Chuyển đổi kỹ thuật số là một quá trình tích hợp công nghệ mới nhất để đảm bảo hiệu quả và khả năng cạnh tranh tối đa của các quy trình công việc hiện có. Và Cloud (công nghệ đám mây), DevOps (Development & Operations) và Big Data (dữ liệu lớn) là 03 “trụ cột” chính giúp chuyển đổi kỹ thuật số diễn ra.

Hiển nhiên các công ty công nghệ sẽ phải sử dụng các công cụ và thực tiễn hàng đầu để duy trì tính cạnh tranh. Họ cũng nắm bắt được xu hướng mới nhất và nhanh chóng áp dụng phương pháp DevOps, Cloud và gặt hái những lợi ích từ data-driven (hướng dữ liệu) thông qua việc thực hiện phân tích chuyên sâu big data.

Mặt khác, các doanh nghiệp và tổ chức trong nhiều ngành ngoài CNTT, như y tế, dịch vụ tài chính và chính phủ đang nỗ lực đáng kể để thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số. Đối với họ nhiệm vụ này khắc nghiệt hơn nhiều, vì họ phải đối mặt với cả những thách thức về công nghệ và văn hóa, chưa kể đến nhu cầu cao về dịch vụ khách hàng và độ bảo mật.

Bây giờ, hãy bắt đầu nói về 03 “trụ cột” trong chuyển đổi kỹ thuật số và tại sao chúng là các nhân tố quan trọng nhất dẫn đến thành công.

Điện toán đám mây (Cloud computing): nền tảng của chuyển đổi kỹ thuật số thành công

Ngày càng có nhiều nhà cung cấp dịch vụ đám mây và dịch vụ, sản phẩm của họ cũng dần trưởng thành đáng kể trong thập kỷ qua. Amazon Web Services hoặc Microsoft Azure, Google Cloud Platform, DigitalOcean hoặc IBM Cloud - đây là những cái tên chính đang chia nhau thị phần không gian đám mây, và cũng là những lựa chọn hàng đầu cho các hệ thống và quy trình quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp hoặc tổ chức nào. Ví dụ như AWS đang lưu trữ dữ liệu quan trọng nhất của Bộ quốc phòng Mỹ, giành được hợp đồng trị giá 600 triệu USD với CIA chắc chắn là một bằng chứng sống động về tầm quan trọng của Cloud và sự tin tưởng của các cơ quan chính phủ dành cho công nghệ này.

Nhưng thật không may, việc chuyển dữ liệu doanh nghiệp, hệ thống và cơ sở hạ tầng sang cloud đôi khi có thể xảy ra trong một đêm và đôi khi là hoàn toàn không thể. Trong trường hợp này, cơ sở hạ tầng CNTT, quy trình làm việc và dịch vụ hiện tại cần được kiểm tra, phân loại và nhân rộng trên cloud từ đầu bởi một nhà thầu đáng tin cậy. Và trụ cột thứ hai xuất hiện tại đây - phương pháp DevOps giúp thực thi quá trình trên, và sau đây là cách nó hoạt động.

DevOps: phương pháp giúp cơ sở hạ tầng đám mây (Cloud infrastructure) hoạt động tốt hơn

DevOps là sự tiến hóa của phương pháp phân phối phần mềm Agile (phân phối phần mềm linh hoạt), tập trung vào các nhóm kỹ sư cloud automation đa chức năng, họ có khả năng cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây cho bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ nào và đảm bảo nó hoạt động mà không gặp sự cố.

Thông qua việc sử dụng các công cụ DevOps: Terraform, cho phép tạo và quản lý đơn giản cơ sở hạ tầng bất biến trên nền tảng đám mây cho mọi mục đích; Docker, cho phép đóng gói bất kỳ ứng dụng nào cùng tất cả phần mềm cần thiết để chạy chúng trong các container hoặc trong bất kỳ môi trường nào; Kubernetes, nơi quản lý các container này để đảm bảo các hoạt động trong hệ thống của bạn luôn đáng tin cậy và không bị gián đoạn.

Vì thế, DevOps đang dần trở thành xu thế và phổ biến trong nhóm công việc IT hiện nay. Nhìn chung, kết quả của ứng dụng DevOps mang lại là tăng khả năng dự đoán và độ tin cậy của quá trình vận hành, cải thiện sự hài lòng và độ gắn kết của khách hàng. Đồng thời nó còn giúp các doanh nghiệp đáp ứng tốt hơn với các thách thức, cho phép những doanh nghiệp tuy khổng lồ nhưng chậm chạp cạnh tranh được với các start-up nhanh nhẹn và lanh lợi. Tuy nhiên, để hoạt động với hiệu quả tối đa, cần phải phân tích liên tục tất cả các khía cạnh của hoạt động, nói cách khác, phân tích big data chính là điều cần được thực hiện.

Dữ liệu lớn: quên sample đi, hãy sử dụng tất cả dữ liệu hiện có

Không ngừng kiểm tra, phân tích để cải thiện liên tục tất cả các thành phần của quy trình làm việc, quan hệ khách hàng và nguồn nhân lực là điều cần thiết cho sự thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào. Biết được các chiến dịch tiếp thị có truyền tải thông điệp của bạn một cách rõ ràng hay không, liệu bạn có đạt được các mục tiêu bán hàng hay không, và liệu sản phẩm của bạn có đáp ứng hay vượt ngoài mong đợi của khách hàng hay không? Tất cả những điều này là cả một mỏ vàng kiến ​​thức kinh doanh.

Các doanh nghiệp quen với việc làm việc với các thiết bị sản xuất thử (pilot), nhóm mục tiêu, mẫu đại diện, các khảo sát và mẫu phản hồi khác nhau. Tiếc thay, bấy nhiêu vẫn chưa đủ trong thời đại số hóa mạnh mẽ hiện nay. Doanh nghiệp của bạn nên phân tích toàn bộ dữ liệu có sẵn để tránh bị vượt mặt trong cuộc đua thuần-công-nghệ khốc liệt này.

“Big data cho phép thống nhất tất cả dữ liệu có sẵn cho công ty của bạn (khác nhau về khối lượng, sự đa dạng, vận tốc và giá trị) và sử dụng thuật toán Machine Learning để sàng lọc thông qua đó tiết lộ các xu hướng ẩn, lợi nhuận và con đường tăng trưởng  hoặc các nguy cơ tiềm ẩn và phương án ứng phó.”

Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp cũng e sợ Big Data, vì dường như nó đòi hỏi các khoản đầu tư lớn để mang lại kết quả rõ ràng. Tuy nhiên, vẫn có nhiều doanh nghiệp đã sử dụng phân tích big data cho bảo mật và làm tăng lợi nhuận, cũng như củng cố vị trí của họ trên thị trường. Vậy làm thế nào để đạt được các lợi ích to lớn đó từ big data? Vì mỗi doanh nghiệp đều khác nhau và có những điểm mạnh, trở ngại riêng trên con đường thực hiện các nhiệm vụ ngắn hạn và các mục tiêu dài hạn, nên việc đi theo một con đường khuôn mẫu như một doanh nghiệp nào đó sẽ không phải là giải pháp.

Do đó, cách tốt nhất để thành công khi sử dụng phân tích big data sẽ là như sau:

1. Lập danh sách các thách thức về thị trường, cấu trúc hoặc văn hóa mà doanh nghiệp hoặc tổ chức hiện đang phải đối mặt.

2. Chọn một nguồn phản hồi đáng tin cậy phản ánh vị trí công ty của bạn trong các lĩnh vực thích hợp. Hiệu quả bán hàng có thể được theo dõi thông qua hệ thống CRM của bạn, thái độ của đối tượng mục tiêu có thể được tìm hiểu từ phương tiện truyền thông xã hội, diễn đàn hoặc hình thức phản hồi, cũng như rút trích nội dung trang web (web scraping) để lấy dữ liệu cụ thể như các lượt đề cập đến thương hiệu hoặc sản phẩm của bạn, v.v.

3. Sử dụng một nhóm big data architect (kiến ​​trúc sư Dữ liệu lớn) để tạo hệ thống phân tích dữ liệu và đặt cấu hình của nó để thêm tất cả các luồng dữ liệu sau này vào cùng một nhóm dữ liệu.

4. Sau đó, họ phải định cấu hình các mô hình Machine Learning để sàng lọc dữ liệu này để tìm các pattern quan trọng và trực quan hóa chúng trong bảng điều khiển dễ đọc và trực quan.

5. Một khi bạn đã có trong tay một quy trình phân tích bóng bẩy, bạn sẽ có thể nhận được phản hồi trong thời gian thực và đo lường tác động của các quyết định của bạn ngay lập tức.

Kết luận về tầm quan trọng của Cloud, DevOps và Big data trong chuyển đổi kỹ thuật số thành công

Như đã đề cập phía trên, chuyển đổi kỹ thuật số không phải là về việc di chuyển các máy chủ đến các trung tâm dữ liệu đám mây hoặc cài đặt một số công cụ DevOps gọn gàng. Mà nó là về các cách tiếp cận tích hợp và có cấu trúc cho tất cả các quy trình kinh doanh, nhằm tăng hiệu quả và tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Rõ ràng, đạt được sự trung thành của người dùng cuối và tăng độ truyền miệng cho thương hiệu là một trong những mục tiêu chính của bất kỳ doanh nghiệp nào, và đây là những gì chuyển đổi kỹ thuật số có thể mang lại.

Các hệ thống Big data hoạt động bằng cơ sở hạ tầng DevOps được xây dựng trên nền tảng được cung cấp bởi các nhà cung cấp Cloud service (dịch vụ đám mây). Như bạn có thể thấy, cả ba thành phần này đều rất cần thiết, nhưng sự lãnh đạo mạnh mẽ và sự hỗ trợ hết lòng của các nhà quản trị doanh nghiệp chính là mảnh ghép cuối mà bức tranh chuyển đổi số thành công cần có.

P/S: Bên cạnh đó, không thể không kể đến một đội ngũ Cloud Engineering, DevOps Engineering, và Data Science thật vững mạnh.