3 trụ cột của chuyển đổi kỹ thuật số: Cloud, DevOps, Big Data
Chuyển đổi kỹ thuật số là quá trình tích hợp công nghệ mới nhất nhằm đảm bảo hiệu quả và khả năng cạnh tranh tối đa của các quy trình công việc hiện có. Cloud, DevOps và Big Data là 3 trụ cột đảm bảo quá trình chuyển đổi kỹ thuật số được diễn ra.
Các công ty công nghệ luôn sử dụng các công cụ và công nghệ hàng đầu, vì đây là cách duy nhất để duy trì tính cạnh tranh cho mình. Họ luôn nắm bắt được những xu hướng mới nhất, nhanh chóng áp dụng một quy trình DevOps, công nghệ đám mây và gặt hái được những lợi ích của việc điều khiển dữ liệu thông qua việc thực hiện phân tích Big Data chuyên sâu.
Mặt khác, các doanh nghiệp và tổ chức trong nhiều ngành công nghiệp ngoài CNTT như y tế, dịch vụ tài chính và chính phủ cũng đang nỗ lực không ngừng để thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số thành công. Đối với họ nhiệm vụ chuyển đổi trở nên khắc nghiệt hơn nhiều vì họ phải đối mặt với cả những thách thức về công nghệ và văn hóa, chưa kể đến nhu cầu về dịch vụ khách hàng và bảo mật đáng tin cậy.
Dưới đây Bizfly Cloud sẽ liệt kê 3 yếu tố ảnh hưởng tới quá trình chuyển đổi kỹ thuật số thành công và tại sao chúng quan trọng.
Điện toán đám mây: nền tảng của chuyển đổi kỹ thuật số thành công
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đã phát triển mạnh mẽ trong suốt cả thập kỷ qua. Amazon Web Services hoặc Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Digital Ocean hoặc IBM Cloud - đây là những người khổng lồ trong lĩnh vực đám mây, có thể trở thành nhà cung cấp lý tưởng cho các hệ thống và quy trình quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp hoặc tổ chức nào.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây này hiện cung cấp các dịch vụ mạnh mẽ với các chức năng toàn diện và an toàn. AWS đã lưu trữ những dữ liệu quan trọng nhất của DoD, và giành được hợp đồng trị giá 600 triệu USD với CIA, đây là những bằng chứng chắc chắn về sự tin tưởng và tầm quan trọng mà của điện toán đám mây với các cơ quan chính phủ.
Thật không may, việc chuyển dữ liệu, hệ thống và cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp sang đám mây không thể xảy ra chỉ trong một đêm, và chuyển hết được chỉ trong một lần. Trong trường hợp này, cơ sở hạ tầng, quy trình làm việc và dịch vụ CNTT cần phải được kiểm tra, phân loại và nhân rộng trên đám mây từ đầu bởi một nhà cung cấp đáng tin cậy. Phương pháp DevOps sẽ giúp doanh nghiệp thực hiện điều này.
DevOps: Cách làm cho cơ sở hạ tầng đám mây hoạt động tốt hơn
DevOps là sự phát triển của phương pháp Agile, tập trung đến các nhóm kỹ sư tự động hóa nhỏ nhưng đa chức năng, những người có khả năng cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây cho bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ nào đồng thời đảm bảo chúng hoạt động mà không gặp sự cố.
Điều này có thể thông qua việc sử dụng các công cụ DevOps (như Terraform, cho phép tạo và quản lý cơ sở hạ tầng bất biến trên nền tảng đám mây cho mọi mục đích một cách đơn giản; Docker, cho phép đóng gói bất kỳ ứng dụng nào và tất cả phần mềm cần thiết để chạy ứng dụng vào các container trong bất kỳ môi trường nào; Kubernetes, nơi quản lý các container này để đảm bảo hoạt động không bị gián đoạn).
Một nhóm hỗ trợ DevOps như vậy có thể được đào tạo nội bộ hoặc doanh nghiệp có thể thuê ngoài theo hình thức DevOps-as-a-Service. DevOps giúp doanh nghiệp tăng khả năng dự đoán và độ tin cậy của hoạt động, làm tăng sự hài lòng và trung thành của khách hàng, đáp ứng tốt hơn với các thách thức, tăng khả năng tăng trưởng và cạnh tranh. Tuy nhiên, để hoạt động với hiệu quả tối đa, cần phải phân tích liên tục tất cả các khía cạnh của hoạt động và Big Data analytics chính xác là công việc doanh nghiệp cần thực hiện.
Big Data: đưa ra quyết định dựa trên việc sử dụng tất cả dữ liệu, không dựa trên ví dụ
Phản ánh, phân tích và cố gắng không ngừng để cải thiện liên tục tất cả các thành phần của quy trình làm việc, quan hệ khách hàng và nguồn nhân lực là điều cần thiết cho sự thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào. Biết được các chiến dịch marketing có truyền tải được thông điệp một cách rõ ràng hay không và liệu các mục tiêu bán hàng có đạt hay không, và liệu sản phẩm có đáp ứng và vượt quá mong đợi của khách hàng hay không - tất cả những điều này đều là kiến thức kinh doanh.
Doanh nghiệp thường làm việc với các hoa tiêu, nhóm mục tiêu, mẫu đại diện, các khảo sát và các mẫu phản hồi khác nhau. Đáng buồn thay những điều này là không đủ, vì để cạnh tranh doanh nghiệp nên phân tích toàn bộ dữ liệu có sẵn, nếu không doanh nghiệp sẽ có nguy cơ bị vượt mặt bởi các đối thủ cạnh tranh am hiểu về công nghệ.
"Big Data cho phép thống nhất tất cả dữ liệu có sẵn cho doanh nghiệp (khác nhau về khối lượng, sự đa dạng, tốc độ và giá trị) và sử dụng thuật toán Machine Learning để sàng lọc, thông qua đó doanh nghiệp sẽ nhận biết được các xu hướng ẩn, lợi nhuận, tăng trưởng hoặc các nguy cơ tiềm ẩn và phản ứng theo đó."
Tuy nhiên, Big Data thường khiến đa số các doanh nghiệp cảm thấy lo sợ, vì Big Data đòi hỏi các khoản đầu tư khá lớn nhưng kết quả đem lại không quá rõ rệt. Trên thực tế, đa số công ty sử dụng Big Data analytic tăng tính bảo mật và lợi nhuận cho doanh nghiệp cũng như củng cố vị trí thị trường của mình. Tuy nhiên mỗi doanh nghiệp là duy nhất và có những điểm mạnh và điểm yếu, mục tiêu dài hạn và ngắn hạn khác nhau nên việc áp dụng y nguyên những gì doanh nghiệp khác làm có thể sẽ không mang lại thành công cho doanh nghiệp của bạn.
Do đó, cách tốt nhất để thành công khi sử dụng Big Data analytic là:
1. Lập danh sách các thách thức về thị trường, cấu trúc hoặc văn hóa mà doanh nghiệp hiện đang phải đối mặt.
2. Chọn một nguồn phản hồi đáng tin cậy phản ánh vị trí của doanh nghiệp trong các lĩnh vực thích hợp. Hiệu quả bán hàng có thể được theo dõi thông qua hệ thống CRM, thái độ của khách hàng mục tiêu có thể được phát hiện từ phương tiện truyền thông xã hội, diễn đàn hoặc feedback, hoặc web scraping cho những dữ liệu cụ thể như thương hiệu hoặc sản phẩm…
3. Sử dụng một nhóm các kiến trúc sư Big Data để tạo hệ thống phân tích dữ liệu, sau đó cấu hình hệ thống này nhằm thêm tất cả các luồng dữ liệu đến vào một nhóm dữ liệu.
4. Tiếp theo doanh nghiệp phải cấu hình các mô hình Machine Learning để sàng lọc các dữ liệu này nhằm tìm kiếm các mẫu quan trọng và trực quan hóa chúng trong bảng điều khiển.
5. Khi đã hoàn chỉnh quá trình phân tích, doanh nghiệp sẽ có thể nhận được phản hồi trong thời gian thực và đo lường tác động của các quyết định ngay lập tức.
Kết luận về tầm quan trọng của đám mây, DevOps và Big Data trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số thành công
Chuyển đổi kỹ thuật số không phải là việc di chuyển các máy chủ đến các trung tâm dữ liệu đám mây hoặc cài đặt một số công cụ DevOps. Mà là tất cả về cách tiếp cận mang tính tích hợp và có cấu trúc cho tất cả các quy trình kinh doanh, nhằm mục đích đạt hiệu quả và tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm khách hàng. Rõ ràng, giành được sự trung thành của người dùng cuối và tăng tính truyền miệng cho thương hiệu là một trong những mục tiêu chính của bất kỳ doanh nghiệp nào, và đây chính xác là những gì mà quá trình chuyển đổi kỹ thuật số có thể mang lại.
Các hệ thống Big Data hoạt động bằng cơ sở hạ tầng DevOps được xây dựng trên nền tảng cung cấp bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Như bạn có thể thấy, cả ba thành phần này đều rất cần thiết, nhưng sự lãnh đạo mạnh mẽ và sự hỗ trợ hết lòng của các nhà quản trị doanh nghiệp là mới đóng vai trò quyết định trong sự thành công của quá trình chuyển đổi số.
Chỉ khi áp dụng cách suy nghĩ mới, cách lập kế hoạch mới để đạt được các mục tiêu, doanh nghiệp mới có thể thực sự đổi mới và nâng cấp quy trình hoạt động kinh doanh.
Theo Bizfly Cloud chia sẻ
>> Có thể bạn quan tâm: Mở chìa khóa thành công trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của doanh nghiệp (P1)
