Giải pháp Data Ops: Tối ưu hóa quy trình BI
Mục Lục
-
Giới thiệu
-
Vấn đề với Business Intelligence (BI)
-
Giới thiệu về Data Ops
-
Những thách thức của Data Ops
- 4.1 Khả năng kéo dài của Data Ops
- 4.2 Vấn đề phụ thuộc và quy mô
- 4.3 Sự phức tạp của BI và cần đến công cụ tốt hơn
-
Data Ops và DevOps: Một phương pháp
- 5.1 Đồng bộ hóa thay đổi
- 5.2 Kiểm soát phiên bản và phân quyền
- 5.3 Tự động hóa trong quy trình phát triển
-
Thực hiện Data Ops: Cách bắt đầu
- 6.1 Cài đặt hệ thống version control
- 6.2 Sử dụng công cụ phát triển BI
- 6.3 Tạo kiểm thử và tối ưu hóa tự động
-
Kết luận
Bài viết: Tối ưu hóa quy trình BI với Data Ops
📊 Chắc hẳn bạn đã nghe nhiều về Data Ops trong thời gian gần đây. Nhưng bạn có hiểu rõ về khái niệm này và tại sao nó lại quan trọng đối với lĩnh vực Business Intelligence (BI)? Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá về Data Ops và cách nó có thể tối ưu hóa quy trình BI cho công ty của bạn.
1. Giới thiệu
Khi chúng ta nói về Data Ops, mọi người thường đặt câu hỏi "Data Ops là gì?" và "Tại sao chúng ta nên quan tâm đến nó?" Data Ops là một khái niệm đang được nhắc đến rất nhiều trong thời gian gần đây và dường như mỗi người lại có một quan điểm khác nhau về ý nghĩa của nó. Vậy, để giải thích rõ hơn về Data Ops và vì sao chúng ta nên quan tâm đến nó, hãy xem qua góc nhìn của tôi về Data Ops và lý do tại sao nó quan trọng.
Thường thì chúng ta sẽ tiếp xúc với việc thu thập dữ liệu về doanh nghiệp, xây dựng các luồng dữ liệu và tạo biểu đồ để hiểu rõ hơn về thông tin mà dữ liệu đang mang lại. Hy vọng rằng dữ liệu đó sẽ giúp đưa ra những quyết định kinh doanh tốt hơn và kết quả của những quyết định này sẽ trở lại với dữ liệu ban đầu. Làm việc này có thể coi là trí tuệ doanh nghiệp nhìn chung và đây cũng là việc chúng ta đang làm ở mức cao. Qua nhiều năm làm việc trong ngành này, tôi đã nhận thấy rằng thực tế thường phức tạp hơn rất nhiều. Có nhiều người tham gia, từ những người quan tâm đến dữ liệu đến những người chuyên về công nghệ và phát triển sản phẩm. Tất cả đều có những nhu cầu khác nhau đối với dữ liệu và mức độ quen thuộc với việc sử dụng và công cụ xung quanh dữ liệu cũng khác nhau. Để đáp ứng nhu cầu này, chúng ta có các nhóm kỹ thuật xây dựng luồng dữ liệu di chuyển dữ liệu và cố gắng hiểu những điều mà những người cuối cùng cần. Cuối cùng, chúng ta cũng có rất nhiều công cụ, đặc biệt là công cụ BI, giúp cung cấp dữ liệu cho những người dùng cuối một cách đại chúng. Mục tiêu của các công cụ này là giúp người dùng cuối tự mình sử dụng dữ liệu để trả lời các câu hỏi mà người dùng có thể đặt ra, mà không cần phải đặt câu hỏi cho các chuyên gia dữ liệu. Điều quan trọng là xây dựng sự tin tưởng với người dùng cuối. Nếu họ không tin tưởng vào dữ liệu mà họ thấy trên công cụ này, họ sẽ nhanh chóng ngừng sử dụng và công việc xây dựng mô hình dữ liệu chính xác sẽ trở nên vô ích. Tín nhiệm là mệnh giá của đội dữ liệu và đó là một yếu tố quan trọng để đảm bảo mức độ tín nhiệm cao. Từ kinh nghiệm của tôi, có rất nhiều câu hỏi từ người dùng cuối mà ý nghĩa của chúng thậm chí không còn nữa. Nên, trong bài trình bày này, tôi sẽ nói về những câu hỏi đó và các vấn đề cần phải giải quyết để giúp công việc BI trở nên ít nhạy cảm hơn và đặc biệt là sử dụng mã để đạt được điều này.
2. Vấn đề với Business Intelligence (BI)
Business Intelligence (BI) là một lĩnh vực rất phức tạp và tồn tại nhiều vấn đề. Một số vấn đề phổ biến là sự phụ thuộc vào các phiên bản, khả năng tái sử dụng mã, quản lý phiên bản và kiểm soát chất lượng. Đặc biệt, BI rất phụ thuộc vào mô hình dữ liệu của nó, vì vậy việc quản lý sự thay đổi trong mô hình dữ liệu trở thành một thách thức lớn. Đối với mỗi thay đổi trong mô hình dữ liệu, tất cả các báo cáo, đồ thị và bảng liên quan cũng phải thay đổi. Việc làm điều này một cách thủ công và tỷ mỷ là không thể. Đồng thời, sự phức tạp của BI cũng đòi hỏi khả năng hiển thị dữ liệu thị giác, điều này làm cho việc sử dụng mã trong lĩnh vực này trở nên khó khăn. Mặc dù các công cụ và phần mềm BI ngày càng phát triển, nhưng những phần mềm này cần cải thiện để giảm thiểu sự nhạy cảm và nâng cao tính nhất quán của công việc BI.
3. Giới thiệu về Data Ops
Data Ops sẽ là một giải pháp để cải thiện công việc BI và làm giảm sự nhạy cảm trong quy trình dữ liệu. Lấy cảm hứng từ lĩnh vực DevOps, Data Ops áp dụng các nguyên lý kỹ thuật và kỹ thuật tự động nhằm tối ưu hóa việc quản lý dữ liệu và ứng dụng dữ liệu. Mục tiêu của Data Ops là tạo ra một mạng lưới liên kết giữa các phần tử trong quy trình dữ liệu và đảm bảo tính tương thích và nhất quán giữa chúng. Công cụ và phần mềm Data Ops giúp quản lý mô hình dữ liệu, tự động hóa quy trình phát triển dữ liệu, kiểm soát phiên bản và tự động hóa trong UI cho người dùng cuối. Data Ops cung cấp một cách tiếp cận tổ chức hóa cũng như các phương pháp cho việc xây dựng, triển khai và tối ưu hóa công việc dữ liệu trong lĩnh vực BI.
4. Những thách thức của Data Ops
Mặc dù có nhiều tiềm năng, nhưng tiếp cận Data Ops cũng đặt ra một số thách thức. Dưới đây là một số thách thức chính mà chúng ta cần đối mặt khi triển khai Data Ops:
4.1 Khả năng kéo dài của Data Ops
Một trong những khó khăn lớn nhất khi triển khai Data Ops là tương thiên giữa những người dùng cuối và những người xây dựng nền tảng dữ liệu. Có những người dùng cuối không muốn vướng vào mã và công cụ phức tạp, trong khi những người xây dựng và quản lý dữ liệu muốn có sự tương tác với mã và kiểm soát chất lượng cao hơn. Việc tìm ra một cách kết hợp hai yêu cầu này một cách tự nhiên là vô cùng quan trọng để triển khai Data Ops thành công.
4.2 Vấn đề phụ thuộc và quy mô
Data Ops phụ thuộc vào sự làm việc đồng bộ giữa các thành phần trong quy trình dữ liệu. Mô hình dữ liệu, luồng dữ liệu, biểu đồ và bảng dữ liệu là các phần tử phụ thuộc lẫn nhau và điều này dẫn đến rất nhiều mức độ phức hợp. Mỗi thay đổi trong mô hình dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến tất cả các phần tử khác và điều này làm việc phức tạp hơn. Việc quản lý các phụ thuộc và quy mô trong Data Ops là một thách thức lớn cần được giải quyết để đạt được tính nhất quán và duy trì tính tin cậy của hệ thống dữ liệu.
4.3 Sự phức tạp của BI và cần đến công cụ tốt hơn
Công việc BI đòi hỏi sự hiển thị dữ liệu thị giác một cách rõ ràng và dễ hiểu. Các công cụ hiện tại cung cấp các khả năng nhìn thị giác nhưng cần có sự cải thiện để giảm thiểu sự nhạy cảm và đảm bảo tính nhất quán của công việc BI. Đồng thời, việc sử dụng mã trong lĩnh vực này cũng trở nên khó khăn, do đó đòi hỏi công cụ phù hợp để kết hợp công việc mã với khả năng hiển thị dữ liệu thị giác.
5. Data Ops và DevOps: Một phương pháp
Data Ops có thể học và áp dụng các kỹ thuật từ lĩnh vực DevOps. DevOps đã chứng minh được tính hiệu quả của mình trong việc quản lý quy trình và tối ưu hóa việc phát triển phần mềm. Điểm chung giữa Data Ops và DevOps là cả Hai đều tập trung vào việc tự động hóa quy trình và sự đồng bộ giữa các phần tử trong quy trình đó. Bằng cách áp dụng những nguyên tắc và kỹ thuật tương tự, Data Ops có thể giúp cải thiện tính nhất quán, tin cậy và hiệu suất của công việc BI.
5.1 Đồng bộ hóa thay đổi
Việc đồng bộ hóa quy trình thay đổi là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của Data Ops. Điều này đảm bảo rằng mọi thay đổi trong mô hình dữ liệu, từ nguồn dữ liệu đến biểu đồ và bảng dữ liệu, đều được cập nhật một cách tự động và có thể kiểm tra. Quá trình này bao gồm việc sử dụng công cụ quản lý phiên bản để theo dõi và kiểm soát các thay đổi, cũng như việc xây dựng các quy trình phê duyệt và kiểm tra chất lượng.
5.2 Kiểm soát phiên bản và phân quyền
Kiểm soát phiên bản là yếu tố quan trọng khác trong Data Ops. Nó cho phép xác định và theo dõi sự thay đổi trong mô hình dữ liệu và các phần tử liên quan. Qua việc áp dụng quyền phân quyền, chúng ta có thể kiểm soát quyền truy cập của các nhóm và cá nhân vào các phiên bản dữ liệu. Điều này giúp tăng tính bảo mật và giảm thiểu các lỗi không xác định.
5.3 Tự động hóa trong quy trình phát triển
Kỹ thuật tự động hóa là yếu tố quan trọng thứ ba trong Data Ops. Bằng cách áp dụng tự động hóa trong quy trình phát triển dữ liệu, chúng ta có thể tăng cường tính nhất quán và đồng bộ giữa các phần tử. Sử dụng công cụ và quy trình phù hợp, chúng ta có thể đạt được sự tự động hóa trong việc xây dựng mô hình dữ liệu, kiểm tra chất lượng dữ liệu và triển khai các cập nhật.
6. Thực hiện Data Ops: Cách bắt đầu
Để bắt đầu triển khai Data Ops, hãy xem xét các phương pháp sau:
6.1 Cài đặt hệ thống quản lý phiên bản
Việc cài đặt hệ thống quản lý phiên bản (VCS) là một bước quan trọng để quản lý thay đổi trong mô hình dữ liệu. VCS giúp theo dõi, quản lý và kiểm soát các phiên bản và thay đổi. Bằng việc sử dụng VCS, chúng ta có thể theo dõi lịch sử thay đổi, xác định nguyên nhân sự cố và phục hồi bất kỳ phiên bản nào.
6.2 Sử dụng công cụ phát triển BI
Việc sử dụng công cụ phát triển BI là một phương pháp quan trọng để áp dụng Data Ops. Công cụ này giúp xây dựng và quản lý mô hình dữ liệu, cung cấp khả năng tương tác với mã và tự động hóa quy trình phát triển. Bằng việc sử dụng công cụ phát triển BI, chúng ta có thể kiểm soát và đồng bộ hóa các phần tử trong quy trình dữ liệu.
6.3 Tạo kiểm thử và tối ưu hóa tự động
Tạo các bài kiểm tra và tối ưu hóa tự động là một phần quan trọng của Data Ops. Việc thực hiện các bài kiểm tra giúp đảm bảo tính nhất quán và chất lượng dữ liệu, trong khi việc tối ưu hóa tự động giúp tăng cường hiệu suất và giảm thiểu sự nhạy cảm. Công cụ và quy trình phát triển BI cùng với các công cụ kiểm thử và tối ưu hóa sẽ hỗ trợ việc thực hiện kiểm thử và tối ưu hóa tự động trong quy trình Data Ops.
7. Kết luận
Dự án Data Ops có tiềm năng lớn để cải thiện công việc BI trong công ty. Bằng cách áp dụng tự động hóa và quy trình phát triển dữ liệu, Data Ops giúp đồng bộ hóa dữ liệu, tạo ra sự nhất quán và tăng cường tính tin cậy trong công việc BI. Mặc dù vẫn còn một số thách thức cần đối mặt, nhưng qua việc sử dụng các kỹ thuật và tiềm năng từ DevOps, chúng ta có thể thực hiện Data Ops một cách hiệu quả. Với sự phát triển của công cụ và phần mềm, chúng ta có thể đạt được một quy trình BI tối ưu hơn, ổn định hơn và đáng tin cậy hơn.
**Tải về:** [Tạo dữ liệu của riêng bạn với Glean](https://glean.io)