{"id":180672,"date":"2025-08-29T10:00:00","date_gmt":"2025-08-29T17:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=180672"},"modified":"2026-03-15T08:26:44","modified_gmt":"2026-03-15T15:26:44","slug":"save-time-and-reduce-data-errors-with-dataops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/fr\/perspectives\/save-time-and-reduce-data-errors-with-dataops\/","title":{"rendered":"Gagnez du temps et r\u00e9duisez les erreurs de donn\u00e9es avec DataOps"},"content":{"rendered":"\n
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Le blog pr\u00e9c\u00e9dent, \u00ab\u00a0DataOps\u00a0: Optimiser l\u2019exp\u00e9rience des donn\u00e9es\u00a0\u00bb<\/a> a explor\u00e9 le concept de DataOps comme catalyseur de r\u00e9ussite tout en entreprenant des initiatives de transformation num\u00e9rique. Les fonctions et capacit\u00e9s de DataOps transforment consid\u00e9rablement la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es peuvent \u00eatre g\u00e9r\u00e9es et analys\u00e9es en changeant la cr\u00e9ation de flux de donn\u00e9es d\u2019une activit\u00e9 d\u2019ing\u00e9nierie \u00e0 une activit\u00e9 op\u00e9rationnelle. Gr\u00e2ce \u00e0 ce changement, les experts informatiques peuvent concentrer leurs efforts sur les outils et l\u2019automatisation qui permettent aux utilisateurs de donn\u00e9es fonctionnelles de devenir plus autonomes et d\u2019am\u00e9liorer consid\u00e9rablement la vitesse et les performances globales dans leur fa\u00e7on de travailler.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Prenons l\u2019exemple du travail n\u00e9cessaire pour installer des \u00e9tiquettes RFID, qui identifient et r\u00e9solvent les variations de pression dans les pipelines qui transportent l\u2019essence des raffineries aux terminaux de stockage. Les \u00e9tapes suivantes sont g\u00e9n\u00e9ralement suivies\u00a0:\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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  1. Les ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es cherchent \u00e0 comprendre et \u00e0 d\u00e9finir le mod\u00e8le de donn\u00e9es pour soutenir ce processus.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  2. Les ing\u00e9nieurs en donn\u00e9es collectent et mappent les donn\u00e9es, g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 l\u2019aide de l\u2019automatisation.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  3. Les architectes de donn\u00e9es con\u00e7oivent comment les nouveaux champs de donn\u00e9es s\u2019int\u00e8grent dans le mod\u00e8le de donn\u00e9es d\u2019entreprise canonique et le mod\u00e8le de donn\u00e9es client principal.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  4. Les gestionnaires de donn\u00e9es identifient et d\u00e9finissent les \u00e9l\u00e9ments de donn\u00e9es dans le glossaire commercial.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  5. Les op\u00e9rations de donn\u00e9es produisent un catalogue contenant de nouvelles informations sur les m\u00e9tadonn\u00e9es.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  6. La gouvernance des donn\u00e9es identifie et applique des normes aux nouvelles donn\u00e9es et \u00e9tablit des autorisations et un contr\u00f4le d\u2019acc\u00e8s.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  7. Les op\u00e9rations de s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es lib\u00e8rent les nouvelles donn\u00e9es et les rendent disponibles, tra\u00e7ables et s\u00e9curis\u00e9es.\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Dans certains cas, en particulier dans les grandes entreprises, le scientifique des donn\u00e9es peut ne pas avoir acc\u00e8s aux donn\u00e9es pendant six mois. Si les sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es \u00e9taient en mesure de r\u00e9duire ce temps en effectuant une partie de l\u2019int\u00e9gration des donn\u00e9es eux-m\u00eames et en contournant potentiellement une partie du processus traditionnel, le temps pourrait \u00eatre gagn\u00e9, si cela \u00e9tait dans l\u2019app\u00e9tence au risque de l\u2019organisation.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Mais que se passerait-il si l\u2019\u00e9quipe DataOps pouvait suivre tous les processus (sans contourner les fonctions et capacit\u00e9s d\u2019architecture, de conception, de gouvernance ou de s\u00e9curit\u00e9) et fournir les donn\u00e9es en quelques jours\u00a0? Ou peut-\u00eatre pourraient-ils la fournir le jour m\u00eame o\u00f9 la technologie RFID est mise en \u0153uvre en tant que donn\u00e9es de streaming en temps r\u00e9el\u00a0? Cela cr\u00e9erait-il un changement significatif\u00a0?\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Par exemple, passons en revue le temps n\u00e9cessaire \u00e0 l\u2019int\u00e9gration de deux entreprises. Certaines entreprises en acqui\u00e8rent d\u2019autres pour p\u00e9n\u00e9trer les march\u00e9s adjacents associ\u00e9s, ce qui implique de g\u00e9rer l\u2019int\u00e9gration entre les activit\u00e9s principales. Il faut du temps pour rationaliser et int\u00e9grer les donn\u00e9es de la nouvelle entreprise et les comparer au mod\u00e8le de donn\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dent, puis positionner les nouvelles capacit\u00e9s et applications pour prendre en charge le mod\u00e8le post-acquisition combin\u00e9.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Si les DataOps pouvaient faciliter tout cela en un dixi\u00e8me de temps, les \u00e9conomies et l\u2019avantage concurrentiel des fusions comme celles-ci pourraient valoir des millions de dollars.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    D\u2019autres exp\u00e9riences de donn\u00e9es courantes sont dues \u00e0 des bogues logiciels ou \u00e0 des erreurs de donn\u00e9es. Elles se produisent r\u00e9guli\u00e8rement\u00a0; des variations de donn\u00e9es peuvent appara\u00eetre en raison de changements technologiques, de changements r\u00e9glementaires, de changements de syst\u00e8me et d\u2019erreurs humaines. Les r\u00e9sultats potentiels peuvent varier consid\u00e9rablement et avoir un r\u00e9el impact sur l\u2019entreprise. Examinons les entreprises de grande distribution et examinons des exemples d\u2019erreurs de tarification\u00a0:\u00a0<\/p>\n\n\n\n