DataOps là gì? Kiến thức cơ bản về DataOps
DataOps là một phương pháp mới không có bất kỳ tiêu chuẩn hay khuôn khổ nào. Hiện tại, ngày càng nhiều nhà cung cấp công nghệ bắt đầu sử dụng thuật ngữ này khi nói về các dịch vụ của họ và các nhóm phân tích và dữ liệu hỏi về khái niệm này. Cùng Bizfly Cloud tìm hiểu chi tiết hơn về thuật ngữ này trong bài viết dưới đây nhé!
DataOps là gì?
DataOps tập hợp nhân lực, quy trình và công nghệ để cho phép quản lý dữ liệu nhanh, tự động và an toàn. Nhiều người tin rằng DataOps là một công cụ mà bạn mua để khắc phục sự cố dữ liệu của mình. Cũng có ý kiến cho rằng DataOps chỉ là DevOps cho đường ống dữ liệu. Điều này lại dẫn đến một quan niệm sai lầm khác — DataOps là trách nhiệm duy nhất của các kỹ sư dữ liệu. Và câu trả lời ngắn gọn: đó là trách nhiệm của toàn bộ tổ chức chứ không chỉ một số ít được chọn. Vì vậy, hãy gỡ rối những lầm tưởng này bằng cách tham khảo một vài định nghĩa về DataOps dưới đây.
1. DataOps theo định nghĩa của Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/dataops)
"DataOps là một thực hành quản lý dữ liệu hợp tác, thực sự tập trung vào việc cải thiện giao tiếp, tích hợp và tự động hóa luồng dữ liệu giữa manager và consumer của dữ liệu trong một tổ chức."
2. DataOps theo định nghĩa của Forrester (https://www.forrester.com/report/dataops-for-the-intelligent-edge-of-business/RES162717)
DataOps là khả năng kích hoạt các giải pháp, phát triển các sản phẩm dữ liệu và kích hoạt dữ liệu cho giá trị kinh doanh trên tất cả các cấp công nghệ, từ cơ sở hạ tầng đến trải nghiệm.
3. Định nghĩa DataOps từ Andy Palmer (https://www.tamr.com/blog/from-devops-to-dataops-by-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 sự hợp tác giữa các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia dữ liệu khác."
Liệu doanh nghiệp của bạn có cần DataOps hay không? Hãy kiểm tra bằng các câu hỏi nhanh dưới đây:
- Dữ liệu của bạn đến từ đâu và ý nghĩa của nó?
- Tất cả dữ liệu của bạn hiện đang ở đâu?
- Nếu mọi người trong tổ chức của bạn có quyền truy cập vào dữ liệu họ cần?
Nếu bạn không thể trả lời (hoặc không chắc chắn về câu trả lời cho) ngay cả một trong những câu hỏi ở trên thì chắc chắn bạn cần DataOps. Hãy chuyển sang câu hỏi tiếp theo. Nó liên quan như thế nào đến Agile, DevOps hoặc Lean Manufacturing?
Khuôn khổ và Nguyên tắc của DataOps
DataOps lấy cảm hứng từ các nguyên tắc của Agile, DevOps và Lean Manufacturing - và liên quan đến việc tương tự để quản lý tốt hơn các nhóm dữ liệu, quy trình và con người - điều quan trọng - vì hướng dữ liệu có thể là một con đường quan trọng cho doanh nghiệp của bạn, trong thập kỷ này và thậm chí là tiếp theo.
1. Agile và DataOps
Agile là một nguyên tắc quản lý dự án lặp đi lặp lại cho các dự án phần mềm. Với Agile, các nhóm CNTT có thể phát hành phần mềm mới trong vòng vài giờ (tức là phân phối liên tục), không phải vài tháng, mà không ảnh hưởng đến chất lượng.
Làm thế nào để các nhóm dữ liệu có thể hưởng lợi từ Agile?
Nhóm dữ liệu có thể sử dụng các nguyên tắc của Agile để làm việc với dữ liệu lớn và thúc đẩy việc ra quyết định kinh doanh nhanh chóng. Giả sử hôm nay, nhóm dữ liệu của bạn mất hai tháng để phản hồi các thay đổi của doanh nghiệp. Do đó, điều này làm trì hoãn hoạt động kinh doanh và dẫn đến nhiều xích mích giữa các nhóm CNTT và doanh nghiệp của bạn.
Với DataOps, bạn có thể giảm đáng kể thời gian dành cho việc tìm kiếm dữ liệu phù hợp hoặc 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 kinh doanh. Và này, đây là phần tốt nhất: những gì nhóm dữ liệu của bạn không còn là hộp đen cho các nhóm kinh doanh của bạn nữa.
2. DataOps Vs. DevOps: Sự khác biệt là gì?
DevOps phá vỡ các rào cản giữa các nhóm phát triển và vận hành trong các tổ chức. Nó làm cho việc phát triển và triển khai phần mềm nhanh hơn, dễ dàng hơn và hợp tác hơn.
Làm cách nào để nhóm dữ liệu có thể hưởng lợi từ DevOps?
Các nhóm dữ liệu có thể sử dụng các nguyên tắc của DevOps để cộng tác tốt hơn và triển khai nhanh hơn. Ví dụ: các nhà khoa học dữ liệu của bạn phụ thuộc vào kỹ thuật hoặc CNTT để triển khai các mô hình của họ — từ phân tích dữ liệu khám phá đến triển khai các thuật toán học máy. Với DataOps, họ có thể tự triển khai mô hình của mình và thực hiện phân tích một cách nhanh chóng.
DataOps không chỉ là DevOps với đường ống dữ liệu. Vấn đề mà DevOps giải quyết vẫn là giữa hai nhóm kỹ thuật cao - phát triển phần mềm và CNTT. Những gì DataOps phải đối phó là đội ngũ kỹ thuật cũng như kinh doanh đa dạng. Vì vậy, những thách thức mà nhóm dữ liệu phải đối mặt phức tạp hơn.
Điều gì đã dẫn đến sự nổi lên của DataOps?
Các tổ chức đang đầu tư để đảm bảo các nhóm dữ liệu có thể tiếp tục mở rộng quy mô về năng suất, hiệu quả và đổi mới. Đây là lý do vì sao DataOps xuất hiện.
"Trong khi các tổ chức đang chi tiêu nhiều hơn cho các sáng kiến phân tích và dữ liệu, họ vẫn phải vật lộn để thu được bất kỳ giá trị nào từ nó. Lý do hàng đầu là khó hiển thị ROI (Lợi tức đầu tư) — khiến các bên liên quan tin tưởng." - Gartner
Một lý do khác là sự gia tăng số lượng người tiêu dùng dữ liệu trong một tổ chức — mỗi người có một bộ kỹ năng, công cụ và chuyên môn riêng. Các nhà lãnh đạo của nhóm dữ liệu, đặc biệt là CDO, được kỳ vọng sẽ mang lại giá trị cho doanh nghiệp bằng dữ liệu, đáp ứng các nhu cầu đột xuất và đảm bảo nhóm của họ hoạt động hiệu quả trong khi quản lý tất cả các quy trình liên quan đến quản lý dữ liệu.
1. Khối lượng lớn dữ liệu phức tạp
Tất cả bắt đầu với sự gia tăng của dữ liệu lớn. Bất kỳ doanh nghiệp nào mà bạn có thể nghĩ đến đều hoạt động với khối lượng lớn dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau ở các định dạng khác nhau. Trong các tổ chức lớn, bối cảnh dữ liệu rất phức tạp - hàng chục nghìn nguồn và định dạng dữ liệu, ví dụ như:
- Giao dịch tài chính
- Dữ liệu CRM
- Đánh giá và nhận xét trực tuyến
- Thông tin khách hàng (bao gồm dữ liệu nhạy cảm tuân theo các quy định về tuân thủ dữ liệu và luật bảo mật)
Tuy nhiên, bạn không thể sử dụng thông tin này để trả lời các câu hỏi chiến lược của mình như mở chi nhánh tiếp theo ở đâu, khách hàng mục tiêu muốn sản phẩm gì hoặc bạn nên nhắm mục tiêu đến thị trường toàn cầu nào.
2. Quá tải công nghệ
Để trả lời các câu hỏi kinh doanh của bạn, dữ liệu cần phải ở định dạng mà bạn có thể hiểu và sử dụng để phân tích. Đó là lý do tại sao tất cả dữ liệu bạn thu thập đều trải qua một loạt các biến đổi (tức là các đường ống phân tích và dữ liệu). Dữ liệu được lập hồ sơ, làm sạch, chuyển đổi và lưu trữ ở một vị trí an toàn để đảm bảo chất lượng, tính toàn vẹn và mức độ liên quan của dữ liệu. Cuối cùng, việc tuân thủ các quy định và chính sách về bảo vệ dữ liệu (hay còn gọi là quản trị dữ liệu) là cực kỳ quan trọng.
Bây giờ, đối với mỗi quy trình được đề cập ở trên, bạn có thể đang sử dụng các công cụ khác nhau từ công cụ lập danh mục dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu đến các công cụ phân tích và báo cáo — dẫn đến quá tải công nghệ.
3. Vai trò và nhiệm vụ đa dạng
Những người sử dụng các công cụ và công nghệ để làm việc trên dữ liệu của bạn (hay còn gọi là human of data) cũng rất đa dạng:
- Kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu
- Các nhà khoa học dữ liệu lo lắng về việc lấy dữ liệu phù hợp cho các thuật toán của họ
- Các nhà phân tích quan tâm đến việc xây dựng các báo cáo hàng ngày/hàng tuần và hình ảnh hóa
- CNTT quan tâm đến việc duy trì các giao thức truy cập dữ liệu và đảm bảo chất lượng, bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu
- Các nhà quản lý doanh nghiệp quan tâm đến việc tìm hiểu xem liệu doanh nghiệp có đang phát triển hay không
Tập hợp các công nghệ, quy trình đa dạng và những người có nhiệm vụ khác nhau tạo ra sự hợp tác chung và sự cọ xát giữa các nhóm. Nghe có vẻ phức tạp? Nhưng đúng là như thế. Và đó là lý do tại sao chúng ta cần một DataOps framework.
DataOps mang lại lợi ích như thế nào cho nhóm dữ liệu của bạn?
Như chúng tôi đã đề cập trước đó, nhân lực của dữ liệu rất đa dạng. Dưới đây là cách DataOps làm cho mọi việc trở nên dễ dàng:
- Dân chủ hóa dữ liệu thực sự: Quyền truy cập phổ biến vào dữ liệu cho tất cả mọi người trong tổ chức, những người có thể hưởng lợi từ dữ liệu đó.
- Thời gian nhanh hơn để có thông tin chi tiết: Vì mọi người đều có khả năng hiển thị và quyền truy cập vào dữ liệu như nhau, họ có thể có được thông tin chi tiết theo thời gian thực và triển khai tốt hơn.
- Quản trị mạnh mẽ: DataOps đảm bảo các chính sách tạo, sử dụng và xóa dữ liệu được chuẩn hóa để đảm bảo quản trị dữ liệu trung tâm.
Khi khối lượng, tốc độ và nhiều loại dữ liệu tăng lên, cần có các công cụ và quy trình mới để rút ra insight chính xác. IDC dự kiến khối lượng dữ liệu được tạo ra sẽ tăng lên 163 zettabyte vào năm 2025, với 36% trong số đó là dữ liệu có cấu trúc. Các công cụ, quy trình và cấu trúc tổ chức ngày nay không được trang bị để xử lý sự gia tăng lớn về dữ liệu đầu vào và giá trị ngày càng tăng được mong đợi từ đầu ra của nó. Do ngày càng có nhiều lực lượng lao động yêu cầu quyền truy cập vào dữ liệu này để thực hiện công việc của họ, nên cần có một sự thay đổi triết học để phá vỡ các rào cản về văn hóa và tổ chức để cung cấp các luồng dữ liệu có thể mở rộng, có thể lặp lại và có thể dự đoán được. Sự thay đổi này đang xảy ra do cuộc cách mạng DataOps. Các công ty sẽ là khôn ngoan nếu áp dụng các quy trình và công cụ ngay bây giờ để ngăn chặn tình trạng đau đầu về dữ liệu.
