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Pourquoi CloverDX devrait faire partie de votre boîte à outils DataOps

Lorsque vous appliquez la méthodologie DataOps à votre cycle de vie de données, ce n’est pas seulement un bon état d’esprit et un ensemble de bonnes pratiques qui vous aideront; Vous avez également besoin du bon kit d’outils.

Votre entreprise doit fournir de la valeur des données de la manière la plus rapide et la plus fiable.

Pourquoi CloverDX devrait faire partie de votre boîte à outils DataOps
Pourquoi CloverDX devrait faire partie de votre boîte à outils DataOps

Voici quelques-unes des façons dont CloverDX peut vous aider à utiliser DataOps pour y parvenir.

1. Une réelle agilité

Avec des outils de données modernes qui vous permettent de faire évoluer votre approche flexible du développement logiciel vers le monde des données, vous pouvez désormais profiter de délais d’exécution plus courts pour fournir des informations précieuses et obtenir un avantage concurrentiel. Nous parlons ici de semaines ou moins, pas des mois auxquels vous êtes peut-être habitué.

CloverDX peut vous aider à rationaliser plusieurs processus de données et à rassembler vos équipes afin que vous puissiez rapidement créer, itérer et améliorer vos processus de données.

Plus précisément, CloverDX vous aide à implémenter votre code plus rapidement et plus souvent:

Construisez plus vite et adaptez-vous

  • L’interface visuelle de CloverDX et la possibilité d’empaqueter, de partager et de réutiliser des composants vous aident à créer des projets plus rapidement
  • Une plateforme partagée permet une meilleure collaboration entre les services et une compréhension commune
  • L’intégration de la qualité des données et de la gestion des erreurs dans votre processus permet non seulement d’améliorer la qualité des données, mais aussi d’automatiser les tests.
  • Intégration avec les outils CI / CD pour une implémentation automatisée de vos tâches de données

2. Collaboration et compréhension des données

DataOps, bien que principalement géré par des ingénieurs de données, nécessite l’expertise de spécialistes dans des domaines métier (une différence fondamentale entre DataOps et DevOps). C’est pourquoi il est essentiel de communiquer pour garantir que chaque projet DataOps est aligné sur les exigences de votre entreprise.

Communication commerciale et de développement plus facile

CloverDX pose les bases de cette collaboration:

  • La conception visuelle permet aux techniciens et aux professionnels de parler la même langue; les personnes non techniques n’ont pas à essayer de comprendre de grandes quantités de code brut.
  • La documentation garantit la transparence des processus et des définitions
  • La capacité de fournir des informations rapides signifie que les parties prenantes de l’entreprise peuvent fournir des commentaires plus rapidement.
  • Cela permet d’éliminer les silos d’informations et d’atteindre les objectifs de DataOps pour une livraison de données rapide et fiable.

Rendre les données accessibles

Permettre aux gens de l’entreprise de travailler avec vos données est l’objectif final d’une approche DataOps.

Avec les applications de données CloverDX, vous pouvez créer des interfaces utilisateur pour permettre à des personnes non techniques de travailler avec des tâches de données et, avec la fonctionnalité de services de données, vous pouvez publier et collecter des données API pour connecter les applications et le stockage.

Si vous avez d’autres outils de BI ou de visualisation dans votre boîte à outils DataOps, CloverDX s’intègre à eux pour fournir un flux de données fluide et fiable.

3. Automatisation si possible

Le secret de DataOps est d’automatiser autant que possible. Vous devez rapidement créer, tester, implémenter, surveiller, itérer et automatiser autant d’étapes que possible pour accélérer le processus et le temps de retour sur investissement.

CloverDX permet d’automatiser la plupart des étapes les plus importantes, de la création de vos processus de données à leur test, leur publication, leur déploiement, leur exploitation et leur surveillance.

  • Qualité des données. DataOps pilote l’automatisation de la qualité des données pour une surveillance et une validation continues. Cela fournit un retour instantané sur la qualité du code (si quelque chose de nouveau a cassé quelque chose d’autre) et la qualité des données (si un problème survient soudainement avec les données source).
  • Anonymisation des données. Pour tenir la promesse de qualité des données ci-dessus, vous devez d’abord définir des tests automatisés, tels que des validations de données ou des tests de code. Cependant, pour exécuter des tests de code, vous devez collecter un ensemble de données de test. Souvent, vous ne pourrez pas utiliser vos données «réelles» en raison de problèmes de confidentialité ou de volume; à la place, vous devez générer une suite de tests, de préférence en anonymisant ou en échantillonnant vos données d’origine.
  • Intégration de données. Une fois que vous avez cartographié vos données, CloverDX vous permet d’automatiser toutes vos intégrations en un clic.
  • Événements déclencheurs. Automatisez une tâche de données après une frappe (par exemple, lorsqu’un fichier est placé dans un dossier spécifique) pour éviter les tâches de traitement manuel fastidieuses.
  • Rapport de données. Après avoir collecté vos informations, assurez-vous que vos rapports de données sont envoyés automatiquement et rapidement aux personnes qui en ont le plus besoin par e-mail ou via une interface Web.

Intégration continue avec CloverDX

CloverDX n’est pas un outil CI, mais il fonctionne très bien avec les outils qui le sont (tels que Jenkins, CircleCI et les outils de contrôle de version). Les sorties de CloverDX Designer sont des fichiers XML, qui offrent une flexibilité d’intégration à votre pile technologique existante et aident à automatiser entièrement le processus de mise en production de vos travaux de données.

Surveillance et contrôle automatisés

CloverDX Server fournit un seul endroit pour surveiller tous vos processus et automatiser les messages d’erreur pour que tout fonctionne avec peu d’intervention.

En fin de compte, l’automatisation de ces étapes simplifiera vos processus DataOps et améliorera la qualité et l’intégrité des données.

4. Facile à entretenir et à développer

L’approche de DataOps en matière de mise en œuvre continue et de boucle de rétroaction signifie que vous devriez être en mesure d’ajuster rapidement et facilement ce que vous avez.

Alors, comment CloverDX aide-t-il à cela?

  • CloverDX Designer rend vos processus de données plus faciles à comprendre (et à corriger) qu’un code complexe, ce qui le rend durable pour tout le monde, pas seulement pour la personne qui a écrit le code.
  • La possibilité de conditionner et de réutiliser des “ blocs de construction ” facilite et accélère la mise à jour et la modification de vos processus
  • CloverDX s’intègre à votre pile technologique existante et s’intègre à d’autres outils DataOps (tels que les outils CI / CD)
  • CloverDX Server fournit un endroit pour surveiller tout ce qui fonctionne en production, offrant aux utilisateurs la fiabilité et l’assurance que les données qu’ils utilisent sont exactes.

Philosophie de CloverDX DataOps

Une approche DataOps apporte de la valeur à votre entreprise le plus rapidement possible. Cela nécessite une bonne communication, une approche de développement flexible et une voie rapide vers la production.

CloverDX rend DataOps possible en vous aidant:

  • Accélérer le développement de projets data
  • Combler le fossé de communication entre les équipes techniques et commerciales
  • Automatisez vos pipelines de données
  • Exécuter des tâches de données à grande échelle
  • Intégrez vos outils et processus existants

Comment arrivez-vous à maturité pour DataOps?

Bien qu’un processus DataOps entièrement automatisé puisse être l’objectif, par où devriez-vous commencer?

Nos conseils pour adopter DataOps: commencer à automatiser.

L’automatisation est essentielle pour DataOps et pour fournir rapidement de la valeur. Ainsi, tant du côté du développement que de la production (ou en parallèle), plus vous automatisez, sans avoir besoin de personnel, plus vous vous rapprochez de l’idéal. Et quelle que soit la partie du processus que vous pouvez améliorer, plus vous vous rapprochez.

Pour en savoir plus sur la façon dont une approche DataOps peut améliorer l’efficacité de vos équipes, regardez notre webinaire: Commencez votre voyage DataOps moderne

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