DataOps Là Gì? 5 Lý Do Doanh Nghiệp Nên Triển Khai DataOps

DataOps là gì? DataOps kể từ khi xuất hiện vào năm 2015, đã thu hút được nhiều sự chú ý và được đón nhận bởi các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và quản lý dữ liệu cũng như người dùng dữ liệu và giá trị dữ liệu. Tuy nhiên để hiểu rõ về DataOps và những lợi ích mà nó đem lại không phải là một việc đơn giản. Chính vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp tất cả thông tin về DataOps để giúp bạn có cái nhìn tổng quát nhất về nó. Cùng theo dõi nhé!

DataOps là gì?

DataOps kết hợp nhân lực, quy trình và công nghệ để cho phép quản lý dữ liệu nhanh chóng, tự động và an toàn. Nhiều người tin rằng DataOps chỉ là một công cụ mà bạn mua để khắc phục sự cố dữ liệu của mình. Một số khác thì nhận định DataOps chỉ đơn giản là DevOps cho các đường dẫn dữ liệu. Điều này dẫn đến một quan niệm sai lầm khác: các kỹ sư dữ liệu chỉ chịu trách nhiệm về DataOps. 

Tuy nhiên câu trả lời chính xác là DataOps là trách nhiệm của toàn bộ tổ chức chứ không chỉ của một vài cá nhân. Vì vậy, để xua tan những lầm tưởng này, hãy xem xét một số định nghĩa về DataOps là gì được liệt kê bên dưới.

Theo Gartner, DataOps là một phương pháp quản lý dữ liệu cộng tác tập trung vào việc cải thiện khả năng giao tiếp, tích hợp và tự động hóa dữ liệu giữa người quản lý và người sử dụng dữ liệu trong một tổ chức.

Theo Forrester, DataOps là khả năng kích hoạt giải pháp, tạo sản phẩm dữ liệu và kích hoạt dữ liệu cho giá trị kinh doanh ở mọi cấp độ công nghệ, từ cấp cơ sở hạ tầng cho đến trải nghiệm.

Theo Andy Palmer, DataOps là một phương pháp quản lý dữ liệu nhấn mạnh vào giao tiếp, cộng tác, tích hợp, tự động hóa và đo lường giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và các chuyên gia dữ liệu khác.

Sau khi biết DataOps là gì, để biết doanh nghiệp bạn có cần DataOps hay không, hãy trả lời các câu hỏi sau:

• Dữ liệu của bạn đến từ đâu và nó có nghĩa gì?
• Tất cả dữ liệu của bạn hiện tại đang ở đâu?
• Điều gì sẽ xảy ra nếu mọi người trong công ty của bạn có quyền truy cập vào dữ liệu họ yêu cầu?

Nếu bạn không thể trả lời (hoặc không chắc chắn về đáp án) dù chỉ một trong những câu hỏi trên, thì bạn chắc chắn cần đến DataOps.

>> Xem thêm: Dữ liệu là gì?

Vì sao DataOps xuất hiện?

Các công ty đang đầu tư để đảm bảo rằng các nhóm dữ liệu có thể tiếp tục phát triển về năng suất, hiệu quả và đổi mới. Đây là lý do DataOps xuất hiện.

Tìm hiểu lý do xuất hiện của DataOps là gì, ta thấy theo Gartner, các tổ chức đang chi nhiều tiền hơn cho các sáng kiến ​​phân tích và dữ liệu, nhưng họ vẫn đang gặp khó khăn trong việc thu thập giá trị từ chúng. Lý do chính là rất khó để hiển thị ROI (Lợi tức đầu tư) để mang lại sự tự tin cho các bên liên quan.

Một lý do khác là số lượng người tiêu dùng dữ liệu trong một tổ chức ngày càng tăng, mỗi người có bộ kỹ năng, công cụ và kiến thức riêng. Các trưởng nhóm dữ liệu, đặc biệt là CDO, được kỳ vọng sẽ sử dụng dữ liệu để gia tăng giá trị cho doanh nghiệp, đáp ứng các nhu cầu không mong muốn và giữ cho nhóm của họ làm việc hiệu quả trong khi quản lý tất cả các quy trình quản lý dữ liệu.

Khối lượng lớn dữ liệu phức tạp

Trong quá trình tìm hiểu DataOps là gì, ta nhận ra mọi thứ bắt đầu với sự gia tăng của dữ liệu lớn. Bất kỳ doanh nghiệp nào mà bạn có thể nghĩ đến đều xử lý một lượng lớn dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và ở nhiều định dạng khác nhau. Bối cảnh dữ liệu trong các tổ chức lớn rất phức tạp, với hàng chục nghìn nguồn và định dạng dữ liệu. Ví dụ:

• Giao dịch tài chính.
• Dữ liệu CRM 
• Nhận xét và đánh giá trực tuyến
• Thông tin về khách hàng (bao gồm dữ liệu nhạy cảm tuân theo luật về quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu)

Tuy nhiên, những thông tin này không thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi chiến lược như mở chi nhánh tiếp theo ở đâu, khách hàng mục tiêu của bạn muốn sản phẩm nào hoặc bạn nên nhắm mục tiêu vào thị trường toàn cầu nào.

Quả tải về công nghệ

Nếu đã biết lý do xuất hiện của DataOps là gì, chắc hẳn bạn cũng nhận ra dữ liệu phải ở định dạng mà bạn có thể hiểu và sử dụng để phân tích nhằm trả lời các câu hỏi kinh doanh của mình. Do đó, tất cả dữ liệu bạn thu thập đều phải trải qua một loạt các biến đổi (tức là các đường dẫn dữ liệu và phân tích).

Để đảm bảo chất lượng, tính toàn vẹn và mức độ liên quan của dữ liệu, dữ liệu được lập hồ sơ, làm sạch, chuyển đổi và lưu trữ ở một vị trí an toàn. Cuối cùng, điều quan trọng là phải tuân theo các quy định và chính sách bảo vệ dữ liệu.

Giờ đây, bạn có thể đang sử dụng các công cụ khác nhau cho từng quy trình được đề cập ở trên, từ công cụ lập danh mục dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu đến công cụ phân tích và báo cáo, dẫn đến tình trạng quá tải công nghệ.

Vai trò và nhiệm vụ đa dạng

Tìm hiểu lý do xuất hiện của DataOps là gì, ta thấy những người sử dụng các công cụ và công nghệ để làm việc trên dữ liệu của bạn (còn được gọi là human of data) rất đa dạng:

• Kỹ sư dữ liệu quan tâm đến việc chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu.
• Các nhà khoa học dữ liệu lo ngại về việc thu thập dữ liệu chính xác cho các thuật toán của họ.
• Các nhà phân tích muốn tạo báo cáo hàng ngày/hàng tuần và trực quan hóa.
• CNTT liên quan đến việc duy trì các giao thức truy cập dữ liệu cũng như chất lượng, bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu.
• Các nhà quản lý doanh nghiệp muốn biết liệu công ty của họ có đang mở rộng hay không.

Tập hợp các công nghệ, quy trình và con người khác nhau với các nhiệm vụ khác nhau lại với nhau sẽ thúc đẩy sự hợp tác chung cũng như xích mích giữa các nhóm. Điều đó nghe có vẻ phức tạp nhưng đúng là như vậy. Đó là lý do tại sao chúng ta yêu cầu DataOps framework.

Các nguyên tắc và khuôn khổ của DataOps là gì?

DataOps lấy cảm hứng từ các nguyên tắc của DevOps, Agile và Lean Manufacturing – đồng thời kết hợp chúng để quản lý dữ liệu, quy trình và nhóm nhân sự tốt hơn – điều này rất quan trọng vì dựa trên dữ liệu có thể là con đường quan trọng cho doanh nghiệp của bạn trong thập kỷ này và thậm chí cả thập kỷ tiếp theo.

Agile và DataOps

Agile là một nguyên tắc quản lý dự án có tính lặp đi lặp lại cho những dự án phần mềm. Với Agile, các nhóm CNTT có thể phát hành phần mềm mới trong vài giờ thay vì vài tháng (tức là phân phối liên tục) mà không làm giảm chất lượng.

Agile giúp các nhóm dữ liệu như thế nào?

Nếu bạn biết DataOps là gì, chắc cũng sẽ biết các nguyên tắc của Agile có thể được các nhóm dữ liệu sử dụng để làm việc với dữ liệu lớn và đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng. Giả sử rằng nhóm dữ liệu của bạn hiện mất hai tháng để đáp ứng các thay đổi trong kinh doanh. Do đó, hoạt động kinh doanh bị trì hoãn và có nhiều xích mích giữa nhóm CNTT và doanh nghiệp của bạn. 

Với DataOps, bạn có thể giảm đáng kể thời gian khám phá dữ liệu và đưa các mô hình khoa học dữ liệu vào sản xuất. Kết quả là, CNTT có thể thay đổi và thích ứng với tốc độ của doanh nghiệp. Và công việc của nhóm dữ liệu không còn là điều bí ẩn đối với các nhóm kinh doanh của bạn.

DataOps khác gì so với DevOps?

Tìm hiểu điểm khác biệt giữa DevOps và DataOps là gì, ta thấy được DataOps khác với DevOps ở chỗ, trong khi DevOps tập trung vào việc cải thiện quy trình phát triển phần mềm, thì DataOps nhằm mục đích đơn giản hóa công việc của các nhà khoa học dữ liệu. Cả hai chuyên gia tiếp cận công việc của họ theo những cách rất khác nhau. Các nhà phát triển nắm bắt công nghệ bị mê hoặc bởi các chi tiết của việc tạo, tích hợp và triển khai mã và họ nhận thấy sự phức tạp là một thách thức hấp dẫn.

Mặt khác, khoa học dữ liệu phát triển mạnh về sự đơn giản hóa, làm hài lòng người dùng bằng một hoặc hai công cụ, vì vậy DataOps hoạt động theo nhu cầu của các chuyên gia dữ liệu để cho phép đơn giản hóa. Chúng ta hãy xem sự khác biệt về quy trình giữa DevOps và DataOps:

Khi tìm điểm khác biệt giữa DevOps và DataOps là gì, hãy nhớ vòng đời DevOps thường được mô tả bằng sơ đồ vòng lặp, trong đó quy trình được lặp lại vô thời hạn. Quá trình lặp lại này được chia sẻ bởi DataOps, nhưng thay vì một vòng lặp, quá trình này bao gồm hai đường ống giao nhau, một nhà máy dữ liệu và cập nhật dữ liệu.

Nhà máy dữ liệu, còn được gọi là đường ống giá trị, chịu trách nhiệm lấy dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra những hiểu biết phân tích làm tăng giá trị cho tổ chức. Mô hình DataOps tự động hóa việc giám sát và điều phối chất lượng dữ liệu. Giao tiếp là một đường ống đổi mới trong đó các ý tưởng mới được đưa vào đường ống giá trị.

Việc triển khai DataOps tốt phải tích hợp với các thực tiễn DevSecOps, vì mục tiêu không chỉ là tăng tốc độ phân phối dữ liệu mà còn bảo vệ dữ liệu trong quá trình thực hiện. Do đó, các biện pháp kiểm soát bảo mật DevOps được yêu cầu để cung cấp dữ liệu an toàn.

Lợi ích của DataOps là gì?

• DataOps cải thiện phân tích dữ liệu bằng cách kết hợp nhiều phương pháp phân tích để hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu trong việc thu thập, phân tích, xử lý và phân phối dữ liệu đến đích cuối cùng. Điều này cho phép theo dõi dữ liệu trong suốt quá trình, giúp cải thiện phân tích.
• Tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề do tốc độ phát triển nhanh chóng của dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu đôi khi thiếu thời gian để bắt kịp và ứng dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Một quy trình nhanh hơn, được hỗ trợ bởi tính năng tự động hóa một số tác vụ, sẽ giúp việc áp dụng thông tin chi tiết trở nên dễ dàng hơn.
• Biết DataOps là gì, ta biết nó giúp cải thiện phản ứng của thị trường, khi DataOps chuyển đổi toàn bộ quy trình làm việc trong công ty, sức mạnh tổng hợp của tất cả các bộ phận sẽ cải thiện tỷ lệ phản hồi, dẫn đến khả năng thích ứng tốt hơn với những thay đổi của thị trường.
• Cho phép xử lý dữ liệu lớn, giúp triển khai các giải pháp AI và máy học dễ dàng hơn, đồng thời cải thiện khả năng điều phối dữ liệu. Việc triển khai chiến lược DataOps cho phép một công ty xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả, trích xuất thông tin có giá trị và đạt được lợi thế cạnh tranh.
• Việc triển khai giải pháp DataOps liên quan đến việc tự động hóa tất cả các quy trình có thể, cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu và ngăn ngừa lỗi của con người nhằm cho phép thực hành quản lý dữ liệu chiến lược liên tục. Điều này cải thiện tính bảo mật của dữ liệu khi nó di chuyển qua đường ống.

Lời kết

Thông qua việc tìm hiểu DataOps là gì, ta nhận ra việc kết hợp mô hình DataOps vào tổ chức của bạn sẽ cải thiện khả năng hoạt động bằng cách tích hợp dữ liệu vào các phương pháp Agile DevOps và DevSecOps. Điều này sẽ thiết lập một mẫu nhất quán trong toàn tổ chức của bạn, bao gồm quản lý dữ liệu, sản xuất và bảo mật.

Trên đây là tất cả kiến thức liên quan đến DataOps. Hy vọng với bài viết này, các bạn đã phần nào khái quát được tầm quan trọng của DataOps. Đừng quên đón đọc các bài viết tiếp theo của Máy Chủ Sài Gòn nhé!