(+84) 931 939 453

DataOps là gì? Tiềm năng rộng mở của DataOps trong tương lai?

Thuật ngữ DataOps hiện đang là một từ khoá hot được rất nhiều người quan tâm. Tuy nhiên không phải ai tìm hiểu cũng sẽ hiểu rõ được thực chất ý nghĩa của DataOps là gì. Trong thế giới dữ liệu phức tạp, DataOps là một khái niệm đáp ứng nhu cầu hiện đại về quản lý và sử dụng dữ liệu. DataOps tập trung vào tối ưu hóa quy trình làm việc liên quan đến dữ liệu, kết hợp phương pháp từ DevOps và khoa học dữ liệu. Điều này giúp tạo môi trường linh hoạt, tăng cường khả năng hợp tác và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.

Với DataOps, các tổ chức có thể thu thập, xử lý và phân phối dữ liệu một cách mượt mà, tạo ra lợi ích trong việc ra quyết định và phát triển. Bài viết này sẽ giải thích cụ thể ý nghĩa của DataOps là gì, cách nhu cầu này thúc đẩy sự phát triển và tạo ra sự đột phá trong việc quản lý dữ liệu trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp.

DataOps là gì?

DataOps không chỉ đơn giản là một công cụ, mà là một tập hợp các nguyên tắc và phương pháp kết hợp nhân lực, quy trình và công nghệ để quản lý dữ liệu một cách nhanh chóng, tự động và an toàn. Một số người đã sai lầm khi hiểu rằng DataOps chỉ đóng vai trò là giải pháp cho sự cố dữ liệu, hoặc là một phiên bản của DevOps dành riêng cho dữ liệu.

DataOps là gì?

Tìm hiểu DataOps là gì?

>>> Có thể bạn quan tâm: Data Annotation là gì?

Tuy nhiên, DataOps không chỉ nằm trong phạm vi trách nhiệm của một vài cá nhân, mà là một nhiệm vụ toàn bộ tổ chức cùng nhau chia sẻ. Để đảm bảo hiểu đúng hơn về khái niệm này, hãy xem xét một số định nghĩa từ các nguồn uy tín như sau:

  • Theo Gartner, DataOps là phương pháp tập trung vào 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 tổ chức.
  • Theo Forrester, DataOps là khả năng tạo sản phẩm và giá trị kinh doanh thông qua dữ liệu ở mọi cấp độ công nghệ, từ cơ sở hạ tầng đến trải nghiệm.
  • Theo Andy Palmer, DataOps là phương pháp tập trung vào giao tiếp, cộng tác, tích hợp, tự động hóa và đo lường trong quản lý dữ liệu.

Khi bạn đã hiểu rõ hơn về DataOps, hãy tự đặt ra những câu hỏi quan trọng: Nguồn gốc của dữ liệu, vị trí hiện tại của dữ liệu và tác động khi mọi người trong tổ chức có quyền truy cập dữ liệu. Nếu bạn không thể trả lời hoặc cảm thấy không chắc chắn về những điều này, DataOps chắc chắn là một khái niệm quan trọng mà bạn cần xem xét.

Cơ sở lý thuyết của DataOps

Cơ sở lý thuyết của DataOps là gì? Câu hỏi này đang thu hút sự quan tâm của nhiều người trong giới kinh doanh và công nghệ. DataOps ra đời với mục tiêu giải quyết những thách thức về quản lý và phát triển dữ liệu trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp và đa dạng.

Các công ty hiện nay đang đầu tư mạnh vào DataOps để đảm bảo rằng các nhóm dữ liệu có khả năng tiếp tục phát triển về năng suất, hiệu quả và đổi mới. Đây chính là lý do DataOps ra đời. 

Gartner đã chỉ ra rằng các tổ chức đang dành nhiều nguồn lực cho các sáng kiến về phân tích và dữ liệu, nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc tạo ra giá trị từ những sáng kiến này. Vấn đề chính là khó khăn trong việc đo lường ROI (Lợi nhuận đầu tư) để thuyết phục các bên liên quan.

Sự gia tăng về số lượng người tiêu dùng dữ liệu trong một tổ chức cũng đóng góp vào sự xuất hiện của DataOps. Mỗi người mang theo bộ kỹ năng, công cụ và kiến thức riêng. Trưởng nhóm dữ liệu, đặc biệt là CDO (Chief Data Officer), phải tận dụng dữ liệu để gia tăng giá trị kinh doanh, đáp ứng các nhu cầu mong muốn và duy trì hiệu quả làm việc trong khi quản lý các quy trình liên quan đến dữ liệu.

>>> Có thể bạn quan tâm: Giải pháp RPA: Ứng dụng, tương lai trong thời đại số hóa

Sự khác biệt giữa DataOps và DevOps

DevOps và DataOps dù đều tập trung vào tối ưu hóa quy trình, nhưng điểm khác biệt chính nằm ở mục tiêu. DevOps hướng đến cải thiện phát triển phần mềm, trong khi DataOps tập trung vào đơn giản hóa công việc của các nhà khoa học dữ liệu.

Sự khác biệt giữa DataOps và DevOps

Sự khác biệt giữa DevOps và DataOps là gì?

Sự khác biệt này cũng thể hiện trong cách chuyên gia tiếp cận công việc. DevOps chú trọng vào công nghệ và quá trình phát triển, trong khi DataOps đặt sự hài lòng của người dùng và đơn giản hóa lên hàng đầu.

Quy trình của cả 2 cũng khác nhau. DevOps thường dựa trên vòng lặp liên tục, trong khi DataOps có hai đường ống – một cho nhà máy dữ liệu và một cho cập nhật dữ liệu. Nhà máy dữ liệu tạo hiểu biết phân tích từ dữ liệu thô, đảm bảo giá trị. 

Điều này liên quan đến tự động hóa việc giám sát và phối hợp chất lượng dữ liệu. DataOps cần tích hợp với DevSecOps để đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong quá trình triển khai. Điều này đòi hỏi các biện pháp kiểm soát bảo mật của DevOps phải được áp dụng.

Tầm quan trọng của DataOps trong doanh nghiệp

DataOps không chỉ giúp đơn giản hóa quản lý dữ liệu mà còn mang lại nhiều lợi ích to lớn cho doanh nghiệp. Cụ thể:

  • Tối ưu hóa phân tích dữ liệu: DataOps kết hợp các phương pháp phân tích khác nhau, hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu trong việc thu thập, xử lý và phân phối dữ liệu đến mục tiêu cuối cùng. Quá trình này cho phép theo dõi dữ liệu suốt quá trình và cải thiện khả năng phân tích, đảm bảo rằng thông tin quan trọng không bị bỏ sót.
  • Thúc đẩy ứng dụng dữ liệu hiệu quả: DataOps tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng dữ liệu trong giải quyết vấn đề. Với tốc độ phát triển nhanh chóng của dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu thường gặp khó khăn trong việc áp dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Dataops giúp tự động hóa một số nhiệm vụ, giảm thời gian và công sức cần thiết cho việc ứng dụng dữ liệu.
  • Nâng cao khả năng đáp ứng thị trường: DataOps thay đổi cách mà toàn bộ quy trình làm việc trong doanh nghiệp nhằm tạo ra sức mạnh tổng hợp từ các bộ phận khác nhau, cải thiện tỷ lệ phản hồi và khả năng thích nghi với sự biến đổi của thị trường.
  • Hỗ trợ triển khai công nghệ nâng cao: DataOps cho phép xử lý dữ liệu lớn và triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy một cách dễ dàng hơn. Đồng thời, DataOps cũng cải thiện khả năng điều phối dữ liệu trong các quy trình và giúp doanh nghiệp giữ vững lợi thế cạnh tranh.

Tầm quan trọng của DataOps trong doanh nghiệp

Vai trò quan trọng của DataOps là gì?

Thách thức khi triển khai DataOps

Việc triển khai DataOps có thể đối diện với một số thách thức đáng chú ý. Dưới đây là một số thách thức mà bạn thường gặp khi triển khai DataOps. Cụ thể:

  • Thay đổi văn hóa và cách làm việc: DataOps yêu cầu sự hợp tác giữa các nhóm, từ nhà phân tích dữ liệu đến nhà phát triển phần mềm và quản lý hạ tầng. Thay đổi văn hóa và thực hành là một thách thức lớn, nhất là nếu tồn tại các văn hóa hoặc quy trình làm việc cũ.
  • Quản lý dữ liệu và chất lượng dữ liệu: Dữ liệu không chính xác hoặc không đáng tin cậy có thể gây ảnh hưởng đến kết quả của quá trình DataOps. Quản lý dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu là một thách thức quan trọng.
  • Tích hợp và triển khai liên tục: Tích hợp dữ liệu và triển khai liên tục yêu cầu tự động hóa quy trình. Việc xây dựng và duy trì các bước triển khai có thể phức tạp và đòi hỏi sự quản lý kỹ thuật tốt.
  • Bảo mật và tuân thủ quy định: Bảo mật và tuân thủ các quy định liên quan đến dữ liệu là một thách thức quan trọng, đặc biệt khi xử lý dữ liệu nhạy cảm.
  • Quản lý phiên bản và theo dõi: Theo dõi phiên bản của các thành phần dữ liệu và mã là cần thiết để đảm bảo sự theo dõi và quản lý chính xác.

Tiềm năng của DataOps trong tương lai

Việc trả lời được câu hỏi DataOps là gì sẽ giúp bạn có thể nắm bắt được xu hướng tương lai và tiềm năng của công cụ giải pháp này. Có nhiều xu hướng đang hình thành tương lai của DataOps, bao gồm tích hợp, bổ sung và khả năng quan sát. Cụ thể như sau:

  • Tích hợp sâu hơn với các lĩnh vực dữ liệu khác: DataOps cần ngày càng tương tác và hỗ trợ các phương pháp quản lý dữ liệu liên quan. MLOps, ModelOps và PlatformOps được xem xét bổ sung nhau để quản lý việc sử dụng dữ liệu.
  • Tập trung phát triển và chú trọng kỹ thuật mô hình: MLOps tập trung vào phát triển và phiên bản hóa học máy, ModelOps chú trọng vào kỹ thuật mô hình. Gartner mô tả PlatformOps như nền tảng điều phối trí tuệ nhân tạo toàn diện.
  • Bổ sung bởi trí tuệ nhân tạo: AI hỗ trợ quản lý cơ sở hạ tầng dữ liệu. Sổ tài liệu dữ liệu và phân tích dữ liệu đang kết hợp AI. Các kỹ thuật tương tự sẽ được áp dụng rộng rãi trong DataOps.
  • Khả năng quan sát dữ liệu: DataOps bắt đầu sử dụng khả năng quan sát dữ liệu để tối ưu hóa dây chuyền qua quá trình phát triển, tích hợp và thâu tóm. Acceldata, Monte Carlo, Precisely, Soda và Unravel phát triển công cụ quan sát dữ liệu tập trung vào cơ sở hạ tầng dữ liệu.

>>> Có thể bạn quan tâm: Mô hình kinh doanh Canvas

Bằng việc tiếp cận sâu hơn về khái niệm DataOps là gì có thể dễ dàng nhận thấy giá trị mà việc tích hợp mô hình DataOps vào cơ cấu tổ chức của bạn mang lại. Thông qua việc kết hợp tương tác giữa DataOps và các phương pháp quản lý như Agile DevOps và DevSecOps, bạn sẽ đạt được một bước tiến lớn trong việc tối ưu hoá hoạt động tổ chức bằng cách hòa trộn dữ liệu vào quy trình phát triển, triển khai và bảo mật.

Trên đây là toàn bộ thông tin giải đáp cho câu hỏi DataOps là gì. Hy vọng bài viết đã giúp các bạn hiểu sâu hơn về thuật ngữ này và áp dụng cho doanh nghiệp một cách hiệu quả.

(+84) 931 939 453