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La DataOps est devenue un sujet récurrent au cours des dernières années, notamment en raison de la croissance continue de toutes les initiatives et technologies de gestion des données, qui peinent à fournir la valeur métier attendue. Outre les métadonnées et les Master Data, la bonne opération des données complète le troisième pilier du pont entre l' »IT Classique » et la « monde de l’IT augmenté », ce qui nécessite la mise en œuvre de Pipe de données automatisé et gouverné.

Principaux défis :

– Les équipes chargées des données et de l’Analytics ne peuvent pas atteindre une rapidité et fiabilité souhaitées dans l’exécution des initiatives et projets, à cause d’un grand nombre de rôles, d’une complexité trop grande et des exigences en constante évolution rendant la tâche difficile.

– Dans la plupart des organisations, cette complexité est exacerbée par une collaboration limitée ou inconsistante entre les rôles impliqués dans la construction, le déploiement et la maintenance des pipes de données.

– Les responsables Data et de l’Analytics ont souvent du mal à déterminer le rythme optimal de l’introduction de nouvelles technologies – la shift complet vers la DataOps , en particulier pour soutenir la réalisation de projets complexes, peut être trop très disruptif.

Cette étude de Gartner introduit les premiers concepts de DataOps dans le domaine de la gestion des données comme un nouveau sujet transversal à aborder.

 

 

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Disclaimer

Gartner, Introducing DataOps Into Your Data Management Discipline – By Analyst(s): Ted Friedman, Robert Thanaraj – Refreshed 16 February 2021, Published 31 October 2019 – ID G00376495

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