DataOps & Gouvernance

Oui, Modeo est expert en gouvernance data et DataOps pour les entreprises confrontées à des processus manuels, une absence de documentation, et une faible fiabilité des données. Nous mettons en place des frameworks de gouvernance structurés incluant la définition des rôles et responsabilités (data owners, data stewards), la documentation automatique des transformations via dbt docs, l'implémentation de catalogues de données (Atlan, DataHub) pour cartographier les assets, et la mise en place de règles de qualité automatisées avec tests dbt et Great Expectations. Côté DataOps, nous industrialisons les déploiements via CI/CD GitLab ou GitHub Actions, mettons en place des environnements DEV/PREPROD/PROD isolés, et configurons le monitoring avec alerting automatique sur les anomalies. Résultat : réduction de 70% des incidents data, time-to-market divisé par 3, et confiance restaurée dans les indicateurs métiers.

DataOps applique les principes DevOps au domaine de la data pour industrialiser le développement, le déploiement et la maintenance des pipelines de données. Concrètement, cela signifie remplacer les déploiements manuels via SSH par des pipelines CI/CD automatisés, versionner toutes les transformations SQL dans Git avec revue de code systématique, exécuter des tests automatisés avant chaque mise en production pour détecter les régressions, et monitorer en continu la qualité et la performance des flux data. Le DataOps est essentiel car il élimine la dépendance aux individus, réduit drastiquement les erreurs humaines, accélère les cycles de livraison (de plusieurs jours à quelques minutes), et garantit la traçabilité de toutes les modifications. Modeo a industrialisé plus de 100 plateformes data avec des pratiques DataOps, permettant à ses clients de déployer jusqu'à 20 évolutions par semaine contre 2 à 3 par mois avant l'adoption du DataOps.

Modeo implémente une stratégie de qualité data multi-niveaux couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur. Au niveau de l'ingestion, nous configurons des contrôles de schéma et de complétude pour rejeter les fichiers non conformes avant intégration. Dans les transformations dbt, nous ajoutons des tests techniques (unicité des clés primaires, non-nullité des colonnes critiques) et des tests métiers (cohérence des montants, respect des règles de gestion). Des règles de qualité avancées sont configurées avec Great Expectations ou Soda pour détecter les dérives statistiques (distribution des valeurs, outliers). Tous les tests sont exécutés automatiquement à chaque transformation, et les échecs déclenchent des alertes Slack ou email avec diagnostic détaillé. Un dashboard de qualité centralisé expose les métriques de santé data (taux de complétion, freshness, anomalies) pour pilotage par les data stewards. Cette approche garantit que 99% des données livrées aux métiers respectent les standards de qualité définis.

Modeo industrialise les déploiements data via des pipelines CI/CD GitLab ou GitHub Actions remplaçant les déploiements manuels risqués. Le workflow type inclut le développement des transformations dbt en local ou sur un environnement DEV dédié, le commit du code dans Git avec création d'une Merge Request déclenchant automatiquement l'exécution des tests unitaires et d'intégration, la revue de code par un pair avant approbation, puis le déploiement automatique en PREPROD pour validation métier. Une fois validé, le code est promu en PROD avec exécution des tests de non-régression et rollback automatique en cas d'échec. Toutes les étapes sont tracées et auditables, les environnements sont strictement isolés pour éviter les contaminations, et les déploiements passent de plusieurs heures manuelles à 5 minutes automatisées. Cette approche élimine 95% des incidents liés aux erreurs de déploiement et permet aux équipes Data de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur la gestion opérationnelle.