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Technologie
Adopter Devops : datafication facile
10 août 2023
par Jean-Paul Lizotte

Introduction

En tant que professionnel de l’informatique à la tête d’une pratique DevOps, mon parcours avec la datafication et la façon dont il peut être exploité en utilisant les principes DevOps, a été à la fois instructif et transformateur. Les entreprises d’aujourd’hui dépendent fortement des données, et DevOps est à la croisée des chemins pour transformer ces données en informations exploitables. Voici comment les principes du DevOps s’alignent avec la datafication pour favoriser le succès dans le paysage commercial moderne.

 

Collaboration et communication : faire des ponts

Dans DevOps, la collaboration et la communication sont plus que des mots à la mode, ce sont les piliers qui relient diverses équipes dans un flux de travail transparent. De même, dans la datafication, ces principes permettent un dialogue entre les data scientists, les analystes commerciaux, les développeurs et les parties prenantes.

J’ai vu comment le fait de réunir ces divers groupes garantit que les données s’alignent sur le contexte commercial réel. Il s’agit de traduire des données complexes en informations que différentes équipes peuvent utiliser pour innover et se développer.

 

L’automatisation : le cœur de l’efficacité

Mon travail avec l’automatisation dans DevOps a montré à plusieurs reprises sa valeur pour gagner du temps et réduire les erreurs. C’est un principe qui résonne profondément avec la datafication, où le traitement manuel de grandes quantités de données n’est ni pratique ni efficace.

En mettant en œuvre l’automatisation de la collecte, du nettoyage et de l’analyse des données, le processus devient rationalisé et sans erreur.

Vous trouverez ci-dessous un exemple de code PowerShell rudimentaire pour automatiser une tâche de traitement de données :

#Automatisation de l'état des employés
$data = Import-Csv -Path "employés.csv"
$data | Where-Object {$_.status -eq "active"} | Export-Csv -Path "employésactifs.csv" -NoTypeInformation

Ainsi, étant donné que nous avons un fichier de données qui a une liste de tous les employés à jour, sans plus d’effort, nous en avons également un avec seulement des employés actifs. Et cela peut être idéal pour maintenir une CMDB (Lien).

Bête mais efficace.

 

L’amélioration continue : un chemin itératif vers l’excellence

Je crois fermement que le DevOps et la datafication ne sont jamais complètement « terminés ». Ce sont des pratiques en évolution qui prospèrent grâce à l’amélioration continue. Une rétroaction régulière, une surveillance constante et un perfectionnement itératif sont essentiels pour s’aligner sur le paysage commercial en constante évolution.

Cette approche itérative garantit que les stratégies de données s’alignent parfaitement sur les objectifs commerciaux, fournissant des informations exploitables qui mènent au succès dans le monde réel.

 

Flexibilité et évolutivité : prêts pour la croissance

D’après mon expérience, la création de systèmes flexibles et évolutifs est un principe fondamental du DevOps qui s’applique directement à la datafication. Au fur et à mesure qu’une entreprise se développe, les données grandissent avec elle et les systèmes doivent être en mesure de gérer cette augmentation sans perdre de performance ou de stabilité.

En appliquant les méthodologies DevOps, j’ai pu aider les entreprises à créer une infrastructure de données qui peut évoluer en fonction de leurs besoins, en veillant à ce que la croissance ne se traduise pas par des difficultés de croissance.

 

La sécurité : une préoccupation critique

Dans le monde du DevOps, la sécurité n’est pas une réflexion après coup, mais une partie intégrante de l’ensemble du cycle de vie. Dans la datafication, le principe d’intégrer des mesures de sécurité dès le départ assure l’intégrité et la confidentialité des données.

En intégrant la sécurité dans le processus, les entreprises peuvent protéger les informations sensibles et se conformer à diverses réglementations, favorisant ainsi la confiance et la conformité.

 

Surveillance et mesure : Gardons une trace

La datafication ne se contente pas de collecter des données, il faut aussi donner un sens à cela. Dans DevOps, la surveillance continue et la mesure des performances sont essentielles. De même, garder une trace des données et de leur efficacité dans la conduite des décisions est crucial pour toute organisation axée sur les données.

Les outils de surveillance et les KPI sont essentiels pour comprendre l’impact et l’efficacité des stratégies de données, les aligner sur les objectifs commerciaux et apporter d’autres améliorations.

 

Conclusion : Un alignement harmonieux

Dans le grand schéma des choses, mon travail avec DevOps chez Emyode m’a montré que ses principes ne se limitent pas au seul développement de logiciels. Ils s’étendent naturellement à la datafication, rendant les processus plus efficaces, collaboratifs, sécurisés et évolutifs.

La fusion des principes DevOps avec la datafication n’est pas seulement un alignement technique, mais un alignement culturel, qui résonne avec mon objectif personnel de rendre la technologie plus accessible aux personnes non techniques.

L’avenir de l’entreprise réside dans les données, et tirer parti des principes DevOps dans le processus de datafication garantit que les organisations s’adaptent non seulement au monde axé sur les données, mais prospèrent dans celui-ci. Grâce à la collaboration, à l’automatisation, à l’amélioration continue, à la flexibilité, à l’évolutivité, à la sécurité et à la surveillance diligente, la puissance des données est libérée, stimulant l’innovation et la croissance d’une manière qui s’aligne parfaitement sur le paysage commercial en constante évolution.