Comprendre le DataOps industriel : Opérationnaliser la valeur des données

Face à la multiplication spectaculaire des appareils IoT, à l’essor de la 5G et à la baisse des coûts de stockage des données, les industriels sont en quête de moyens efficaces pour optimiser leurs données. Il leur faut des outils de gestion pour collecter les données, qui améliorent la productivité des collaborateurs et réduisent les coûts, sans pour autant exiger un important délai de mise en œuvre.

Le DataOps, aussi connu sous le nom de Data Operations, est un concept qui gagne du terrain au sein de l’industrie. Cette méthode globale consiste à structurer les données de manière à ce qu’elles puissent être utilisées dans l’ensemble de l’entreprise. Contrairement au Cloud Computing ou aux plateformes de Big Data, il suppose, par définition, que les données soient converties en un format utilisable par le biais de l’automatisation, sans nécessiter l’intervention d’une équipe technique.

Cet article présente les principaux avantages à prendre en compte lors de l’intégration du DataOps dans la stratégie de votre entreprise.

Qu’est-ce que le DataOps industriel ?

À mesure que les industriels développent leurs capacités numériques, il leur faut envisager comment intégrer la gestion des données dans leur stratégie. La gestion des données regroupe la politique générale et les pratiques que votre organisation établit pour adhérer aux protocoles de sécurité.

Or, la planification de l’utilisation des données par les collaborateurs est souvent une étape négligée de ce processus. Les méthodes telles que le DataOps visent à garantir que les politiques de gestion des données répondent aux besoins de l’entreprise. En l’absence d’une stratégie et d’outils structurés pour transformer vos données brutes en informations précieuses pour l’ensemble de l’entreprise, vous risquez de tomber dans l’erreur de collecter des données, mais de ne pas savoir ensuite comment les exploiter à bon escient.

Naturellement, il est bien connu que les industriels génèrent du Big Data, mais McKinsey note qu’ils considèrent la gestion des données « comme un projet informatique en cascade de grande envergure, plutôt que comme une série d’itérations agiles à cycle rapide, ce qui bloque les progrès en aval jusqu’à ce que les données soient « parfaites » ». 

Aujourd’hui, grâce à l’accent mis sur l’accessibilité aisée des données et les technologies en libre-service, le DataOps est une méthode qui peut considérablement améliorer votre efficacité opérationnelle, ce qui permet de réaliser des économies, d’améliorer le moral des collaborateurs et d’obtenir de meilleurs produits.

Si le DataOps est une idéologie conceptuelle globale sur la manière d’utiliser au mieux les données, les efforts stratégiques s’appuient souvent sur des logiciels capables d’augmenter la production de données par le biais d’intégrations et d’automatisations.

Le DataOps consiste essentiellement à créer des parcours et des programmes destinés à acheminer les données de manière automatique, efficace et répétée au sein de l’organisation, au moyen d’un code analytique.

L’automatisation est un composant important du DataOps pour rendre le processus plus efficace et aider les professionnels des données à gagner du temps et à se concentrer sur des initiatives à plus forte priorité. En d’autres termes, le DataOps rend les données plus fiables et exploitables pour votre organisation.

La notion d’urgence dans l’industrie

Le stade de maturité numérique varie considérablement d’un industriel à l’autre. Pour ceux qui en sont au début de leur parcours, l’accent est mis sur la collecte de données par le biais de systèmes intelligents et connectés. Les industriels les plus avancés s’efforcent de transposer leurs cas d’utilisation à l’ensemble de l’organisation. Un grand nombre d’industriels possèdent encore des systèmes différents pour chaque usine et s’appuient alors sur des outils tels que les Clouds publics et les plateformes IIoT pour regrouper leurs différentes sources de données dans un environnement centralisé. 

Quel que soit votre niveau de maturité, la préparation des données est un impératif pour toutes les organisations. Dans ce cas, nous ne faisons pas référence au traitement des données, bien que cela en fasse évidemment partie. Nous parlons plutôt des cas d’utilisation spécifiques et de la plus-value qui peuvent être mis en œuvre de manière structurée et déployés à l’échelle de l’entreprise.

Aujourd’hui, de nombreuses industries sont confrontées à des problèmes de développement car les infrastructures de données existantes ne peuvent plus supporter la complexité et le volume croissants des projets. Les attentes en matière de traçabilité de bout en bout des produits, de modélisation prédictive et autres besoins poussent les équipes IT et les Data Scientists dans leurs derniers retranchements. Les Citizens Data Scientists et les développeurs sont en pleine expansion, mais parallèlement, les industriels peuvent agir dès maintenant pour développer des cas d’utilisation évolutifs de DataOps.

Par exemple, l’un de nos clients, dans l’agroalimentaire, n’avait qu’une visibilité limitée de ses performances de production en temps réel. En effet, il devait attendre la fin de service ou la journée suivante pour obtenir ses rapports de performance. Il pouvait alors ajuster et adapter sa stratégie en conséquence. Grâce à Braincube, il s’est connecté à ses équipements pour consulter ses données de production en temps réel. En affichant les données relatives à l’état de l’atelier, les équipes ont pu améliorer le rendement de 6,5 %, et ce, en moins d’un mois.

La transformation numérique est souvent considérée comme un parcours du combattant, mais il existe en réalité de nombreuses solutions offrant une forte valeur ajoutée en cours de route. La tendance étant de passer d’une approche technique à une approche centrée sur les besoins de l’utilisateur final ou sur les données, nous voyons de plus en plus de cas d’utilisation implémentés en seulement quelques jours.

Les cas d’utilisation du DataOps industriel

Le DataOps (et les applications Braincube) a pour objectif de remédier aux problématiques rencontrées en relevant les défis liés aux données. Comment configurer vos données de manière à ce que toutes les équipes, à tous les niveaux de l’organisation, disposent en permanence de données exploitables ?

Que réserve l’avenir du DataOps industriel ?

Le DataOps vise à améliorer efficacement l’utilisation des données. Cela implique d’étudier les avantages que peuvent apporter les bonnes données, puis d’orchestrer la structure de la collecte, de la transformation et de l’accès aux données pour les équipes. Où les données sont-elles collectées et où doivent-elles aller ? À quelle fréquence et sous quel format ?

De nombreux outils permettent d’accélérer la cartographie des données, tels que les capteurs, les connecteurs et les logiciels d’intégration. Même si vous disposez des capacités techniques nécessaires, il vous faut toujours définir une stratégie. Il ne s’agit pas seulement de savoir comment instaurer une culture axée sur les données. Vous devez également prendre en compte les délais de formation, de documentation des nouveaux processus et de déploiement. De nombreuses entreprises avec lesquelles nous collaborons développent une approche progressive, dans laquelle elles génèrent un ou deux cas d’utilisation puissants, pouvant ensuite être développés et étendus à différentes usines ou entités de l’entreprise.

Nous constatons une progression du DataOps au niveau des cadres dirigeants. Ces derniers souhaitent rendre les données opérationnelles de manière opportune, cohérente et reproductible. Pour ce faire, nous vous recommandons de vous appuyer sur des logiciels et des services fiables et professionnels. Quelles que soient les modalités d’implémentation du DataOps dans votre organisation, vous devez envisager comment aligner une approche agile et flexible à votre stratégie actuelle. Besoin d’aide dans l’élaboration de ce plan ? Nous sommes là pour vous aider : réservez une démo ci-dessous.