Cet article fait partie d’une série présentant en détail les principes du DataOps Manifesto et leur application aux services Data Microsoft. Pour une introduction aux principes DataOps, je vous invite à commencer par cette présentation.

Principe #4 : il s’agit d’un sport d’équipe.

L’analytique n’est pas l’affaire d’un individu isolé, mais d’une équipe interdisciplinaire combinant data, IT et métiers. Oui, vous avez bien lu : les métiers font partie de l’équipe, au même titre que vos camarades de l’IT. Que l’équipe Data dépende de l’IT ou des métiers, il vous faut obtenir l’adhésion des interlocuteurs métiers et IT pour livrer des outils analytiques de qualité.

Un des fondements du DataOps Manifesto est que la diversité des compétences et des perspectives conduit à de meilleurs résultats analytiques. Les problèmes complexes ne peuvent être résolus par une seule personne ou un seul rôle. Au contraire, une équipe qui combine Data Engineers, Data Analysts, responsables métiers et même utilisateurs finaux favorise l’innovation, la cohésion et la rapidité d’exécution.

Loin d’être une simple question de ressources humaines, ce principe repose sur une dynamique de collaboration structurée : réunions régulières, échanges directs, objectifs partagés et transparence dans les décisions. Cela réduit les silos, facilite l’identification précoce des besoins, et permet à l’équipe d’anticiper les problèmes plutôt que de les subir. Cela sensibilise également les sponsors et décideurs à l’impact (en temps et en coût de développement) de chaque modification d’une demande initiale.

Dans la pratique, créer une équipe DataOps implique souvent d’intégrer des personnes issues de fonctions métier dans les processus décisionnels autour de la donnée. Un responsable R&D présent dès la définition des KPIs garantit que ces indicateurs seront pertinents. À l’inverse, laisser les techniciens décider seuls des métriques peut conduire à des modèles techniques qui plaisent mais qui n’ont pas de valeur décisionnelle.

Si on reprend l’exemple d’un nouveau dashboard Power BI à produire, le point de départ doit toujours être l’organisation des sessions de co-création avec les utilisateurs finaux avant de construire quoi que ce soit. Faites valider régulièrement les prototypes et demande des retours directs. Associez systématiquement un représentant métier à l’équipe de conception.

Et par dessus tout, intégrez toujours dans votre estimation de la charge de travail ces étapes : la préparation et la tenue d’ateliers de co-construction, la planification de livraisons intermédiaires et de sessions de feedback, une période de test utilisateurs (User Acceptance Test ou UAT) d’une durée fixée à l’avance. Ce dernier point vous évitera le cauchemar des projets sans fin.

Règle d’or #4 : faire collaborer les métiers, les ingénieurs et les analystes dès le départ.