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La capacité à répondre rapidement et de manière décisive aux problèmes et aux opportunités est essentielle au succès, et l’observabilité des données est un élément clé de cette capacité qui ne doit pas être négligé. Pour comprendre l’importance de l’observabilité des données, nous devons d’abord comprendre le DataOps. Le DataOps est une méthodologie collaborative de gestion des données dont l’objectif est d’améliorer la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et consommateurs de données au sein d’une organisation (i). Selon une étude de Gartner, les données de mauvaise qualité, inexactes ou obscurcies coûtent en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises (ii). Les méthodes du DataOps s‘apparentent à celles du DevOps, un ensemble d’outils et de pratiques qui améliore l’efficacité et la réactivité du processus de développement et maximise la qualité du produit final en mettant l’accent sur l’autonomisation des équipes, la communication et la collaboration transverses ainsi que l’automatisation technologique. Le DataOps applique cette approche aux moyens utilisés par une entreprise pour collecter, sélectionner, surveiller et utiliser les données. Le DevOps et le DataOps cherchent tous deux à supprimer l’effet de silo, c’est-à-dire le fait que les équipes fonctionnent sans intercommunication ouverte, ce qui empêche une coordination et collaboration efficaces au sein de l’entreprise. Le DataOps vient alors améliorer la visibilité, la fiabilité et la capacité d’action des données dans l’ensemble de l’organisation.

L’observabilité des données dans le DataOps

L’observabilité des données donne aux équipes chargées des données les ressources nécessaires pour surveiller et gérer les données et les processus de l’entreprise. La culture d’entreprise, les meilleures pratiques et les solutions technologiques comme les systèmes de surveillance automatisés et les tableaux de bord jouent tous un rôle à cet égard. Le rôle des ingénieurs DataOps est de sélectionner les données les plus utiles et de maintenir des sources fiables, mais avec la surabondance croissante de données disponibles aujourd’hui, les analystes ont effectivement besoin de données sur l’infrastructure DataOps elle-même. Une bonne observabilité des données permet aux ingénieurs DataOps de surveiller le flux, la qualité et la présentation des données pour des réponses rapides et efficaces aux problèmes émergents, de la source au point d’utilisation. Les responsables et les techniciens des données auront un aperçu de la qualité, de l’exactitude et de la pertinence des données, de leur cheminement depuis leur source. Plus important encore, une bonne observabilité des données comprend des notifications automatiques et des rapports envoyés à tous les professionnels concernés lorsqu’un problème commence à émerger, ainsi que des conseils sur la meilleure marche à suivre pour limiter et résoudre le problème.

L’importance de l’observabilité des données aujourd’hui

Une approche réactive du traitement des données n’est pas pérenne pour l’organisation ; la surveillance proactive du flux de données permet aux professionnels des données de réagir rapidement aux problèmes émergents avant qu’ils ne puissent causer des dommages à l’entreprise. Cela ne peut se faire en temps réel qu’avec une excellente observabilité des données et des infrastructures. Alors qu’une entreprise disposait autrefois de quelques heures, voire de quelques jours, pour réagir à une défaillance de son infrastructure de données, la pérennité des entreprises d’aujourd’hui dépend de leur capacité à devancer la concurrence. Chaque seconde d’interruption d’un processus métier peut être coûteuse, et restreindre l’accès aux données, ou pire, s’appuyer sur des données erronées, peut être catastrophique. Le grand avantage de l’observabilité des données est sa capacité à surveiller les données et les infrastructures en même temps. Historiquement, les équipes chargées des données et de l’informatique surveillaient soit les données, soit l’infrastructure ; cependant, maintenant que les données sont devenues si critiques dans les processus, l’ensemble de l’environnement sera surveillé, données, processus et machines, garantissant un niveau de service d’au minimum 99 %.

L’observabilité des donnés, un aspect encore récent

Le DataOps est un domaine relativement jeune et l’observabilité des données une activité encore plus récente, mais ni l’un ni l’autre ne peut être considéré comme une tendance ou une tendance éphémère. Le DataOps est né pour répondre à un besoin évident des entreprises d’adopter une approche plus collaborative de la gestion de leurs données et de réfléchir de manière plus globale à la façon dont les données sont communiquées au sein de l’entreprise. L’observabilité des données est souvent davantage déployée et adoptée par les jeunes organisations qui ont mis en place des architectures de données modernes. Les « digital natives » ont également adopté l’observabilité des données, car ces entreprises gèrent leurs activités en se basant sur les données et grâce aux données. Les grandes organisations ont tendance à effectuer un contrôle plus traditionnel de la qualité des données, mais le marché évolue et de plus en plus d’acteurs ajoutent l’observabilité des données à leurs offres. Cependant, chaque entreprise doit comprendre ce besoin, même si elle n’est pas encore en mesure de le quantifier. Une étude de Gartner a révélé qu’au moins 60 % des entreprises ne mesurent pas exactement les pertes dues à des données erronées ou mal utilisées (iii), ce qui laisse les responsables informatiques dans l’ignorance de ce que le DataOps et donc l’observabilité peut réellement offrir.

Pour conclure, les entreprises ont toujours eu besoin de données pour éclairer les décisions à tous les niveaux de l’organisation. Les données externes, démographie, ressources, tendances, fournissent aux entreprises les informations nécessaires pour déterminer la vision à long terme et la stratégie commerciale. Les données internes, productivité et bien-être des employés, santé de l’infrastructure de l’entreprise et mesures de performance, permettent à l’organisation de corriger ses défauts, de capitaliser sur ses forces et de fonctionner de manière plus agile. Une étude de Forrester indique que 40 % du temps d’un analyste de données est consacré à la gestion des problèmes de données (iv). De nombreuses entreprises ont finalement pris conscience de la nécessité d’une méthodologie DataOps, mais sans observabilité, le DataOps sera toujours annihilé. La clé du succès d’une entreprise est une prise de décision bien informée ; la clé de la prise de décision repose sur le DataOps ; la clé d’une approche DataOps efficace est l’observabilité des données.

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