Ooops, encore une expression en Ops ?…
Oui, parce que dès qu’un domaine implique une exploitation et une évolution continue, c’est qu’il devient un centre de compétence et un patrimoine de valeur, et implique un crédo à suivre pour être et demeurer efficace et performant.
Lorsque des C levels emploient le mot IA 50 fois par jour à tous ceux qui manipule de près ou de loin de la donnée, il est pertinent de pouvoir répondre avec le DataOps qui pose les bases d’un environnement proactif et changeant supervisé, contrairement aux applications d’IA publiques qui se basent sur des modèles plutôt non supervisés… s’ils ont la ref.
Les origines du DataOps
Le concept de DataOps trouve ses racines dans le mouvement plus large du DevOps, qui vise à intégrer étroitement le développement logiciel (Dev) et l’exploitation informatique (Ops) pour améliorer la qualité et la vitesse de déploiement des logiciels. Cependant, tandis que le DevOps se concentre principalement sur les applications logicielles, le Data Ops élargit ce concept pour englober la gestion des données. Google, en particulier, a joué un rôle essentiel dans l’évolution du Data Ops, en l’appliquant avec succès à des produits emblématiques tels que Gmail, pour aboutir aux 3 onglets de boites de réception (Principale, Promotion, Réseaux sociaux…).
Tu cites Google et tu fourni une anecdote de dîner, un combo séduisant pour le Boss.
Les grands principes du Data Ops
La philosophie sous-tendant le Data Ops repose sur plusieurs principes fondamentaux visant à rationaliser et à optimiser la gestion des données. Tout d’abord, il prône une automatisation poussée des processus liés aux données, de leur collecte à leur analyse, afin de réduire les erreurs humaines et d’accélérer les cycles de développement. Ensuite, le Data Ops met l’accent sur la collaboration étroite entre les équipes de développement et d’exploitation, favorisant ainsi une approche holistique du cycle de vie des données. Enfin, la flexibilité et l’agilité sont des piliers du Data Ops, permettant aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements dans les besoins commerciaux et les technologies émergentes.
La co-construction encourage l’empathie et le sentiment d’appartenance et ça, ça maintient l’attention du Boss.
Les facteurs clés de succès du Data Ops
Tout d’abord, il est crucial d’avoir une infrastructure informatique solide et évolutive, capable de gérer efficacement les volumes de données croissants. Ensuite, une culture d’entreprise favorisant l’innovation, la collaboration et l’expérimentation est essentielle pour encourager l’adoption du Data Ops à tous les niveaux de l’organisation. De plus, des outils et des technologies de pointe, tels que les plateformes Big Data et les solutions d’automatisation, sont nécessaires pour soutenir efficacement les initiatives Data Ops. Enfin, une gouvernance des données robuste est indispensable pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie.
Même si cela n’est pas toujours possible, il faudra, comme pour les sites web il y a une quinzaine d’années, défendre des environnements et proches pour limiter les risques de performances et de biais dans les modèles et les sources d’entraînement au déploiement en production.
On commence à parler investissement, mais il faut avoir les moyens de ses ambitions M. le Boss. Les premiers réseaux de neurones ont été créés à la fin des années 50. Si on avait pu faire du machine learning avec seulement une base Access et des temps de réponse de l’ordre de la seconde, ça aurait été fait.
Les types d’entreprises qui auront du mal à instaurer le Data Ops
Bien que le Data Ops offre de nombreux avantages, toutes les entreprises ne seront pas en mesure de le mettre en œuvre avec succès. Les entreprises qui manquent de ressources financières et humaines pour investir dans des technologies et des talents spécialisés auront du mal à adopter le Data Ops. De même, les organisations fortement réglementées pourraient rencontrer des obstacles juridiques et réglementaires lors de la mise en œuvre du Data Ops en raison des exigences strictes en matière de conformité des données. Enfin, les entreprises ayant une culture organisationnelle rigide et résistante au changement pourraient avoir du mal à adopter les principes agiles et collaboratifs du Data Ops, limitant ainsi leur capacité à innover et à s’adapter rapidement aux nouvelles exigences du marché.
En finissant sur cette tirade, un peu provocante pour certains, vous n’aurez qu’à placer le nom d’un concurrent, pour montrer qu’eux auront du mal, alors que le boss et son entreprise seront sur le bon chemin grâce au Data Ops.
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