DataOps

 DataOps là gì?

Thuật ngữ DataOps được Andy Palmer đặt ra trong một bài đăng trên blog vào năm 2015. Ông giải thích đó là sự phát triển tự nhiên của DevOps, được áp dụng cho dữ liệu như một thông lệ. Ông xem nó như "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."

Do vậy, DataOps là một phương pháp quản lý dữ liệu nhấn mạnh vào sự cộng tác, tự động hóa và phân phối liên tục các sản phẩm dữ liệu. Đây là một nguyên tắc mới nổi kết hợp các nguyên tắc và thực tiễn từ các phương pháp DevOps, Agile và Lean với các thách thức và yêu cầu cụ thể của các tổ chức dựa trên dữ liệu. DataOps dùng cách tiếp cận Agile để thiết kế, triển khai và duy trì kiến trúc dữ liệu phân tán, do đó sẽ hỗ trợ nhiều loại công cụ và khung nguồn mở trong sản xuất. Mục tiêu của DataOps là tạo ra giá trị kinh doanh từ dữ liệu lớn.

(Nguồn: https://www.snowflake.com/blog/the-rise-of-dataops-governance-and-agility-with-truedataops/

 

Các nguyên tắc chính của DataOps

(Nguồn: https://www.equinox.is/blog/dataops-financial-services)

 

·      Collaboration - Cộng tác: DataOps nhấn mạnh sự hợp tác giữa các nhóm khác nhau tham gia quản lý dữ liệu, bao gồm kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và các bên liên quan trong kinh doanh. Hợp tác là điều cần thiết để đảm bảo rằng các sản phẩm dữ liệu đáp ứng nhu cầu và mong đợi của tất cả các bên liên quan, đồng thời để tránh các rào cản và tắc nghẽn trong quy trình quản lý dữ liệu.

·      Automation - Tự động hóa: DataOps nhấn mạnh việc sử dụng tự động hóa để hợp lý hóa và tối ưu hóa quy trình quản lý dữ liệu. Tự động hóa có thể giúp giảm lỗi, tăng hiệu quả và cho phép phân phối các sản phẩm dữ liệu nhanh hơn và thường xuyên hơn.

·      Continuous Delivery - Phân phối liên tục: DataOps nhấn mạnh đến việc phân phối liên tục các sản phẩm dữ liệu, bao gồm việc cung cấp các thay đổi nhỏ, tăng dần cho các sản phẩm dữ liệu theo cách thường xuyên và có thể dự đoán được. Phân phối liên tục giúp đảm bảo rằng các sản phẩm dữ liệu luôn được cập nhật và đáp ứng nhu cầu phát triển của doanh nghiệp.

·      Quality - Chất lượng: DataOps nhấn mạnh tầm quan trọng của chất lượng trong quy trình quản lý dữ liệu. Chất lượng bao gồm các khía cạnh như độ chính xác, đầy đủ, nhất quán và kịp thời của dữ liệu.

Lợi ích của DataOps

Việc chuyển đổi sang chiến lược DataOps có thể mang lại cho tổ chức những lợi ích sau:

·      Cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu thời gian thực đáng tin cậy hơn.

·      Giảm thời gian chu kỳ của các ứng dụng khoa học dữ liệu.

·      Cho phép giao tiếp và cộng tác tốt hơn giữa các nhóm và các thành viên trong nhóm.

·      Tăng tính minh bạch bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để dự đoán tất cả các tình huống có thể xảy ra.

·      Xây dựng các quy trình để có thể tái sản xuất và sử dụng lại mã bất cứ khi nào có thể.

·      Đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt hơn.

·      Tạo một trung tâm dữ liệu thống nhất, có thể tương tác.

Tài liệu tham khảo:

[1].         https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/DataOps#:~:text=DataOps%20is%20an%20Agile%20approach,business%20value%20from%20big%20data.

[2].         https://datakitchen.io/what-is-dataops/

[3].          https://www.montecarlodata.com/blog-what-is-dataops/