tableau de bord.

Fraxses propose ce type de solutions dans le formatage agile requis par DataOps. Par exemple, l’outil :

• ne repose pas sur une seule langue mais peut être écrit dans tout ce dont vous avez besoin
• est décentralisé
• est un code bas ou pas de code
• peut être démocratisé

Fraxses se décrit comme un maillage ou un tissu que vous pouvez superposer à vos structures et plates-formes de données existantes pour rassembler et interconnecter les informations dont vous avez besoin.

2. RightData

RightData décrit DataOps comme DevOps plus analytique. Ils offrent aux marques un niveau de support DevOps pour leurs analyses et la gestion de leurs données, avec les contraintes du DataOps, qui comprend :

• une approche agile
• livraison continue des données
• une libération rapide des temps ou des sprints

RightData est une intégration DevOps pour prendre en charge la gestion des données et des analyses dans votre marque. Leur promesse est qu’ils peuvent suivre la partie test et surveillance du cycle une fois que vous avez développé un système. Cela permet à vos DataOps de progresser et de fonctionner de manière transparente et rapide.

RightData se concentre également sur la confidentialité et la sécurité des clients, qui est un élément clé de DataOps. Les violations de données peuvent provoquer un arrêt instantané de votre traitement continu DataOps et obstruer l’ensemble du système. Maintenir la sécurité est essentiel pour avancer en toute confiance.

Les entreprises qui souhaitent en savoir plus sur l’utilisation de l’outil RightData DataOps peuvent les contacter directement pour une démonstration et un devis.

3. MLflow

MLflow signifie Machine Learning Flow et il s’agit d’une plate-forme basée sur le cloud sur laquelle vous pouvez exécuter DataOps.

C’est une plate-forme open source, qui peut fonctionner sur n’importe quel langage ou avec n’importe quel codage. MLflow peut être utilisé par un seul utilisateur ou par une entreprise entière avec de nombreux utilisateurs.

C’était créé pour résoudre le problème de trop d’outils d’analyse de données, ce qui rend trop difficile de traverser un cycle DataOps avec agilité et continuité. DataOps s’appuie sur une reproduction transparente pour aller de l’avant dans des sprints rapides, et non sur des marathons de temps à attendre que les données soient traitées alors qu’elles deviennent inutiles.

MLflow apporte une solution à la communauté que les marques sont invitées à essayer, développer et travailler ensemble pour améliorer.

Si vous aimez ce genre de bricolage, vous voudrez peut-être explorer MLflow.

4. K2View

K2View rassemble toutes les solutions DataOps dont une marque a besoin sous un même toit afin que vous n’ayez pas à penser à intégrer ceci et cela ou si votre tissu DIY DataOps couvre toutes les bases.

Son principe est simple. Ils promettent une solution DataOps tout-en-un qui vous apporte tous les avantages, notamment :

• un tableau de bord unique pour surveiller et assimiler toutes les informations dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin
• des informations complètes et détaillées sur tout produit, client, emplacement ou zone, démographique et plus de données à jour et pertinentes, plutôt que de prendre du retard ou de vieillir
• livraison continue des données
• un cadre adaptable et flexible qui réagit aux données entrantes
• soutien à la sécurité

Les différentes intégrations garantissent également que toute personne dans votre entreprise qui a besoin d’accéder aux données obtient les informations interpolées et en temps réel dont elle a besoin, du marketing au point de vente, de la direction au sol.

Vous pouvez contacter K2View pour un devis et pouvez également consulter gratuitement une preuve de concept pour deux semaines.

5. Tengu

Tengu est une autre plate-forme DataOps à votre disposition en tant que propriétaire de marque. Également peu ou pas de code, Tengu promet d’être une option accessible et prête à l’emploi pour quelqu’un qui cherche à commencer à travailler avec une solution DataOps. Il peut être utilisé dans le cloud pour des équipes distantes ou dispersées ou directement à un emplacement physique unique si vous souhaitez quelque chose de plus sécurisé.

Ne voulant pas que le manque de connaissances soit un facteur limitant, Tengu est construit autour du libre-service afin que les utilisateurs puissent accéder aux fonctionnalités dont vous avez besoin, et vous pouvez le configurer avec peu d’expérience technique.

Ils se vantent également d’être plus que la technologie qu’ils offrent. Ils assistent leurs clients en les conseillant sur la façon dont ils peuvent mieux utiliser leurs données et sur les types de systèmes qui les aideront à le faire.

Les personnes intéressées par Tengu peuvent les contacter directement pour en savoir plus sur les niveaux de prix de Tengu et les divers services de conseil.

Foire aux questions sur les DataOps

Qu’est-ce que DataOps ?

DataOps est un type de méthodologie agile et continue, pour la gestion et l’interprétation des données d’une entreprise. Avec cette approche, les marques peuvent traiter leurs données plus rapidement et plus pertinentes à leurs besoins.

Pourquoi DataOps est-il important ?

DataOps fonctionne à grande échelle pour analyser les données rapidement et plus efficacement, dans des sprints reproductibles, afin que les entreprises aient accès aux informations dont elles ont besoin en temps réel, en un seul endroit, dans tous les départements.

Comment utilisez-vous les DataOps en marketing ?

Vous pouvez collecter en continu des données sur les clients, leurs expériences, les produits que les gens achètent et bien plus encore pour prendre des décisions en temps réel sur la façon d’atteindre une plus grande partie de votre public cible.

Que sont les outils DataOps ?

Les outils DataOps s’intègrent à votre logiciel de collecte de données existant pour traiter et fournir des informations sur les données dans une plate-forme principale ou un tableau de bord. Les exemples incluent FraXses, RightData, MLflow, K2View et Tengu.

Guide de DataOps : Conclusion

Les données sont essentielles à nos cycles de vente et de marketing. Bien qu’il existe de nombreuses options logicielles d’analyse de données, vous avez parfois besoin que ces informations arrivent plus rapidement. Avec la vitesse vient le besoin d’efficacité, de précision et de sécurité. DataOps est la réponse, dans des environnements flexibles et agiles, dégoulinant constamment de données fiables que votre marque peut utiliser pour créer de meilleurs processus de vente, répondre aux besoins et aux désirs des clients et atteindre vos objectifs avec plus d’efficacité.

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