DataOps ย่อมาจากคำเต็มว่า Data Science Operations นิยามของ DataOps เป็นมากกว่าเทคโนโลยี แต่เป็นวินัย (Discipline) ในการที่จะจัดแพลตฟอร์ม กระบวนการ และผู้คนภายในขอบเขตของการกำกับดูแลข้อมูล การบริโภค และการทำงานร่วมกัน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในทุกการเดินทางของข้อมูล
หากต้องการดูว่ากระบวนการของ DataOps เปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างไร เรามาเริ่มด้วย “สาเหตุ” ของการต้องมี DataOps กันก่อน เหตุที่องค์กรต้องใช้แนวทาง DataOps เนื่องจากการแผ่ขยายของข้อมูลที่ไม่สามารถควบคุมได้และการขาดแนวทางที่เป็นมาตรฐานในการกำกับดูแลข้อมูล และพวกเขาจะแก้ไขปัญหาได้อย่างไร นั่นคือความจำเป็นที่จะต้องนำ DataOps เข้ามาใช้จัดการกับข้อมูล
DataOps คือการควบคุมโดยไม่มีแรงเสียดทาน
แนวคิดของ DataOps ไม่ใช่เรื่องใหม่ แม้ว่ามันอาจดูเหมือนเป็นคำศัพท์ใหม่ล่าสุด ลองนึกถึงวิธีการของ DevOps หรือ RevOps ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จมานานหลายทศวรรษ หลักฐานที่ครอบคลุมสำหรับแนวทางทั้งสามคือการควบคุมโดยไม่มีการเสียดทาน
DataOps มีคุณสมบัติคือ
มีความคล่องตัวและขยายได้
มีวงจรที่ปรับขนาดตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลที่เกิดขึ้น
มีความสามารถที่เชื่อมโยงผู้คน กระบวนการ และแพลตฟอร์มผ่านมุมมองการทำงานร่วมกัน
ขอบคุณภาพประกอบจาก Institute for Ethical AI
กลยุทธ์ของ DataOps ของคุณมีความสำคัญพอๆ กับผลิตภัณฑ์และบริการที่บริษัทของคุณมอบให้ แก่ลูกค้าของคุณ การปรับวงจร DataOps ให้เหมาะสมส่งผลให้เกิดการประหยัดต้นทุน การวิเคราะห์ข้อมูลที่เร็วขึ้น เวลาที่รวดเร็วขึ้นสำหรับสร้างมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์ใหม่ และการเปิดใช้งาน Machine Learning และArtificial Intelligence ที่ทันสมัย ทำให้เกิดประโยชน์ที่แบ่งปันกันในหลายส่วนทั้ง ด้านไอที ด้านวิศวกรรม ด้านการวิเคราะห์ และด้านการตลาด
กระบวนการวัฏจักร DataOps เป็นวงรอบของข้อเสนอแนะที่สมบูรณ์ ซึ่งจัดตำแหน่งผู้ดูแลข้อมูล วิศวกร นักวิเคราะห์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในขณะที่องค์กรต่างๆ มักจะเริ่มโครงการโดยเน้นที่พื้นที่หนึ่งหรือสองรายการที่แสดงอยู่ในแผนภาพ ข้อดีอย่างหนึ่งของแพลตฟอร์มแบบ End-to-End ก็คือการอำนวยความสะดวกในการขยายแบบไปยังระบบนิเวศข้อมูล (Data Ecosystem) ที่ประสานกันอย่างสมบูรณ์
แนวทางแบบองค์รวมสำหรับกลยุทธ์ DataOps นี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการใช้งานข้อมูลในปัจจุบัน ซึ่งมักจะเชื่อมโยงหลายสาขาวิชาของข้อมูลจะได้รับผลลัพธ์ที่รวดเร็วและดีกว่า
ขอบคุณภาพประกอบจาก Data Kitchen
สิ่งที่ไม่ใช่ DataOps
ยังมีความเข้าใจผิดๆ มากมายเกี่ยวกับ DataOps ประการแรก DataOps ไม่ใช่เครื่องมือหรือเทคโนโลยี แต่ DataOps เป็นวิธีการจัดการข้อมูลที่คำนึงถึงผู้คน กระบวนการ และแพลตฟอร์มเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานของข้อมูล
DataOps เป็นมากกว่าเพียงแค่การเตรียมข้อมูลหรือแคตตาล็อกข้อมูล DataOps คือการจัดการและการกำกับดูแลแบบ End-to-End ในทุกขั้นตอนในห่วงโซ่อุปทานข้อมูลจากแหล่งกำเนิดของข้อมูลไปยังผู้ใช้ปลายทาง หรือผู้บริโภคข้อมูล ผ่านห่วงโซ่อุปทานแบบบูรณาการ มีการปรับปรุงกระบวนการและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานผ่านการทำงานร่วมกันของผู้ใช้เพื่อลดต้นทุนในขณะที่ใช้เวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลน้อยลง
#DataOps คืออะไร #ข่าวเทคโนโลยีดิจิทัลล่าสุด #ข่าวเทคโนโลยี