Đặt vấn đề

Định nghĩa DataOps Viết tắt của "data operations", DataOps là một tập hợp các thực hành, quy trình và công nghệ để xây dựng các giải pháp phân tích, bao gồm báo cáo, bảng điều khiển (dashboards), phân tích tự phục vụ và các mô hình học máy. Nó áp dụng sự nghiêm ngặt của kỹ thuật phần mềm vào việc phát triển và thực thi các đường ống dữ liệu (data pipelines) – vốn là thứ quản lý luồng dữ liệu từ nguồn đến nơi tiêu thụ. Mục đích là đẩy nhanh việc cung cấp dữ liệu và phân tích, đồng thời cải thiện chất lượng và giảm chi phí. Bằng cách phân phối dữ liệu “nhanh hơn, tốt hơn, rẻ hơn”, các nhóm dữ liệu sẽ gia tăng giá trị kinh doanh của dữ liệu và sự hài lòng của khách hàng.

DataOps hứa hẹn sẽ loại bỏ những khó khăn trong việc quản lý dữ liệu phục vụ báo cáo và phân tích. Ở hầu hết các công ty, dữ liệu phải trải qua một lộ trình gian nan từ các hệ thống nguồn đến người dùng kinh doanh. Ở hậu trường, các chuyên gia dữ liệu phải thực hiện hàng loạt thao tác phức tạp để trích xuất, nạp, di chuyển, làm sạch, định dạng, tích hợp, chuyển đổi, tính toán và tổng hợp dữ liệu trước khi cung cấp cho cộng đồng kinh doanh.

Những “đường ống dữ liệu” này thường kém hiệu quả và dễ xảy ra lỗi: dữ liệu nhảy qua nhiều hệ thống và được xử lý bởi nhiều chương trình phần mềm khác nhau. Con người phải can thiệp để áp dụng các biện pháp xử lý thủ công nhằm sửa chữa các dữ liệu giao dịch cứng nhắc vốn không được thiết kế để kết hợp, tổng hợp và phân tích bởi những người làm việc với tri thức. Khả năng tái sử dụng và tự động hóa rất khan hiếm. Người dùng kinh doanh phải chờ đợi hàng tháng trời để có được các bộ dữ liệu hoặc báo cáo. Chi phí ẩn của các hoạt động dữ liệu là cực kỳ lớn.

DataOps hứa hẹn sẽ hợp lý hóa quy trình xây dựng, thay đổi và quản lý các đường ống dữ liệu. Mục tiêu chính của nó là tối đa hóa giá trị kinh doanh của dữ liệu và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Nó thực hiện điều này bằng cách tăng tốc độ phân phối dữ liệu và kết quả phân tích, đồng thời giảm thiểu các lỗi dữ liệu — về cơ bản là hoàn thành câu thần chú “tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn”.

DataOps nhấn mạnh vào sự hợp tác, tái sử dụng và tự động hóa, cùng với việc chú trọng đặc biệt vào kiểm thử và giám sát. Nó sử dụng các công cụ phát triển theo nhóm để tạo, triển khai và quản lý các đường ống dữ liệu. Báo cáo này giải thích DataOps là gì, nguồn gốc từ đâu, những gì nó hứa hẹn và cách áp dụng thành công.

Sự cần thiết

Báo cáo này đề xuất 10 bước để đạt được thành công với DataOps. Nhìn bề ngoài, hầu hết các khuyến nghị này có vẻ hiển nhiên, nhưng khi kết hợp lại, chúng tạo thành một chiến lược mạnh mẽ để tối đa hóa giá trị của dữ liệu trong một tổ chức.

Đánh giá môi trường dữ liệu của bạn: Hiểu rõ hiện trạng các quy trình và rào cản hiện tại.

Bắt đầu từ quy mô nhỏ: Tập trung vào các dự án có phạm vi hẹp để chứng minh giá trị trước khi mở rộng.

Thành lập bộ phận hoạt động dữ liệu (Data Operations): Chuyên môn hóa đội ngũ chịu trách nhiệm về luồng dữ liệu.

Căn chỉnh với tổ chức: Đảm bảo các mục tiêu DataOps phù hợp với nhu cầu và chiến lược của doanh nghiệp.

Đào tạo đội ngũ của bạn: Trang bị kiến thức về tư duy Agile, DevOps và các kỹ năng mới cho nhân viên.

Tạo các nhóm liên chức năng: Kết hợp các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực (dữ liệu, IT, kinh doanh) để làm việc cùng nhau.

Xây dựng để tái sử dụng và tự động hóa: Thiết kế các thành phần dữ liệu có thể dùng lại nhiều lần và giảm thiểu thao tác thủ công.

Triển khai các công cụ phát triển dữ liệu: Sử dụng các phần mềm hỗ trợ quản lý mã nguồn, kiểm thử và triển khai tự động.

Áp dụng các bước kiểm tra chất lượng: Thiết lập hệ thống kiểm soát và giám sát để phát hiện lỗi dữ liệu ngay lập tức.

Tạo nền tảng dữ liệu doanh nghiệp: Xây dựng một kiến trúc dữ liệu nhất quán để hỗ trợ toàn bộ tổ chức.

Hình 1: Các nhóm đánh giá môi trường dữ liệu

Để tăng năng suất làm việc, Northwestern Medicine đã đầu tư vào một số công cụ nhằm thúc đẩy sự hợp tác và tự động hóa. Các nhóm dữ liệu hiện đang sử dụng:

• Git: Làm kho lưu trữ kiểm soát nguồn cho mã nguồn tích hợp dữ liệu.
• Jira: Để phối hợp các quy trình Scrum và quản lý các câu chuyện của người dùng (user stories).
• TeamCity: Để tạo điều kiện tích hợp mã nguồn trong môi trường phát triển theo nhóm.
• Octopus: Để triển khai mã nguồn từ môi trường kiểm thử sang môi trường vận hành thực tế (production).

“Trước đây, các nhóm dữ liệu thường khá lỏng lẻo trong cách xây dựng mọi thứ,” Akhter nói. “Giờ đây, chúng tôi tuân theo các nguyên tắc DataOps, nơi chúng tôi phân tách nhiệm vụ cũng như môi trường, đồng thời áp dụng tự động hóa ở bất cứ nơi nào có thể.”

Các trường hợp sử dụng DataOps (DataOps Use Cases)

Kho dữ liệu (Data warehousing) chỉ là một lĩnh vực mà DataOps có thể tạo ra tác động. Nó có thể được áp dụng cho bất kỳ quy trình kinh doanh hoặc giải pháp phân tích nào liên quan đến việc trích xuất, nạp, làm sạch, di chuyển, lưu trữ, biến đổi, tích hợp hoặc tổng hợp dữ liệu. DataOps lần đầu tiên xuất hiện trong không gian dữ liệu lớn (big data) để giải quyết tính phức tạp và quy mô của những môi trường đó. Vì nhiều môi trường dữ liệu lớn thúc đẩy các ứng dụng khoa học dữ liệu và tự phục vụ, các công ty hiện nay cũng áp dụng DataOps cho cả những trường hợp sử dụng này. (Xem hình 2).

Hình 2: Các trường hợp sử dụng DataOPs

Các lĩnh vực khác dành cho DataOps bao gồm trí tuệ nhân tạo (“AIOps”), di chuyển lên đám mây (“CloudOps”), chuyển đổi kỹ thuật số và các dự án Chân dung khách hàng 360 độ (Customer 360) — về cơ bản là bất kỳ hoạt động kinh doanh nào yêu cầu xử lý linh hoạt các dữ liệu phức tạp để hỗ trợ hoặc tạo ra các ứng dụng kinh doanh.

Dữ liệu lớn (Big data): Một hồ dữ liệu (data lake) sẽ biến thành một đầm lầy dữ liệu (data swamp) nếu thiếu các biện pháp kiểm soát chặt chẽ xung quanh dữ liệu hoặc thiếu một phương thức dễ dàng để vận hành và quản lý các ứng dụng được xây dựng tại đó. DataOps giúp các nhóm dữ liệu lớn tạo ra các thành phần có thể tái sử dụng, tự động hóa các đường ống dữ liệu và giám sát các hoạt động. Câu thần chú của DataOps ở đây là: “tiêu chuẩn hóa, tái sử dụng, cộng tác.” Ví dụ, Intel áp dụng DataOps cho hồ dữ liệu quy mô nhiều petabyte của mình để tạo ra một môi trường xử lý dữ liệu tự động hóa hoàn toàn ("lights out"), giúp “giảm thiểu lãng phí, dư thừa và thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục,” theo Greg Martinez, quản lý kỹ sư phân tích doanh nghiệp tại công ty.

Khoa học dữ liệu (Data science): Các nhà khoa học dữ liệu thường bị cản trở bởi việc thiếu quyền truy cập vào dữ liệu thực tế (production data) và thiếu năng lực tính toán đủ mạnh để chạy các mô hình của họ; họ buộc phải làm việc với dữ liệu mẫu trên máy tính xách tay. Ngược lại, nhiều người đã trở nên phụ thuộc vào các kỹ sư dữ liệu để tạo ra các bộ dữ liệu hoạt động được và phụ thuộc vào các kỹ sư ứng dụng để triển khai mô hình của họ vào môi trường vận hành. DataOps cho phép các nhà khoa học dữ liệu tự cung cấp các vùng thử nghiệm dữ liệu (data sandboxes) tạm thời, tạo ra các đường ống dữ liệu đơn giản cũng như triển khai các mô hình với sự hỗ trợ tối thiểu từ bộ phận IT hoặc kỹ thuật.

Báo cáo tự phục vụ (Self-service reporting): Các nhà phân tích dữ liệu được trang bị các công cụ trực quan hóa tự phục vụ có nhu cầu vô tận về các bộ dữ liệu để phục vụ cho các truy vấn phân tích của họ. DataOps cho phép các nhà phân tích dữ liệu tự đáp ứng nhu cầu dữ liệu của chính mình trong một môi trường dữ liệu được kiểm soát, với sự hỗ trợ của danh mục dữ liệu (data catalog) và các công cụ chuẩn bị dữ liệu (data preparation). Bộ phận dữ liệu tạo ra một cơ sở hạ tầng dữ liệu tự phục vụ giúp cân bằng giữa tốc độ và các tiêu chuẩn, đồng thời thúc đẩy văn hóa quản trị giúp đẩy nhanh việc phân phối dữ liệu mà không làm phát sinh các si-lô dữ liệu (data silos) rời rạc.

Kho dữ liệu (Data warehousing): Kho dữ liệu cung cấp nền tảng cho các báo cáo và bảng điều khiển tiêu chuẩn, nhưng nổi tiếng là chậm chạp và tốn kém để xây dựng và thay đổi. Nhiều công ty đã triển khai các công cụ tự động hóa kho dữ liệu để giảm thời gian cần thiết nhằm tạo và thay đổi lược đồ (schema) cũng như các quy tắc. Những công ty khác, như Northwestern Medicine, áp dụng các nguyên tắc DataOps để hợp tác tốt hơn với các đơn vị kinh doanh và tăng tốc chu kỳ phân phối.

Các phương pháp hay nhất (Best Practices)

DataOps đại diện cho một tập hợp rộng lớn các nguyên tắc, thực hành và công nghệ. Bản tuyên ngôn DataOps (DataOps Manifesto) mô tả các nguyên tắc cốt lõi, trong đó nhiều nguyên tắc được rút ra trực tiếp từ các phương pháp Agile, Lean, DevOps và TQM. Nó bao gồm các nguyên tắc như sau:

• Liên tục làm hài lòng khách hàng của bạn.
• Tự tổ chức (Self-organize).
• Giảm bớt sự phụ thuộc vào các cá nhân xuất chúng đơn lẻ (Reduce heroism).
• Tái sử dụng (Reuse).
• Giám sát chất lượng và hiệu suất.

Để cụ thể hóa các nguyên tắc này, chúng tôi đã trò chuyện với nhiều chuyên gia thực hành DataOps từ các tổ chức người dùng và nhà cung cấp. Sau đây là bản tổng hợp các phương pháp hay nhất được đúc kết từ những cuộc trò chuyện đó.

Thứ nhất:  Đánh giá môi trường dữ liệu của bạn

Bạn không thể quản lý những gì bạn không đo lường. Trước khi bắt đầu một sáng kiến DataOps, tốt nhất bạn nên thực hiện việc kiểm kê môi trường dữ liệu và các quy trình hiện có. Mục tiêu là tạo ra một điểm đối chuẩn (benchmark) mà bạn có thể sử dụng để đánh giá tác động của các thực hành DataOps. Ví dụ: bạn có thể muốn đo lường thời gian chu kỳ (cycle times) cho các quy trình dữ liệu chính, chẳng hạn như lấy dữ liệu từ một nguồn mới, thêm một cột mới vào bảng cơ sở dữ liệu, nạp dữ liệu cho một khối OLAP, triển khai mô hình học máy hoặc tạo vùng thử nghiệm (sandbox) cho một nhà khoa học dữ liệu cá nhân.

Xác định các lỗ hổng. Tiếp theo, bạn nên xác định các điểm kém hiệu quả, các biện pháp xử lý thủ công và các công việc dễ xảy ra lỗi vốn đang ngăn cản dòng chảy tự do của dữ liệu từ nguồn đến đích. Đồng thời, hãy đánh giá mức độ hiệu quả của mã nguồn khi đi qua từng bước trong vòng đời phát triển, từ phát triển đến kiểm thử và vận hành thực tế.

“Chúng tôi áp dụng các kỹ thuật Lean để đo lường các nút thắt cổ chai, sau đó điều chỉnh quy trình để loại bỏ các rào cản và giảm thiểu hoặc triệt tiêu lãng phí,” Martinez từ Intel cho biết. Một nhà lãnh đạo dữ liệu khác nói thêm: “Điều quan trọng là phải nhận ra bạn đang lãng phí thời gian, công sức và tiền bạc ở đâu.”

Lập bản đồ quy trình. Có thể không khả thi để lập bản đồ tất cả các đường ống dữ liệu nếu chúng quá phức tạp và lộn xộn. Nhưng một bản đồ quy trình của các luồng dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ để hiển thị sự lãng phí và kém hiệu quả trong một hoạt động dữ liệu. Một bức tranh đáng giá ngàn lời nói. Bản đồ này có thể tạo ra một phản ứng trực diện hoặc cảm xúc mạnh mẽ, đủ để thuyết phục những nhà quản lý còn đang do dự đầu tư nhiều hơn vào các hoạt động dữ liệu.

Thứ hai: Thành lập bộ phận Hoạt động Dữ liệu (Data Operations)

Việc giải quyết các nút thắt sẽ dễ dàng hơn nhiều nếu tất cả các chuyên gia dữ liệu và phân tích làm việc cùng nhau trong một bộ phận, lý tưởng nhất là dưới sự dẫn dắt của Giám đốc Dữ liệu (CDO).

Bộ phận IT thường giỏi quản lý hạ tầng nhưng ít kỹ năng về dữ liệu. "IT có các chuyên gia công nghệ, không phải chuyên gia dữ liệu," James Royster từ Celegne cho biết. Việc tách biệt một đội ngũ dữ liệu riêng giúp tập trung vào sứ mệnh "cấu trúc dữ liệu và khai phá giá trị của nó". Tại MoneySuperMarket, việc tách đội ngũ dữ liệu ra khỏi IT đã giúp "giảm thiểu đáng kể sự ma sát" và đẩy nhanh các sáng kiến khoa học dữ liệu.

Thứ ba: Tạo các nhóm liên chức năng, cộng tác

Thay vì dây chuyền lắp ráp các chuyên gia riêng biệt (kiểu waterfall), hãy tạo các nhóm liên chức năng phục vụ cho từng nhóm khách hàng cụ thể.

• Toàn diện (End-to-end): Mỗi nhóm bao gồm kiến trúc sư dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển BI và quản lý sản phẩm để xây dựng giải pháp trọn gói.
• Đào tạo chéo: Các thành viên được đào tạo kỹ năng của nhau để có thể hỗ trợ thay thế khi cần.
• Ưu đãi: Chia sẻ tiền thưởng (bonuses) dựa trên kết quả chung của nhóm để khuyến khích sự hợp tác. Atwal cho biết: "Trước đây mất vài tuần để tạo một mô hình, giờ chỉ mất vài giờ."

Thứ tư: Triển khai các công cụ phát triển dữ liệu cộng tác

Các công cụ DataOps thúc đẩy sự cộng tác, giúp mở rộng quy mô, tăng năng suất, giảm lỗi và cải thiện chất lượng dữ liệu. Giống như DevOps, DataOps gắn liền với một danh mục các công cụ hỗ trợ quản lý mã nguồn, kiểm thử và triển khai tự động.

Các giải pháp dựa trên trường hợp sử dụng (Case-driven solutions). Một số công cụ DataOps được thiết kế cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Ví dụ, các công cụ tự động hóa kho dữ liệu hướng tới việc tạo ra các kho dữ liệu nhỏ và các mart dữ liệu. Các công cụ AIOps tập trung vào việc triển khai khoa học dữ liệu, và các công cụ CloudOps giúp tổ chức di chuyển từ hệ thống tại chỗ (on-premises) lên các nền tảng đám mây hoặc hỗ trợ môi trường lai (hybrid) và đa đám mây (multi-cloud).

Các giải pháp DataOps chuyên biệt (Specialized DataOps solutions). Các startup về DataOps như Infoworks hiện cung cấp các giải pháp toàn diện (end-to-end) để tạo, vận hành và quản lý các đường ống dữ liệu phức tạp trải dài trên cả nền tảng tại chỗ và đám mây. Ngược lại, DataKitchen – một startup DataOps khác – lại chọn cách tiếp cận "tốt nhất trong phân khúc" (best-of-breed), điều phối luồng dữ liệu thông qua các hệ thống hiện có thay vì cung cấp một giải pháp "tất cả trong một". Một nhà cung cấp DataOps khác là StreamSets cung cấp công cụ dựa trên giao diện đồ họa (GUI) giúp các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu dễ dàng tận dụng thiết kế không dùng mã (codeless) để quản lý các đường ống dữ liệu dạng lô (batch) và dạng luồng (streaming) chạy tại chỗ, trên đám mây hoặc tại biên (edge), đồng thời vẫn tuân thủ các chính sách bảo mật dữ liệu.

Các giải pháp thành phần (Component solutions). Các công cụ DataOps khác tập trung vào một thành phần duy nhất của vòng đời dữ liệu. Ví dụ, Unravel cung cấp công cụ giám sát và quản lý hiệu suất được thiết kế rõ ràng cho DataOps. Nó sử dụng học máy để tự động khắc phục các sự cố hiệu suất ảnh hưởng đến ứng dụng kinh doanh và tự động đề xuất hoặc thực hiện các bản sửa lỗi để tuân thủ cam kết mức độ dịch vụ (SLA).

Thứ 5: Áp dụng các bước kiểm tra chất lượng

Tăng tốc độ bàn giao là một chuyện, nhưng duy trì chất lượng lại là chuyện khác. Như Atwal đã nói: "Một chiếc xe cần phanh để có thể chạy nhanh." Trong thế giới DataOps, các bài kiểm thử chính là bộ phanh mà các nhà phát triển tạo ra khi xây dựng mã nguồn. Những bài kiểm thử này không chỉ được áp dụng trong giai đoạn kiểm thử đơn vị (unit test) và tích hợp (integration test) lúc phát triển, mà còn cả trong giai đoạn vận hành thực tế để đảm bảo rằng sự trôi dạt dữ liệu (data drift) không làm thay đổi độ chính xác của kết quả phân tích, và các thay đổi về cấu hình phần mềm hay lược đồ dữ liệu không làm hỏng các tác vụ đang chạy.

Các bài kiểm thử của nhà phát triển được bổ sung bởi các công cụ quản lý hiệu suất (đã đề cập ở trên) để giám sát hiệu năng hệ thống và tác động của nó đối với các ứng dụng kinh doanh. Các công cụ này giúp quản trị viên tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo tuân thủ SLA bằng cách xác định các truy vấn chạy quá lâu hoặc các máy ảo cấu hình sai.

Thứ 6: Tạo nền tảng dữ liệu doanh nghiệp

DataOps cần một nền tảng dữ liệu doanh nghiệp vững chắc để thành công. Nền tảng này phải phục vụ toàn bộ doanh nghiệp, không chỉ một bộ phận riêng lẻ. Một nền tảng chung giúp xây dựng các thành phần có thể tái sử dụng dễ dàng hơn, tự động hóa đường ống dữ liệu và đơn giản hóa việc quản trị, bảo mật, truy xuất nguồn gốc (lineage), kiểm toán và giám sát vì mọi thứ đều chạy ở một nơi.

• Tính linh động (Portability): Lý tưởng nhất là nền tảng trừu tượng hóa các thành phần bên dưới, cho phép quản trị viên thay đổi hạ tầng hoặc nhà cung cấp mà không ảnh hưởng đến ứng dụng kinh doanh. Điều này rất cần thiết cho các chiến lược hybrid và multi-cloud.
• Bảo mật: Nền tảng phải đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu nhưng vẫn bảo vệ dữ liệu khỏi việc sử dụng trái phép. Hệ thống nên tự động phát hiện và che giấu (mask) dữ liệu nhạy cảm như số an sinh xã hội.
• Logic tập trung: Cơ sở hạ tầng dữ liệu nên tập trung hóa các logic nghiệp vụ (như cách tính doanh thu thuần, mô hình tỷ lệ rời bỏ khách hàng...). Điều này ngăn cản các nhà phát triển nhúng các logic tùy chỉnh riêng biệt vào báo cáo của họ, vốn dẫn đến sự không nhất quán.
• Danh mục dữ liệu (Data catalogs): Giúp các nhà phát triển dễ dàng tìm thấy và tái sử dụng logic thay vì bắt đầu từ con số không, điều vốn dẫn đến sự bùng nổ của các si-lô dữ liệu và dữ liệu mâu thuẫn.
• Tự phục vụ (Self-service): Một nền tảng mạnh mẽ cho phép các nhà khoa học dữ liệu tự xây dựng đường ống dữ liệu và triển khai mô hình mà không cần sự hỗ trợ của kỹ sư. Điều này tăng tốc độ lặp lại và vận tốc bàn giao.
• Mua, đừng tự xây (Buy, don't build): Atwal từ MoneySuperMarket khuyên nên mua nền tảng từ các nhà cung cấp chuyên nghiệp thay vì tự xây dựng để tận dụng tính quy mô, độ đàn hồi và giảm bớt gánh nặng quản lý.

Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam

Trước hết, dữ liệu cần được coi là một tài sản chiến lược quốc gia, không chỉ là sản phẩm phụ của hoạt động quản lý. Thực tiễn cho thấy nhiều tổ chức gặp tình trạng dữ liệu phân tán, trùng lặp, thiếu tin cậy và mất nhiều thời gian để khai thác. DataOps nhấn mạnh việc chuẩn hóa, tái sử dụng và tự động hóa các đường ống dữ liệu nhằm bảo đảm dữ liệu được cung cấp “nhanh hơn, tốt hơn và chi phí thấp hơn”, qua đó nâng cao hiệu quả ra quyết định và chất lượng dịch vụ công

Cần thay đổi mô hình tổ chức và cách làm việc với dữ liệu. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy việc thành lập các nhóm dữ liệu liên chức năng (kết hợp CNTT, dữ liệu và nghiệp vụ) theo tư duy Agile giúp rút ngắn đáng kể thời gian triển khai, tăng tính minh bạch và mức độ hài lòng của người dùng. Với Việt Nam, điều này đặc biệt phù hợp trong bối cảnh các bộ, ngành và địa phương đang triển khai nhiều nền tảng số nhưng còn thiếu sự phối hợp chặt chẽ giữa kỹ thuật và nghiệp vụ

Tự động hóa và kiểm soát chất lượng dữ liệu phải song hành với tốc độ. Bài viết nhấn mạnh rằng đẩy nhanh cung cấp dữ liệu mà không có kiểm thử và giám sát sẽ làm gia tăng rủi ro sai lệch, mất niềm tin của người sử dụng. Do đó, Việt Nam cần chú trọng xây dựng các cơ chế kiểm tra chất lượng, giám sát dữ liệu và cảnh báo sớm, nhất là trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, tài chính công và an sinh xã hội

Xây dựng nền tảng dữ liệu dùng chung và văn hóa cải tiến liên tục là yếu tố quyết định thành công lâu dài. Một nền tảng dữ liệu doanh nghiệp thống nhất sẽ giúp giảm “cát cứ dữ liệu”, tăng khả năng chia sẻ, tự phục vụ và bảo đảm quản trị, bảo mật. Quan trọng hơn, DataOps cho thấy chuyển đổi số về dữ liệu không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là quá trình thay đổi tư duy lãnh đạo và văn hóa tổ chức, hướng tới ra quyết định dựa trên dữ liệu và liên tục tối ưu hóa quy trình.

Kết luận

Khi các đường ống dữ liệu trở nên phức tạp hơn và đội ngũ phát triển lớn mạnh hơn, các tổ chức cần áp dụng các quy trình tiêu chuẩn để quản trị luồng dữ liệu. Mục tiêu là cải thiện tính linh hoạt và thời gian chu kỳ trong khi giảm thiểu lỗi dữ liệu, mang lại cho người dùng niềm tin lớn hơn vào kết quả phân tích. Đây chính là tầm nhìn của DataOps.

DataOps là một chiến lược toàn diện để tối đa hóa giá trị kinh doanh của dữ liệu.

Hầu hết mọi người liên tưởng DataOps với các nguyên tắc linh hoạt hoặc các công cụ phát triển nhóm. Nhưng nó còn nhiều hơn thế. Các công cụ và quy trình mới sẽ không mang lại nhiều giá trị trừ khi chúng được hỗ trợ bởi một sự lãnh đạo sáng suốt – những người nhận ra sức mạnh của dữ liệu trong việc chuyển đổi tổ chức.

Những nhà lãnh đạo mạnh mẽ sẽ xây dựng các tổ chức mới phù hợp với tầm nhìn của họ. DataOps đòi hỏi một tổ chức dữ liệu chuyên biệt, bao quát tất cả các hoạt động liên quan đến dữ liệu: kho dữ liệu, hồ dữ liệu, khoa học dữ liệu và phân tích tự phục vụ. Cuối cùng, DataOps đòi hỏi một văn hóa dựa trên dữ liệu, nơi các quyết định được chứng thực bằng sự thật và không ngừng tìm cách cải thiện các quy trình chuyển giao dữ liệu cho người dùng.

Trần Thanh Hà