DataOps (data operations) là gì? Những kiến thức cơ bản cần biết về DataOps

Khái niệm DataOps là gì?

DataOps là tập hợp về nhân lực, các quy trình và những công nghệ để cho phép quản lý dữ liệu một cách nhanh chóng, tự động và an toàn nhất.

Nhiều người tin rằng DataOps là một dạng công cụ mà người dùng mua để có thể khắc phục sự cố về dữ liệu một cách hiệu quả, an toàn nhất. Cũng có ý kiến cho rằng DataOps chỉ là một công cụ DevOps cho những đường ống dữ liệu. Điều này đã dẫn đến một quan niệm vô cùng sai lầm khác — DataOps sẽ là trách nhiệm duy nhất của những người làm kỹ sư dữ liệu. Tuy nhiên đây là trách nhiệm chung của toàn bộ tổ chức chứ không chỉ là trách nhiệm của một số ít người cụ thể được chọn.

Vì vậy, người dùng cần phải hiểu rõ khái niệm DataOps như sau:

• DataOps theo định nghĩa của Gartner: "DataOps là một sự thực hành về việc quản lý các 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."
• Khái niệm DataOps theo định nghĩa của Forrester: DataOps là một khả năng có thể kích hoạt những giải pháp, phát triển một cách nhanh chóng mạnh mẽ các sản phẩm dữ liệu và kích hoạt các dữ liệu cho giá trị cho công việc kinh doanh ở trên tất cả các cấp công nghệ, từ hệ thống cơ sở hạ tầng cho đến các trải nghiệm của khách hàng.
• Định nghĩa DataOps đến từ Andy Palmer (CEO của Mercedes): DataOps là một loại phương pháp giúp quản lý dữ liệu bằng cách nhấn mạnh vào kỹ năng giao tiếp, cộng tác, tích hợp, tự động hóa và đo lường được sự hợp tác giữa những kỹ sư dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia nghiên cứu thông tin dữ liệu khác.

Để kiểm tra xem các đơn vị doanh nghiệp của bạn có cần đến DataOps hay không? Hãy kiểm tra nhanh bằng các câu hỏi cụ thể dưới đây:

• Dữ liệu của doanh nghiệp được đến từ đâu và những ý nghĩa cụ thể của nó?
• Tất cả những dữ liệu của bạn hiện tại đang lưu trữ ở đâu?
• Nếu mọi người ở trong tổ chức của bạn có quyền được truy cập vào dữ liệu họ cần sẽ làm thế nào?

Nếu bạn không thể trả lời hoặc không thực sự chắc chắn về câu trả lời cho các vấn đề này thì chắc chắn bạn đang rất cần đến DataOps. Hãy chuyển sang những câu hỏi tiếp theo. Nó có liên quan mối quan hệ như thế nào đến Agile, DevOps hoặc Lean Manufacturing?

Những nguyên tắc của DataOps

DataOps được lấy cảm hứng từ những nguyên tắc của Agile, DevOps và Lean Manufacturing - và liên quan đến những nhiệm vụ tương tự để quản lý tốt hơn về những nhóm dữ liệu, quy trình làm việc và con người - đây là một điều quan trọng, bời vì hướng dữ liệu có thể sẽ là một con đường rất quan trọng, ảnh hưởng đến sự phát triển của các doanh nghiệp, trong thập kỷ này và thậm chí là những thập kỷ tiếp theo.

Agile và DataOps

Agile là một nguyên tắc về việc quản lý các dự án lặp đi lặp lại cho những dự án phần mềm. Với Agile, các nhóm công nghệ thông tin có thể nghiên cứu, phát hành ra những loại hình phần mềm mới chỉ trong thời gian vài giờ (tức là có sự phân phối một cách nhanh chóng, liên tục), không phải chỉ trong khoảng thời gian vài tháng, mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng.

Các nhóm dữ liệu có thể sử dụng những nguyên tắc của Agile để tiến hành làm việc với các kho dữ liệu lớn và từ đó thúc đẩy việc ra những quyết định trong hoạt động kinh doanh một cách nhanh chóng. Giả sử trong thời điểm hiện tại, nhóm dữ liệu của người dùng phải mất đến hai tháng để nhận được sự phản hồi về những sự thay đổi của doanh nghiệp.

Do đó, điều này có thể làm trì hoãn chậm chạp các hoạt động kinh doanh và dẫn đến xảy ra nhiều vấn đề xích mích giữa các nhóm công nghệ thông tin và đơn vị doanh nghiệp của bạn.

Với DataOps, bạn có thể làm giảm một cách đáng kể khoảng thời gian dành cho việc tìm kiếm thông tin dữ liệu phù hợp hoặc có thể đưa những loại mô hình khoa học dữ liệu vào trong quá trình sản xuất. Kết quả là, công nghệ thông tin có thể thay đổi và thích ứng một cách nhanh chóng với tốc độ kinh doanh. 

Sự khác biệt giữa DataOps và DevOps

DevOps phá vỡ hoàn toàn những rào cản giữa những nhóm phát triển và vận hành hoạt động trong các đơn vị tổ chức. DevOps làm cho việc phát triển và triển khai các ứng dụng phần mềm trở nên nhanh hơn, dễ dàng hơn và có thể hợp tác một cách hiệu quả hơn.

Các nhóm dữ liệu có thể dễ dàng sử dụng những nguyên tắc của DevOps để từ đó làm việc, cộng tác một cách tốt hơn, hiệu quả hơn và triển khai các công việc nhanh hơn.

Ví dụ: các nhà khoa học dữ liệu của bạn sẽ phụ thuộc vào kỹ thuật hoặc công nghệ thông tin để triển khai hiệu quả những mô hình của họ — từ phân tích các thông tin dữ liệu khám phá cho đến triển khai những thuật toán học máy. Với DataOps, nhóm CNTT có thể tự mình thực hiện triển khai các mô hình của mình và thực hiện việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng.

DataOps không chỉ là DevOps với các đường ống dữ liệu. Vấn đề mà DevOps cần phải giải quyết vẫn là vấn đề giữa hai nhóm kỹ thuật cao - phát triển phần mềm và công nghệ thông tin. Những gì DataOps phải đối phó đó là đội ngũ kỹ thuật cũng như việc kinh doanh đa dạng. Vì vậy, những thách thức mà nhóm dữ liệu phải xử lý sẽ trở nên phức tạp hơn nhiều.

Những lợi ích DataOps (data operations) đem lại cho nhóm dữ liệu 

DataOps đem đến rất nhiều những lợi ích như:

• Dân chủ hóa các thông tin dữ liệu thực sự: Quyền truy cập phổ biến vào các kho thông tin dữ liệu dành cho tất cả mọi người dùng ở trong tổ chức doanh nghiệp, những người có thể được hưởng nhiều lợi ích to lớn từ những thông tin dữ liệu đó.
• Thời gian nhanh hơn để có được những thông tin cụ thể chi tiết: Vì tất cả mọi người đều có khả năng hiển thị và có quyền truy cập vào các kho dữ liệu như nhau, nên họ có thể có được những thông tin cần thiết, chi tiết theo khoảng thời gian thực và triển khai một cách tốt hơn.
• Quản trị mạnh mẽ: DataOps đảm bảo được về các vấn đề chính sách thiết lập, tạo, sử dụng và xóa đi những dữ liệu được chuẩn hóa để từ đó đảm bảo được việc quản trị dữ liệu trung tâm.

Khi khối lượng, tốc độ và nhiều loại hình dữ liệu ngày càng tăng lên, cần có những công cụ hiện đại và những quy trình mới để rút ra được những insight chính xác nhất. IDC đưa ra dự kiến về khối lượng dữ liệu được tạo ra có thể sẽ tăng lên 163 zettabyte vào thời điểm năm 2025, với 36% trong số đó là những loại hình dữ liệu có cấu trúc.

Các công cụ, quy trình và cấu trúc tổ chức ở thời điểm hiện tại không được trang bị để có thể xử lý được sự gia tăng rất lớn về các dữ liệu đầu vào và giá trị ngày càng tăng được mong đợi từ chính những đầu ra của chúng.

Do đó ngày càng có nhiều lực lượng lao động yêu cầu có được quyền truy cập vào trong kho dữ liệu này để thực hiện những nhiệm vụ công việc của họ, nên cần phải có một sự thay đổi toàn diện về mặt triết học để có thể phá vỡ đi những rào cản khó khăn về văn hóa và tổ chức để từ đó cung cấp những luồng thông tin dữ liệu có thể mở rộng tối đa, có thể lặp lại và có thể dự đoán trước được.

Sự thay đổi này đang xảy ra hàng ngay do cuộc cách mạng DataOps. Các công ty cần phải áp dụng các quy trình hiện đại và công cụ hiệu quả ngay từ bây giờ để có thể ngăn chặn tình trạng quá tải và không kiểm soát được về dữ liệu.

Những yếu tố có ảnh hưởng đến sự phát triển và bùng nổ của DataOps

DataOps ra đời và phát triển bởi những nguyên nhân sau

Khối lượng lớn của các dữ liệu phức tạp

Tất cả bắt đầu với sự gia tăng của dữ liệu lớn. Bất kỳ đơn vị doanh nghiệp nào hoạt động với khối lượng lớn dữ liệu đến từ nhiều những nguồn dữ liệu thông tin khác nhau ở những định dạng khác nhau đều sẽ gặp nhiều khó khăn với việc quản lý dữ liệu. Trong các đơn vị tổ chức lớn, bối cảnh dữ liệu sẽ vô cùng phức tạp - tạo ra hàng chục nghìn những nguồn dữ liệu và định dạng dữ liệu, ví dụ như:

• Giao dịch tài chính tiền tệ
• Dữ liệu của CRM
• Đánh giá và nhận xét trực tuyến
• Thông tin của các khách hàng (bao gồm các thông tin dữ liệu nhạy cảm tuân theo những quy định về việc tuân thủ thông tin dữ liệu và luật an ninh bảo mật).

Tuy nhiên, bạn không thể sử dụng được thông tin dữ liệu này để trả lời những câu hỏi chiến lược của mình như là mở thêm các chi nhánh tiếp theo ở đâu, khách hàng mục tiêu có nhu cầu về những loại sản phẩm gì hoặc doanh nghiệp nên nhắm mục tiêu đến các thị trường toàn cầu nào.

Quá tải về công nghệ

Để trả lời những câu hỏi về việc kinh doanh của bạn, dữ liệu cần phải xác lập ở định dạng mà bạn có thể hiểu và có thể sử dụng được để nghiên cứu phân tích. Đó là lý do vì sao tất cả những dữ liệu mà người dùng thu thập được đều trải qua một loạt những sự biến đổi .

Dữ liệu sẽ được lập hồ sơ, làm sạch, sau đó chuyển đổi và lưu trữ ở một vị trí bảo mật an toàn để đảm bảo được tối đa về chất lượng, tính toàn vẹn rõ ràng và mức độ liên quan của dữ liệu. Cuối cùng, việc tuân thủ các quy định và chính sách về bảo vệ thông tin dữ liệu (hay còn gọi là quản trị dữ liệu) là điều hết sức quan trọng.

Vai trò và nhiệm vụ đa dạng

Những người sử dụng những loại hình công cụ và công nghệ để làm việc ở trên những thông tin dữ liệu của bạn (hay còn gọi là human of data) cũng vô cùng đa dạng:

• Kỹ sư dữ liệu tập trung vào các công việc chuẩn bị và chuyển đổi thông tin dữ liệu
• Những nhà khoa học dữ liệu lo lắng về vấn đề lấy dữ liệu sao cho phù hợp với những thuật toán của họ.

DataOps (data operations) đem lại những lợi ích vô cùng to lớn cho việc quản trị dữ liệu của doanh nghiệp. Chúng giúp các dữ liệu được bảo mật và an toàn.