in

5 raisons pour lesquelles vous devriez utiliser DataOps

DataOps est une discipline émergente basée sur une méthodologie agile.

Il préconise la fourniture continue d’analyses afin de fournir des informations précieuses pour votre entreprise. Des données rapides, fiables et de haute qualité sont le nom du jeu de dés.

5 raisons pour lesquelles vous devriez utiliser DataOps imfarmers.com
5 raisons pour lesquelles vous devriez utiliser DataOps

Des études montrent que les projets agiles se terminent 31% plus rapidement et ont un taux de défauts 4 fois supérieur à la norme de l’industrie.

Donc, dans cette observation, voici cinq raisons commerciales et techniques convaincantes d’utiliser DataOps:

Qu’est-ce que DataOps? L’introduction indispensable

1. Promouvoir le développement agile

Sans une approche agile de DataOps, les projets de données peuvent prendre des années. Évidemment, cela signifie que toutes les informations que vous collectez seront bientôt obsolètes.

De plus, les décisions descendantes, les multiples niveaux de gestion et le développement à plusieurs niveaux ne fonctionnent tout simplement pas. Ils provoquent des retards et créent de mauvaises données. Vous devez être en mesure de collecter, coder, implémenter et tester de manière fiable et rapide vos besoins commerciaux à partir de projets de données.

DataOps garantit que le code entre rapidement en production et assure une livraison continue de valeur. La méthodologie agile favorise des sprints courts et rapides qui ne durent que quelques semaines, ce qui permet d’obtenir des informations commerciales plus rapides et exploitables.

2. Tirez parti de vos données

Lorsque vous comptez sur des données pour prendre des décisions éclairées, vous ne pouvez pas vous permettre d’être inexact.

Dans les scénarios de données complexes, la correction de la qualité des données est la partie la plus difficile et la plus longue du processus de gestion des données. Et il peut souvent être difficile de bien comprendre vos données.

DataOps intègre les tests dans son pipeline d’analyse de données pour fournir le contrôle qualité nécessaire pour libérer la valeur de vos données. Il permet une mesure claire et la transparence des résultats qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales compétitives.

Les différents composants collaboratifs d’un puissant processus DataOps garantissent que le cycle de vie des données fournit des informations précieuses, opportunes et critiques pour l’entreprise.

3. La plupart des processus sont automatisés

DataOps est l’art et la science de l’automatisation du cycle de vie de l’analyse des données pour réduire les erreurs, améliorer la qualité des données et promouvoir la flexibilité.

L’automatisation est importante en raison du grand nombre de blocs de construction impliqués dans le cycle de vie des données. Il réduit de nombreux processus manuels et chronophages, tels que le reporting des données et les contrôles de qualité des données, permettant à votre équipe d’améliorer et de faciliter vos projets.

Avec une approche automatisée, vos équipes peuvent:

  • Problème résolu
  • Plan de capacité
  • Freelance
  • Maintenez la transparence
  • Unifier le flux de travail de développement et opérationnel

En fin de compte, automatiser autant que possible détruira les silos et simplifiera vos processus DataOps. Une grande partie du travail répétitif du pipeline de données est effectuée et garantit que les exigences d’une entreprise moderne axée sur les données sont satisfaites.

4. Le processus est adaptable et facile à entretenir

Les mises en page des données sont diverses, changent constamment et nécessitent beaucoup d’attention. Dans les grandes organisations, vous pouvez avoir une équipe de production qui gère 50 applications différentes en même temps. De plus, les équipes «localisées» peuvent créer des projets analytiques décentralisés à partir du reste de l’entreprise.

Un processus DataOps bien conçu rationalise vos processus et crée une harmonie entre les centres d’innovation locaux et le développement de données centralisé. Dans cet environnement, les analyses sont affinées au niveau local, et lorsque ces idées s’avèrent dignes d’une diffusion plus large, elles peuvent être promues vers une plate-forme centrale pour une mise en œuvre robuste et fiable à grande échelle.

5. Encouragez la communication

DataOps est très occupé par la communication et s’appuie sur des ordinateurs pour communiquer entre eux. Toute organisation souhaitant développer ses efforts d’intelligence d’affaires devra coordonner l’analyse de ses données avec les opérations globales de son entreprise.

DataOps est la collection des meilleures pratiques qui peuvent y arriver.

DataOps comble le fossé entre ceux qui collectent les données, ceux qui les analysent et ceux qui utilisent à bon escient des informations précieuses.

DataOps avec CloverDX

Le pipeline DataOps améliore l’intégration, la fiabilité et la fourniture d’informations sur les données à l’entreprise.

Il existe de nombreuses parties mobiles impliquées dans l’adoption et la maturation de votre discipline DataOps. Mais les avantages l’emportent largement sur les barrières.

CloverDX peut vous aider à adopter une approche DataOps, en accélérant le développement et l’itération, en simplifiant la collaboration et en faisant de l’automatisation un pilier important de vos processus de données. Découvrez pourquoi CloverDX devrait faire partie de votre boîte à outils DataOps.

Pourquoi CloverDX devrait faire partie de votre boîte à outils DataOps

Aucune personne n’est responsable de DataOps. Un pipeline DataOps bien conçu relie les ingénieurs de données aux cerveaux derrière les opérations. En connectant ces groupes, vous pouvez créer un système robuste et rationalisé qui extrait une valeur commerciale de haut niveau.

Pour en savoir plus sur notre approche de DataOps, regardez notre récent webinaire et découvrez comment passer des pipelines de données hérités à DevOps et DataOps.

Comments

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

GIPHY App Key not set. Please check settings

Loading…

0
7 avantages de lutilisation de CloverDX pour la migration de vos données imfarmers.com

7 avantages de l’utilisation de CloverDX pour la migration de vos données

Quelle est la différence entre lingestion de données et ETL imfarmers.com

Quelle est la différence entre l’ingestion de données et ETL?