DevOps và DataOps là hai công việc có sự khác biệt rõ ràng. Cả hai đều được thiết kế dựa trên phương pháp Agile để tăng tốc chu kỳ làm việc. Trong khi DevOps tập trung vào phát triển sản phẩm, DataOps chú trọng đến phân tích dữ liệu. Cả DevOps và DataOps đều liên kết với nhau và rất quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp.
Hoạt động phát triển, hay DevOps, là sự kết hợp giữa phát triển sản phẩm kỹ thuật và phân phối sản phẩm. Nhóm phân phối cung cấp thông tin cho nhóm kỹ thuật khi cần phát triển sản phẩm mới hoặc nâng cấp, và bên kỹ thuật sau đó sẽ lập kế hoạch để tạo ra sản phẩm đó. Để giảm chi phí phát triển sản phẩm và đẩy nhanh thời gian sản xuất, DevOps tập hợp các thành viên lại với nhau. Cùng với việc loại bỏ các rào cản giữa các nhóm dev, tester,… dự án có thể được đẩy nhanh hơn, hoặc nâng cao quy mô, tăng cường bảo mật và độ tin cậy. Các doanh nghiệp hiện nay có thể cung cấp phần mềm chỉ trong vài ngày, hoặc thậm chí là vài giờ, thay vì hàng năm nhờ vào DevOps.
Trong khi đó, hoạt động Dữ liệu, hay DataOps, nhằm cung cấp các giải pháp phân tích và dữ liệu chất lượng cao với tốc độ nhanh hơn và đáng tin cậy hơn theo thời gian. Phát triển nhanh, sản xuất tinh gọn và kiểm soát quy trình thống kê là các phương pháp sản xuất cơ bản và đóng vai trò nền tảng cho DataOps. Tìm kiếm dữ liệu phù hợp cho ứng dụng một cách nhanh chóng là mục tiêu của hoạt động dữ liệu. Để đáp ứng yêu cầu kinh doanh về insight, nó tập hợp người dùng doanh nghiệp, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, Công nghệ thông tin và nhà phát triển ứng dụng. Sau đó, để đạt được các mục tiêu kinh doanh, DataOps hoạt động nhằm liên tục cải tiến và sửa đổi các mô hình dữ liệu, hình ảnh hóa, báo cáo và bảng điều khiển kĩ thuật số.
Đầu ra: DevOps mang đến một sản phẩm chất lượng; DataOps sử dụng dữ liệu chất lượng cao để tạo ra kết quả đầu ra chất lượng cao.
Đội nhóm: DevOps làm việc với các nhóm kỹ thuật và phát triển; DataOps làm việc với người dùng doanh nghiệp, nhà phát triển ứng dụng và hoạt động Công nghệ thông tin.
Thời gian chu kỳ: DevOps cố gắng để có vòng đời phát hành phần mềm ngắn hơn để đáp ứng nhu cầu kinh doanh; DataOps cố gắng xây dựng một đường dẫn dữ liệu liên tục để người dùng có thể “tự cung tự cấp.”
Hoạt động: DevOps chạy các chu kỳ có thể lặp lại, rất giống nhau; DataOps liên tục giải quyết các thách thức về dữ liệu mới đồng thời thay đổi dữ liệu liên quan đến nhiều nguồn và nhu cầu.
GCT Solutions đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc triển khai giải pháp AI và phát triển các nền tảng số hiện đại nhằm nâng cao hiệu quả vận hành một cách rõ ràng và có thể đo lường. Với năng lực về AI Services, AI Consulting, Platform Modernization and Software Engineering chúng tôi giúp tổ chức mở rộng quy mô công nghệ, tối ưu hoạt động và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số.