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    De zéro à MVP: 7 conseils pour déployer un MVP dans le cloud

    [fa icon="calendar"] 19/02/21 15:20 / par Laurent Letourmy

    2021-02-19-Matillion

    Traduit depuis l’article https://www.matillion.com/resources/blog/from-zero-to-mvp-7-tips-for-setting-up-an-mvp-in-the-cloud

    Date de publication originale : 24 décembre 2020

    Compte tenu du volume et de la complexité des données d'aujourd'hui, ainsi que de la vitesse et de l'échelle nécessaires pour les traiter, le seul endroit où vous pouvez être compétitif (et rentable) est le cloud.

    Si vous démarrez votre premier projet de transformation de données dans le cloud, vous êtes d'autant plus proche d'accélérer la productivité de l'analyse et le temps nécessaire pour obtenir des informations.


    Pour transformer efficacement les données dans le cloud, vous devez créer un produit minimum viable (MVP) qui couvre un projet ELT de bout en bout.

    Qu'est-ce qu'un MVP?

    Parlons de ce qu'est et n'est pas un MVP. Souvent, les gens considèrent un MVP comme un prototype précoce d'un produit, mais ce n'est pas tout à fait exact. Un MVP est une version d'un nouveau produit qui permet à une équipe de collecter le maximum d'informations sur les clients avec le moins d'efforts. Fondamentalement, vous voulez mettre un produit entre les mains de vos clients (ou de votre équipe de données, dans ce cas) afin que vous puissiez ensuite itérer en fonction de leurs entrées.

    Maintenant que nous avons défini un MVP pour nos besoins, examinons quelques conseils qui peuvent vous aider à créer un MVP pour un pipeline et un flux de travail pour la transformation de données dans le cloud. Nous avons identifié sept éléments qui faciliteront le développement d'un MVP.

     

    1. Adopter des principes de données modernes

    Les problèmes de Data ne peuvent être résolus uniquement par la technologie. Vous devez également aborder la culture autour des pratiques de données de votre organisation. Il est important d'examiner les principes des données tels que l'exactitude, la transparence, la protection et la maîtrise des données. Vous devrez peut-être changer la façon dont vous abordez les données et cela peut impliquer une formation pour tous vos utilisateurs de données. Après tout, une grande partie du changement de votre infrastructure et de vos processus est la gestion du changement pour vos équipes.

     

    2. Résistez à l'envie de diviser votre équipe de développement

    Une fois que vous avez décidé de ce que vous allez faire pour la première itération de votre MVP, il est temps de se mettre au travail. Si vous avez plusieurs développeurs, vous pourriez être tenté de “diviser et conquérir”, en développant simultanément en silos. Résistez à cette envie.

    Pour cette itération, vous n'essayez pas de maximiser la productivité. Il est plus important à ce stade de configurer votre équipe pour réussir les futures itérations et l'évolutivité. Rassemblez tous vos développeurs dans une même pièce, littéralement ou virtuellement, et laissez-les travailler ensemble pour développer ces pipelines de bout en bout. Cette collaboration sera payante à long terme car au début, vos développeurs ont travaillé ensemble pour résoudre les problèmes et partager leur compréhension et leurs connaissances.

     

    3. Impliquez toutes les parties prenantes dès que possible

    Lorsque vous commencez à travailler sur la première itération, impliquez toutes vos parties prenantes, dans l'équipe des données et au-delà, afin de pouvoir commencer à développer une relation de travail. Utilisez la première itération pour informer vos parties prenantes sur le processus de développement afin qu'elles comprennent à quoi s'attendre. Vous pouvez commencer à établir une relation de confiance avec eux et développer cela tout en continuant à fournir des itérations.

     

    4. Décomposez votre MVP en parties unitaires

    Supposons que votre MVP développe un KPI montrant les semaines d'inventaire restantes par produit pour un système de commerce électronique. Cela peut sembler simple, mais en fait, il y a beaucoup de pièces mobiles.

    Ce KPI particulier nécessite en fait trois sources de données: l'inventaire, les ventes et les données produit. Pour chaque source de données, vous devrez obtenir l'approbation des propriétaires de données, établir une connexion à la source de données, analyser les données pour vous assurer qu'elles répondent à vos besoins, puis les nettoyer, si nécessaire. Par conséquent, il est logique de diviser ce MVP en parties, en travaillant sur chaque source de données séparément avant de les combiner pour créer le KPI final.

     

    5. Développez en gardant à l'esprit la réutilisabilité

    Lorsque vous travaillez sur votre MVP, recherchez des moyens de rendre vos travaux aussi réutilisables que possible. Si vous développez avec la réutilisation à l'esprit, les travaux que vous créez maintenant peuvent être utilisés comme modèles à l'avenir. Cette approche contribuera également à rendre vos travaux plus portables à mesure que vous passerez des environnements de développement aux environnements de test et de production.

    Portez une attention particulière aux variables d'environnement, aux hachages de clés naturelles, à la dénomination des composants et aux notes que vous incluez dans votre travail. Si vous abordez ces composants avec soin, vous pouvez augmenter la portabilité et faciliter la tâche du prochain développeur qui travaillera avec vos travaux.

     

    6. Centralisez les idées de votre équipe

    Votre MVP peut inclure plusieurs composants. Et même si vous ne serez pas en mesure de fournir tous ces composants tout de suite, vous voulez rassembler les idées et la vision de chacun en un seul endroit afin de travailler tous avec la même information. La centralisation des pensées de chacun contribuera à faciliter les conversations et à répondre aux besoins.

     

    7. Passez en revue le processus et le produit pour votre première itération

    Lorsque vous avez terminé la première itération, prenez du recul et passez en revue vos décisions de conception. Demandez-vous si vous souhaitez changer votre approche au fur et à mesure que vous avancez dans les futures itérations. Vous voulez vous assurer que chaque développeur se sente à l'aise et est prêt à passer à la deuxième itération. Une autre chose à laquelle vous voulez penser à ce stade est de savoir comment allez-vous isoler le travail que vous venez de créer du travail que vous ferez ensuite. Vous souhaiterez peut-être déplacer votre première itération vers un environnement de test d'acceptation utilisateur (UAT) ou de production.

     

    Thèmes : Data Science, Artificial Intelligence, Data Analytics, datalake, cloud, Data-Driven

    Laurent Letourmy

    Par Laurent Letourmy

    Ingénieur Epita, il a débuté sa carrière dans le groupe Cross Systems dont il a co-fondé la filiale parisienne en 1996. La société connaît une forte croissance et le groupe s'introduit sur le Nouveau Marché en 1999 et atteindra une capitalisation de 800M€. Spécialiste reconnu des architectures transactionnelles, il y exerce diverses responsabilités techniques, managériales et commerciales et travaille avec des clients tels que le Club Med, Voyages-Sncf.com, Orange. Entrepreneur passionné de technologies innovantes, vainqueur de deux hackathons dans la Silicon Valley, investisseur actif au sein de nombreux projets pionniers B2B et B2C. En 2005, il co-fonde et dirige Ysance qui connaît un fort développement depuis ses débuts.

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