[ad_1]
Chất lượng của dữ liệu rất quan trọng trong khi thu được thông tin chi tiết về doanh nghiệp được nhắm mục tiêu. Dữ liệu đóng một vai trò cơ bản trong các ngành có ứng dụng rộng hơn. Đây là nơi chuyên môn chuyên gia khoa học dữ liệu đi kèm với một bộ kỹ năng khổng lồ. Triển khai các công cụ và hiệu quả phù hợp trong ngành khoa học dữ liệu đã thực hiện được mục tiêu kinh doanh. DevOps và Kỹ thuật dữ liệu làm việc track track để tăng cường khai thác dữ liệu và khuếch đại kinh doanh. Ngày nay, quy mô thị trường nền tảng DataOps toàn cầu ước tính đạt 4 tỷ USD vào năm 2024 (Thông tin chi tiết về thị trường trong tương lai). Việc hiểu những khái niệm này sẽ tác động đến tốc độ phát triển của doanh nghiệp bạn và mang lại đủ động lực cho sự kế thừa ở phía trước. Chúng ta hãy đi sâu vào các khái niệm.
Giới thiệu về DataOps:
DataOps là một phương pháp phân tích dữ liệu độc lập mới, kết hợp nhiều công cụ và nhóm trong toàn tổ chức trên một nền tảng chung để tổ chức và phát triển dữ liệu tốt hơn. DataOps chủ yếu nhắm vào việc kết nối thiết kế và phát triển dữ liệu. Điều này liên quan đến một khung hoạt động phù hợp giữa các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và nhà vận hành với việc chuyển đổi dữ liệu, đồng thời cung cấp các phân tích nhanh chóng và sâu sắc vì lợi ích kinh doanh.
DataOps có giống với DevOps không:
Nghe có vẻ giống nhau, nhưng hai cái này khá khác nhau. Tuy nhiên, cả DataOps và DevOps đều được thành lập dựa trên cùng một triết lý cơ bản về quyền truy cập và cộng tác giữa các nhóm. Hai ngành phục vụ các chức năng hoàn toàn khác nhau trong một tổ chức.
Các nguyên tắc chung hướng dẫn DataOps và DevOps:
- TỰ ĐỘNG
DataOps nhấn mạnh đến việc tự động hóa việc triển khai phần mềm và thay đổi cơ sở hạ tầng để đảm bảo phân phối nhanh chóng và nhất quán. DataOps ngay lập tức nhận ra nhu cầu tự động hóa đường ống dữ liệu. Trong khi đó, DevOps có thể tự động hóa việc kiểm tra và triển khai mã. Nó ngay lập tức tự động hóa các quá trình xác thực, chuyển đổi và tải dữ liệu.
- TÍCH HỢP LIÊN TỤC VÀ PHÂN PHỐI LIÊN TỤC (CI/CD)
Cốt lõi của DevOps nằm ở quy trình CI/CD đảm bảo thay đổi mã liên tục trong quá trình tích hợp, thử nghiệm và sản xuất. Tương tự, DataOps áp dụng CI/CD nhưng trong lĩnh vực dữ liệu. Nó đảm bảo tích hợp liền mạch, sàng lọc nhất quán và phân phối đến kho dữ liệu mà không gặp trở ngại.
- SỰ HỢP TÁC
DevOps tuân thủ sự cộng tác chặt chẽ của các nhà phát triển và chuyên gia vận hành CNTT. DataOps mở rộng sự hợp tác này để bao gồm các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và các bên liên quan trong kinh doanh.
DataOps trong tùy chỉnh dữ liệu:
- DataOps đảm bảo các nguyên tắc tích hợp liên tục để xử lý tính đa dạng và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một tập dữ liệu gắn kết.
- DataOps kết hợp các quy trình xác thực và kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động; đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng là chính xác và đáng tin cậy.
- Khả năng mở rộng và hiệu suất mang lại hiệu quả cao với DataOps.
DataOps hoạt động như thế nào?
DataOps kết hợp DevOps và các quy trình linh hoạt để quản lý dữ liệu nhằm đáp ứng các mục tiêu kinh doanh. Nó cải thiện tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng bằng cách tối ưu hóa các dòng đề xuất sản phẩm và tiếp thị. DataOps bao gồm các nhiệm vụ ngoài việc chỉ viết mã, cải thiện và hợp lý hóa kho dữ liệu.
|
NHỮNG LỢI ÍCH |
THÁCH THỨC |
|
|
Việc triển khai DataOps giúp giải quyết các thách thức kinh doanh như thế nào?
DataOps xử lý sự thiếu hiệu quả trong dữ liệu. Dữ liệu không có lỗi cung cấp các phân tích không có lỗi khi DataOps xử lý việc thu thập dữ liệu không cần thiết để đưa vào một loạt kiểm tra chất lượng dữ liệu. Điều này hỗ trợ thêm trong các vấn đề triển khai xảy ra do sự hợp tác hạn chế. DataOps giúp các nhóm trong các lĩnh vực dữ liệu, phát triển, kỹ thuật và hoạt động CNTT cộng tác để nhận được phản hồi theo thời gian thực và đạt được thành công lâu dài. Những vòng phản hồi này giúp các tổ chức thực hiện một số điều chỉnh hoặc đẩy mạnh các quy trình tương tự về phía trước với động lực lớn hơn.
Các bước triển khai DataOps:
- Đặt mục tiêu trong khi chỉ định các chỉ số hiệu suất chính làm số liệu hữu hình.
- Xây dựng đội ngũ phù hợp với sự hợp tác đa chức năng và đào tạo liên tục thông qua chuyên môn chứng chỉ khoa học dữ liệu.
- Lựa chọn các công cụ phù hợp nhất để đánh giá, đánh giá và nâng cao khả năng tích hợp.
- Quảng bá DataOps đồng thời thúc đẩy cộng tác, hợp lý hóa các vòng phản hồi và học tập suốt đời.
Câu hỏi thường gặp:
- Làm cách nào tôi có thể đạt được kiến thức chuyên môn về DataOps?
Các chương trình chứng nhận khoa học dữ liệu hàng đầu là một cách dễ dàng hơn để đăng ký và đạt được các kỹ năng khoa học dữ liệu được đánh giá cao nhất, bao gồm DataOps, cùng nhiều kỹ năng khác.
- Các giai đoạn của DataOps là gì?
Thu thập dữ liệu>> Chuẩn bị dữ liệu>> Xử lý dữ liệu>> Phân tích dữ liệu>> Cung cấp dữ liệu
- Sự khác biệt giữa DataOps và Kỹ thuật dữ liệu là gì?
Kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu luôn track hành với nhau. Kỹ thuật dữ liệu chủ yếu liên quan đến việc thiết kế, phát triển và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu; bao gồm đường ống dữ liệu, kho dữ liệu và hồ dữ liệu. Mục tiêu của DataOps nhấn mạnh đến việc tự động hóa và tối ưu hóa toàn bộ vòng đời quản lý dữ liệu cho đến khi đưa ra quyết định.
Bài DATAOPS XOAY TƯƠNG LAI CỦA KỸ THUẬT DỮ LIỆU NHƯ THẾ NÀO? xuất hiện đầu tiên trên Datafloq.
[ad_2]
Source link