L’automatisation et l’orchestration des workflows d’applications jouent un rôle primordial dans les projets opérationnels d’analyse de données.
Souvent sous-estimées, parfois mises de côté au profit de tâches jugées plus prioritaires, l’automatisation et l’orchestration des workflows d’applications jouent pourtant un rôle primordial dans les projets opérationnels d’analyse de données. Leur mission ? Garantir un flux de données continu, de bout en bout.
De récentes études européennes ont démontré que si 61 %(1) des entreprises placent aujourd’hui l’analyse des données en tête de leurs priorités d’investissements technologiques, plus de 50%(2) expriment des difficultés quant à leur exploitation : problèmes d’accès ou de localisation, mauvaise qualité des données collectées, volume trop important, variété des formats ou encore fonctionnement en silos, la liste est longue. Minimiser l’importance de l’orchestration des données, en particulier au démarrage d’un projet, peut en effet avoir des conséquences critiques sur les applications et les services métier qui en découlent.
En véritable ciment de tout projet IT, l’orchestration des workflows est donc un fondement essentiel du développement d’applications et de pipelines de données. C’est une réflexion qui ne devrait en aucun cas être menée a posteriori, au risque d’entraver toute tentative de développement d’applications, d’analyse de données, de machine learning ou encore d’intelligence artificielle. A terme, négliger le rôle central de l’orchestration des données pourrait tout simplement mener un projet à sa perte, au même titre que 85% des projets big data.
Face à la nécessité d’agréger, de stocker, d’exécuter et d’analyser des données pour optimiser leurs activités, les entreprises se tournent souvent vers l’automatisation, comme moyen de rationaliser le processus. Or, sélectionner des outils d’automatisation sans adopter d’approche stratégique, incluant les besoins des opérateurs informatiques (IT Ops), rend leur exploitation plus complexe et leur gestion plus difficile.
Dans la quatrième partie de son rapport "Data Engineering Essentials, Patterns and Best Practices" ("Les Bases de l’Ingénierie des Données, Modèles et Meilleures Pratiques"), Sumit Pal, analyste chez Gartner, décrit l’importance d’orchestrer et d’automatiser les pipelines de données : "Les données doivent être déplacées, décortiquées et agrégées dans le bon format avant d’être consommées par les systèmes en aval." L’orchestration connecte ainsi les différentes sources et systèmes d’un pipeline de données pour assurer une circulation cohérente de ces dernières, du début à la fin.
Lorsqu’elle est bien réalisée, l’orchestration garantit donc que les différentes étapes du flux de données ou d’applications se déroulent dans le bon ordre et au bon moment, en faveur du service métier. Cela passe par l’implantation de plateformes offrant un point de contrôle unique et une orchestration évolutive, pilotée par API. En réduisant la complexité des processus et en les automatisant de bout en bout, elles permettent de tirer parti de la technologie et des données à disposition et de les intégrer aux dernières applications métier, pour fournir à l’entreprise des informations à haute valeur ajoutée.
Si la mise en œuvre précoce de l’orchestration des workloads des applications et des données est essentielle, certaines fonctionnalités sont également indispensables à son bon fonctionnement :
Essentielle au succès de l’entreprise, l’implantation d’une plateforme d’orchestration de flux d’applications et de données peut non seulement rationaliser les pipelines de données, mais aussi contribuer à respecter ou à améliorer les SLA, à répondre à des objectifs sur le long terme et à améliorer les résultats commerciaux de manière globale.
(1) European Future Enterprise Resilience Survey 2021
(2) IDC European Software Survey 2021
Souvent sous-estimées, parfois mises de côté au profit de tâches jugées plus prioritaires, l’automatisation et l’orchestration des workflows d’applications jouent pourtant un rôle primordial dans les projets opérationnels d’analyse de données. Leur…
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