Agilité, DevOps et gouvernance des données : des approches convergentes pour mieux valoriser la donné
23 février 2019 | Lecture : 5 mins | Data Gouvernance
par Jessica, Tech writer
L’agilité et le DevOps ne sont pas seulement des méthodologies techniques : ce sont des leviers stratégiques pour rendre la gouvernance des données plus efficace. Face à la multiplication des silos, aux exigences réglementaires et à la complexité croissante des environnements data, ces approches favorisent la collaboration, l’automatisation et l’amélioration continue.
Cet article explore comment injecter plus d’agilité dans la gestion des données et en quoi les principes du DevOps convergent avec les enjeux de gouvernance.
Pourquoi l’agilité est indispensable dans la gestion des données
Depuis plus d’une décennie, l’agilité s’impose comme un incontournable dans les organisations. D’abord appliquée au développement logiciel, elle s’étend aujourd’hui à tous les métiers. Son objectif est simple : réduire les silos, fluidifier la communication et permettre aux équipes de réagir rapidement aux besoins en constante évolution.
Dans le domaine de la donnée, ces enjeux sont particulièrement critiques. Les données circulent entre multiples équipes (IT, métiers, conformité, data science), chacune utilisant ses propres outils et méthodes. Résultat : la valeur de la donnée est souvent fragmentée, et son exploitation ralentie.
L’agilité appliquée à la gouvernance des données permet :
- D’impliquer directement les métiers dans la qualité et la disponibilité des données.
- De réduire les délais entre la collecte et la mise à disposition des informations.
- De créer une gouvernance vivante et évolutive, qui s’adapte aux cas d’usage plutôt que de freiner l’innovation.
DevOps : un levier pour réinventer la gouvernance des données
Le mouvement DevOps est apparu en 2007, dans la continuité des méthodes Agile. Son principe fondateur est de réconcilier deux mondes historiquement séparés : le développement (Build) et l’exploitation (Run).
En pratique, DevOps repose sur trois piliers :
- Automatisation des processus pour accélérer les livraisons et réduire les erreurs.
- Responsabilisation des équipes, qui partagent les objectifs et les résultats.
- Amélioration continue, mesurée par la capacité à livrer rapidement des produits fiables.
Appliqué à la donnée, DevOps prend la forme du DataOps :
- Automatiser les pipelines de données, de la collecte à la mise à disposition.
- Intégrer la sécurité et la conformité dès le départ.
- Garantir la traçabilité des transformations pour éviter le risque de Data Swamp.
- Réduire les frictions entre équipes techniques et métiers grâce à une culture commune.
Comme le souligne une étude de BMC et 451 Research, les organisations qui adoptent des pratiques DataOps matures constatent une meilleure gouvernance, grâce à une automatisation accrue, une responsabilisation claire et une forte corrélation avec la présence d’un Chief Data Officer
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Agilité et gouvernance : un rapprochement nécessaire
Pendant longtemps, la gouvernance des données a été perçue comme un frein : un ensemble de règles figées, définies par l’IT ou la conformité, rarement alignées avec les besoins métiers. Cette perception est en train de changer.
En intégrant les principes de l’agilité et du DevOps, la gouvernance devient :
- Collaborative : chaque équipe contribue à l’enrichissement et à la qualité des données.
- Incrémentale : les règles et processus évoluent progressivement au lieu d’être imposés une fois pour toutes.
- Centrée sur la valeur métier : la donnée est gouvernée pour servir les cas d’usage, pas seulement pour répondre à des obligations réglementaires.
Ainsi, la convergence entre agilité, DevOps et gouvernance des données répond à un double enjeu :
- Offrir un cadre clair et sécurisé.
- Permettre une adaptation permanente aux évolutions du marché et des réglementations.
Exemples concrets d’application
- Catalogues de données agiles : mis à jour en continu, ils sont alimentés par les équipes métiers elles-mêmes, garantissant une meilleure fraîcheur et une pertinence accrue des informations.
- DataOps et pipelines automatisés : l’intégration continue permet de tester la qualité des données en temps réel, de détecter les anomalies et d’assurer leur conformité réglementaire.
- Indicateurs de performance transverses : temps d’accès à une donnée, taux de réutilisation d’un actif, vitesse de mise en conformité (ex. RGPD).
- Réduction des silos organisationnels : grâce à des plateformes collaboratives qui favorisent le partage de définitions, de métadonnées et de règles communes.
FAQ
- Qu’est-ce que le DevOps appliqué à la donnée (DataOps) ?
-
C’est la transposition des pratiques DevOps (automatisation, amélioration continue, collaboration) au monde de la donnée. L’objectif est de fiabiliser et accélérer les flux de données tout en améliorant la communication entre IT et métiers.
- Pourquoi l’agilité est-elle essentielle en gouvernance des données ?
-
Parce qu’elle permet de dépasser les silos, d’impliquer les métiers dans la qualité de la donnée et de transformer la gouvernance en levier de performance plutôt qu’en contrainte.
- Comment éviter qu’une gouvernance agile devienne chaotique ?
-
En combinant flexibilité et cadre clair : définir des politiques de gouvernance, mais les adapter en continu. L’équilibre réside dans la discipline des processus et la capacité d’innovation des équipes.
Points clés à retenir
- L’agilité casse les silos et favorise la transversalité.
- Le DevOps introduit automatisation et amélioration continue.
- Leur convergence donne naissance à une gouvernance des données plus performante et collaborative.
- La gouvernance agile et DataOps permettent de transformer la donnée en véritable actif stratégique.
À propos de l'auteur
Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.
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