DataOps trình bày một cách tiếp cận toàn diện để thiết kế, xây dựng, di chuyển và sử dụng dữ liệu trong một tổ chức. Nó nhằm mục đích tối đa hóa giá trị kinh doanh của dữ liệu và cơ sở hạ tầng cơ bản của nó, cả tại chỗ và trên đám mây. DataOps rất cần thiết cho các sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số như di chuyển sang đám mây, DevOps, áp dụng cơ sở dữ liệu nguồn mở và quản trị dữ liệu.
Tuy nhiên, không nên nhầm lẫn DataOps với các hoạt động dữ liệu, vốn đề cập đến các nhiệm vụ và hoạt động thông thường cần thiết để quản lý và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu của một tổ chức. Hoạt động dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ chiến lược dữ liệu nào, nhưng DataOps vượt xa các nhiệm vụ cơ bản này để tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để thúc đẩy giá trị kinh doanh thông qua cải tiến liên tục và tự động hóa.
Bằng cách áp dụng cách tiếp cận và tư duy DataOps, các tổ chức có thể cải thiện chất lượng và tốc độ của quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu, trở nên nhanh nhẹn và đáp ứng hơn với nhu cầu kinh doanh đang thay đổi. Trước tiên, hãy xem xét toàn diện về DataOps để chúng ta có thể thấy bức tranh toàn cảnh hơn.
DataOps là gì?
DataOps là một kỹ thuật lặp để xây dựng và quản lý kiến trúc dữ liệu phân tán có thể chạy nhiều ứng dụng nguồn mở. Nhiệm vụ của DataOps là tạo ra giá trị cho các doanh nghiệp từ các tập dữ liệu lớn.
Nó “là một phương pháp quản lý dữ liệu hợp tác tập trung vào việc cải thiện khả năng giao tiếp, tích hợp và tự động hóa các luồng dữ liệu giữa người quản lý dữ liệu và người tiêu dùng dữ liệu trong một tổ chức. Mục tiêu của DataOps là cung cấp giá trị nhanh hơn bằng cách tạo khả năng phân phối có thể dự đoán được và quản lý thay đổi dữ liệu, mô hình dữ liệu và các tạo phẩm liên quan. DataOps sử dụng công nghệ để tự động hóa thiết kế, triển khai và quản lý phân phối dữ liệu với các cấp quản trị phù hợp và nó sử dụng siêu dữ liệu để cải thiện khả năng sử dụng và giá trị của dữ liệu trong môi trường động,” theo Gartner.
Nắm bắt SDDC và DevOps để tăng tốc chuyển đổi kỹ thuật số
Cách tiếp cận DataOps, lấy ý tưởng từ sự thay đổi mô hình DevOps, tập trung vào việc tăng tốc độ phát triển phần mềm để sử dụng với các khung xử lý dữ liệu lớn. DataOps cũng khuyến khích các bên liên quan trong ngành kinh doanh cộng tác với các nhóm kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và phân tích nhằm nỗ lực giảm bớt khoảng cách giữa hoạt động CNTT và nhóm phát triển phần mềm. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu của tổ chức có thể được sử dụng theo cách phù hợp và hiệu quả nhất để mang lại kết quả mong muốn cho hoạt động kinh doanh.
DataOps tích hợp nhiều khía cạnh của CNTT, chẳng hạn như phát triển dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, trích xuất dữ liệu, chất lượng dữ liệu, quản trị dữ liệu, kiểm soát truy cập dữ liệu, lập kế hoạch năng lực trung tâm dữ liệu và vận hành hệ thống, vì nó bao gồm rất nhiều vòng đời của dữ liệu. Thông thường, nhà khoa học dữ liệu trưởng hoặc giám đốc phân tích của công ty lãnh đạo nhóm DataOps bao gồm các chuyên gia như kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích.
Các khung và bộ công cụ liên quan tồn tại để hỗ trợ cách tiếp cận DataOps nhằm cộng tác và linh hoạt hơn, nhưng không giống như DevOps, không có giải pháp phần mềm nào dành riêng cho “DataOps”. Các công cụ cho mục đích này bao gồm các chương trình trích xuất-biến đổi-tải (ETL), trình phân tích nhật ký và màn hình hệ thống. Ngoài phần mềm nguồn mở cho phép các ứng dụng kết hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, các công cụ hỗ trợ kiến trúc vi dịch vụ cũng thường được kết nối với phong trào DataOps.
Hoạt động dữ liệu không phải là DataOps
Với DataOps, những người ra quyết định và phần mềm ra quyết định có thể hưởng lợi từ việc tăng cường hợp tác cũng như cung cấp dữ liệu và thông tin chuyên sâu nhanh chóng. Một thành phần quan trọng của DataOps là tự động hóa các quy trình, tương tự như các quy trình trong DevOps, nhằm thúc đẩy tính minh bạch và chia sẻ dữ liệu. Thuật ngữ “DataOps” không có nghĩa là ám chỉ bất kỳ loại phần cứng hoặc phần mềm phụ trợ nào.
Ngược lại, hoạt động dữ liệu phân tích bức tranh lớn. Dữ liệu và đường dẫn dữ liệu là một phần của bức tranh này, cũng như các yêu cầu hoạt động về tính khả dụng, tính toàn vẹn và hiệu suất của dữ liệu, cũng như cơ sở hạ tầng kết hợp mà dữ liệu tồn tại. Mục đích của hoạt động dữ liệu là tối đa hóa giá trị kinh doanh của cả dữ liệu và đường ống. Những gì cần được kiểm tra, giám sát, phân tích, điều chỉnh, bảo mật, v.v., là cơ sở hạ tầng trong đường ống.
DataOps hoạt động như thế nào?
DataOps tìm cách quản lý dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh bằng cách tích hợp các phương pháp DevOps và Agile. Ví dụ: nếu tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng là mục tiêu, thì DataOps sẽ sắp xếp dữ liệu theo cách để có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm tiếp thị tốt hơn. Các kỹ thuật DevOps được sử dụng để tối ưu hóa mã, xây dựng sản phẩm và phân phối, trong khi các quy trình Agile được sử dụng để phát triển phân tích và quản trị dữ liệu.
DataOps không chỉ là viết mã mới; đó cũng là về hợp lý hóa và cải thiện kho dữ liệu. DataOps, lấy cảm hứng từ sản xuất tinh gọn, sử dụng kiểm soát quy trình thống kê (SPC) để đảm bảo quy trình phân tích luôn được theo dõi và xác thực. Sử dụng SPC, bạn có thể yên tâm rằng số liệu thống kê của mình luôn nằm trong giới hạn hợp lý đồng thời cải thiện tốc độ và độ chính xác của quá trình xử lý dữ liệu. Với việc sử dụng SPC, các nhà phân tích dữ liệu có thể được thông báo ngay lập tức nếu xảy ra sự cố hoặc lỗi không mong muốn.
DataOps dưới dạng Dịch vụ cung cấp những gì?
DataOps dưới dạng Dịch vụ kết hợp các dịch vụ được quản lý để thu thập và xử lý dữ liệu với nền tảng quản lý phân tích dữ liệu/dữ liệu lớn đa đám mây. Với sự trợ giúp của các thành phần, nó cung cấp các nền tảng dữ liệu lớn được xây dựng có mục đích, có thể mở rộng, tuân theo các phương pháp hay nhất về bảo vệ, bảo mật và quản trị dữ liệu.
Hiểu tầm quan trọng của Dữ liệu dưới dạng Dịch vụ trong thế giới ưu tiên kỹ thuật số
Cung cấp thông tin chuyên sâu về dữ liệu theo thời gian thực là định nghĩa về hoạt động dữ liệu dưới dạng dịch vụ. Nó tạo điều kiện cải thiện giao tiếp và làm việc theo nhóm giữa các nhóm và thành viên trong nhóm, đồng thời giảm thời gian chu kỳ của các ứng dụng khoa học dữ liệu. Điều cần thiết là tăng tính minh bạch bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để thấy trước mọi tình huống có thể xảy ra. Bất cứ khi nào khả thi, các quy trình được thiết kế để tái sử dụng mã và đảm bảo chất lượng dữ liệu được cải thiện. Một trung tâm dữ liệu duy nhất, có thể tương tác được tạo ra như là kết quả của mọi thứ.
Vai trò của hoạt động dữ liệu trong một doanh nghiệp là gì?
Hoạt động dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu của một tổ chức. Một số tác vụ và hoạt động phổ biến là một phần của hoạt động dữ liệu bao gồm:
- Nhập dữ liệu: Quá trình đưa dữ liệu vào hệ thống lưu trữ hoặc đường truyền dữ liệu của tổ chức.
- Chuyển đổi dữ liệu: Quá trình làm sạch, làm phong phú và định dạng dữ liệu để có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
- Lưu trữ dữ liệu: Quá trình tổ chức và lưu trữ dữ liệu theo cách an toàn, có thể mở rộng và có thể truy cập được.
- Truy cập dữ liệu: Quá trình cấp cho người dùng quyền truy cập vào dữ liệu một cách có kiểm soát và an toàn.
- Sao lưu và phục hồi dữ liệu: Quá trình tạo bản sao dữ liệu cho mục đích khắc phục thảm họa.
Bằng cách đảm bảo rằng các tác vụ này được thực hiện hiệu quả và hiệu quả, hoạt động dữ liệu giúp các tổ chức thu được giá trị từ dữ liệu của họ và đưa ra quyết định sáng suốt. Họ cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì độ tin cậy, bảo mật và hiệu suất của cơ sở hạ tầng dữ liệu của tổ chức.
Những vấn đề nào làm hoạt động dữ liệu giải quyết trong một doanh nghiệp?
Hoạt động dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp giải quyết nhiều vấn đề, bao gồm:
- Các vấn đề di chuyển trên đám mây: Hoạt động dữ liệu có thể giúp đảm bảo xác định chính xác nguyên nhân cốt lõi của các vấn đề về hiệu suất, cho dù đó là do môi trường đám mây hay các yếu tố khác.
- Tư duy phản ứng: Hoạt động dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp dự đoán các vấn đề về hiệu suất thay vì phản ứng với chúng, cải thiện trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng quan trọng đối với doanh nghiệp.
- Lỗ hổng kỹ năng: Hoạt động dữ liệu có thể giúp các tổ chức giải quyết tình trạng thiếu hụt trong các lĩnh vực chính như kiến trúc đám mây, lập kế hoạch CNTT, điều phối và tự động hóa.
- Gián đoạn đường truyền dữ liệu: Các hoạt động dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp đảm bảo rằng dữ liệu tiếp tục lưu thông trơn tru và không bị gián đoạn, ngay cả khi gặp phải các vấn đề về hệ thống nội bộ hoặc nhập dữ liệu.
- Tiêu thụ dữ liệu tự phục vụ: Hoạt động dữ liệu có thể giúp các tổ chức giúp người dùng ngành nghề kinh doanh (LOB) dễ dàng định vị, truy cập và diễn giải dữ liệu phù hợp từ nhiều nguồn.
- Thay đổi cơ sở dữ liệu: Hoạt động dữ liệu có thể giúp các tổ chức áp dụng các phương pháp DevOps để thực hiện các thay đổi đối với cấu trúc dữ liệu của họ nhanh hơn và an toàn hơn mà không gây ra tắc nghẽn hoặc gây ra rủi ro.
- Cân bằng tính khả dụng cao và chi phí: Hoạt động dữ liệu có thể giúp các tổ chức tìm được sự cân bằng giữa việc duy trì các ứng dụng quan trọng “luôn bật” và quản lý chi phí.
- Chuyển đổi tổ nghiệp vụ: Hoạt động dữ liệu có thể giúp các nhóm hoạt động nắm bắt sự thay đổi và phát triển từ chuyên gia về cơ sở dữ liệu thành chuyên gia về dữ liệu, tận dụng các công nghệ mới như cơ sở dữ liệu tự trị, trí tuệ nhân tạo và máy học.
Kỹ sư vận hành dữ liệu làm gì?
Kỹ sư vận hành dữ liệu chịu trách nhiệm thiết kế, triển khai và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu của một tổ chức. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như:
- Thiết lập và cấu hình hệ thống lưu trữ dữ liệu chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, hồ dữ liệu và kho dữ liệu.
- Thiết kế và triển khai đường ống dữ liệu để di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.
- Giám sát và khắc phục sự cố cơ sở hạ tầng dữ liệu để đảm bảo nó hoạt động trơn tru và hiệu quả.
- Thực hiện các biện pháp an ninh để bảo vệ dữ liệu và ngăn chặn truy cập trái phép.
- Cộng tác với nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và các bên liên quan khác để hiểu các yêu cầu dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu đang được sử dụng hiệu quả.
Ngoài các nhiệm vụ kỹ thuật này, các kỹ sư vận hành dữ liệu cũng có thể chịu trách nhiệm quản lý ngân sách, phát triển các chiến lược quản lý dữ liệu và liên lạc với các bên liên quan về các vấn đề liên quan đến dữ liệu. Họ có thể làm việc trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và công nghệ.
Lương kỹ sư vận hành dữ liệu
Dữ liệu là vàng mới và ngành công nghiệp này đòi hỏi thợ kim hoàn. Bạn có biết rằng tổng thu nhập trung bình của một trung tâm dữ liệu hoặc người quản lý hoạt động ở Đức là 74.763 EUR mỗi năm hoặc 36 EUR mỗi giờ, theo báo cáo của Mức lươngexpert.com? Hơn nữa, họ nhận được tiền thưởng trung bình là 5,256 € mỗi năm. Mức lương ước tính dựa trên khảo sát các doanh nghiệp ở Đức và những người lao động ẩn danh của họ. Mức thù lao trung bình cho một trung tâm dữ liệu hoặc người quản lý vận hành cấp đầu vào (1-3 năm kinh nghiệm) là 52.556 Euro. Ngược lại, mức thù lao trung bình của một trung tâm dữ liệu hoặc người quản lý vận hành cấp cao (hơn 8 năm kinh nghiệm) là 92.791 €.
Những điểm chính
Thao tác dữ liệu;
- Tham khảo các quy trình và hệ thống được sử dụng để quản lý và xử lý dữ liệu trong một doanh nghiệp. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- Rất quan trọng đối với các doanh nghiệp vì chúng cho phép các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu chính xác và cập nhật. Điều này có thể dẫn đến hiệu quả được cải thiện, dịch vụ khách hàng tốt hơn và tăng lợi nhuận.
- Yêu cầu lập kế hoạch và quản lý cẩn thận để đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn và tuân thủ. Điều này bao gồm bảo vệ chống vi phạm dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu chỉ được sử dụng cho các mục đích được phép.
- Có thể phức tạp, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có lượng dữ liệu lớn hoặc những doanh nghiệp hoạt động trong các ngành được quản lý. Trong những trường hợp này, có thể cần phải đầu tư vào các công cụ và công nghệ chuyên biệt để quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.
- Là một thành phần quan trọng của một chiến lược dữ liệu thành công. Bằng cách đầu tư vào các hoạt động dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp có thể cải thiện khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
Kết luận
Khi khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu tăng lên, các thủ tục và kỹ thuật trích xuất thông tin chi tiết mới được yêu cầu. IDC dự đoán khối lượng dữ liệu được tạo sẽ tăng lên 163 zettabyte vào năm 2025, với 36% dữ liệu đó được tổ chức. Các công nghệ, quy trình và cơ cấu tổ chức hiện tại không được trang bị đầy đủ để xử lý sự tăng trưởng to lớn về dữ liệu đầu vào và kỳ vọng giá trị ngày càng tăng đối với đầu ra dữ liệu. Do phần lớn lực lượng lao động yêu cầu quyền truy cập vào dữ liệu này để thực hiện các nhiệm vụ của họ, nên cần phải có sự thay đổi trong triết lý để vượt qua các rào cản về văn hóa và tổ chức nhằm cung cấp các luồng dữ liệu có thể mở rộng, lặp lại và có thể dự đoán được.
Thay đổi này diễn ra do cuộc cách mạng DataOps. Các công ty sẽ được khuyến khích áp dụng các quy trình và công nghệ cần thiết để tránh những cơn đau đầu liên quan đến dữ liệu trong tương lai. Hoạt động dữ liệu tạo điều kiện tạo ra các luồng dữ liệu có thể mở rộng, có thể lặp lại và có thể dự đoán được cho mọi trường hợp sử dụng. Các tổ chức có thể sử dụng các hoạt động dữ liệu để cho phép tích hợp, tự động hóa và giám sát các luồng dữ liệu cho các kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
- 1
- a
- có khả năng
- Giới thiệu
- đẩy nhanh tiến độ
- truy cập
- Truy cập dữ liệu
- có thể truy cập
- Theo
- chính xác
- chính xác
- chính xác
- ngang qua
- hoạt động
- Ngoài ra
- địa chỉ
- nhận nuôi
- Nhận nuôi
- Nhận con nuôi
- chống lại
- nhanh nhẹn
- AI
- Mục tiêu
- luôn luôn
- số lượng
- phân tích
- Các nhà phân tích
- phân tích
- phân tích
- và
- Nặc Danh
- dự đoán
- các ứng dụng
- Đăng Nhập
- phương pháp tiếp cận
- thích hợp
- kiến trúc
- khu vực
- tự động hóa
- Tự động hóa
- tự trị
- sẵn có
- Trung bình cộng
- sao lưu
- Cân đối
- rào cản
- dựa
- cơ bản
- bởi vì
- trở thành
- được
- hưởng lợi
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Hơn
- giữa
- Ngoài
- lớn
- Dữ Liệu Lớn.
- Bức tranh lớn
- lớn hơn
- Thêm các lợi ích
- vi phạm
- Nghỉ giải lao
- Đưa
- Ngân sách
- Xây dựng
- xây dựng
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- Sức chứa
- cẩn thận
- trường hợp
- trường hợp
- Nguyên nhân
- gây ra
- Trung tâm
- thay đổi
- Những thay đổi
- thay đổi
- chánh
- đám mây
- mã
- hợp tác
- hợp tác
- hợp tác
- bộ sưu tập
- kết hợp
- kết hợp
- Chung
- thông thường
- giao tiếp
- Giao tiếp
- Các công ty
- Của công ty
- Bồi thường
- phức tạp
- compliant
- thành phần
- các thành phần
- toàn diện
- Bao gồm
- phần kết luận
- nhầm lẫn
- kết nối
- Người tiêu dùng
- tiêu thụ
- nội dung
- liên tiếp
- liên tục
- Ngược lại
- điều khiển
- kiểm soát
- Chuyển đổi
- hợp tác
- Chi phí
- có thể
- tạo ra
- Tạo
- quan trọng
- văn hóa
- Current
- khách hàng
- Dịch Vụ CSKH
- dữ liệu
- truy cập dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Vi phạm dữ liệu
- Trung tâm dữ liệu
- cơ sở hạ tầng dữ liệu
- quản lý dữ liệu
- xử lý dữ liệu
- bảo vệ dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- nhà khoa học dữ liệu
- bộ dữ liệu
- chia sẻ dữ liệu
- lưu trữ dữ liệu
- chiến lược dữ liệu
- hướng dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- Ra quyết định
- người ra quyết định
- quyết định
- dành riêng
- cung cấp
- giao hàng
- nhu cầu
- triển khai
- triển khai
- Thiết kế
- thiết kế
- thiết kế
- phát triển
- phát triển
- Phát triển
- ĐÃ LÀM
- khác nhau
- kỹ thuật số
- chuyển đổi kỹ thuật số
- thiên tai
- phân phối
- lái xe
- năng động
- dễ dàng hơn
- Hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- nỗ lực
- ôm hôn
- cho phép
- cho phép
- bao trùm
- khuyến khích
- ky sư
- Kỹ Sư
- Kỹ sư
- làm giàu
- đảm bảo
- đảm bảo
- đảm bảo
- nhập cảnh cấp
- Môi trường
- lôi
- đặc biệt
- thiết yếu
- ước tính
- vv
- Ether (ETH)
- EUR
- Euro
- Ngay cả
- tất cả mọi thứ
- thi hành
- mong đợi
- kinh nghiệm
- các chuyên gia
- khía cạnh
- tạo điều kiện
- tạo điều kiện
- phải đối mặt với
- các yếu tố
- nhanh hơn
- khả thi
- tài chính
- Tìm kiếm
- Tên
- dòng chảy
- Chảy
- Tập trung
- tập trung
- theo
- khung
- từ
- Hơn nữa
- tương lai
- Gartner
- thu thập
- Nước Đức
- mục tiêu
- Đi
- Gói Vàng
- quản trị
- cấp
- lớn hơn
- tổng
- Phát triển
- Tăng trưởng
- xử lý
- xảy ra
- phần cứng
- đau đầu
- chăm sóc sức khỏe
- giúp đỡ
- Cao
- toàn diện
- Độ đáng tin của
- HTTPS
- Hub
- Hỗn hợp
- xác định
- thực hiện
- quan trọng
- nâng cao
- cải thiện
- cải thiện
- cải thiện
- in
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- lợi tức
- Tăng lên
- tăng
- tăng
- các ngành công nghiệp
- ngành công nghiệp
- thông báo
- Cơ sở hạ tầng
- khả năng phán đoán
- những hiểu biết
- lấy cảm hứng từ
- ví dụ
- Tích hợp
- Tích hợp
- hội nhập
- tính toàn vẹn
- nội bộ
- tương thích
- giới thiệu
- Đầu tư
- đầu tư
- các vấn đề
- IT
- Key
- Biết
- lớn
- dẫn
- Dẫn
- học tập
- niveaux
- tận dụng
- Dòng
- cuộc sống
- Xem
- máy
- học máy
- thực hiện
- làm cho
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- Quản lý
- quản lý
- cách thức
- sản xuất
- nhiều
- Marketing
- max-width
- Tối đa hóa
- Các thành viên
- Siêu dữ liệu
- phương pháp
- microservices
- di cư
- Tư duy
- Sứ mệnh
- mô hình
- theo dõi
- giám sát
- màn hình
- chi tiết
- hầu hết
- di chuyển
- phong trào
- di chuyển
- nhiều
- cần thiết
- nhu cầu
- Mới
- Công nghệ mới
- Mục tiêu
- mục tiêu
- cung cấp
- Cung cấp
- Nhân viên văn phòng
- mã nguồn mở
- Phần mềm mã nguồn mở
- hoạt động
- hoạt động
- Hoạt động
- Tối ưu hóa
- dàn nhạc
- cơ quan
- tổ chức
- tổ chức
- Tổ chức
- tổ chức
- Nền tảng khác
- mô hình
- một phần
- hiệu suất
- triết lý
- hình ảnh
- đường ống dẫn
- lập kế hoạch
- nền tảng
- Nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Play
- Bài đăng
- thực hành
- thực hành
- Dự đoán
- quà
- ngăn chặn
- vấn đề
- thủ tục
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- Sản xuất
- Sản phẩm
- lợi nhuận
- Khóa Học
- thúc đẩy
- bảo vệ
- bảo vệ
- bảo vệ
- cho
- mục đích
- mục đích
- chất lượng
- Mau
- nhanh
- Tỷ lệ
- thời gian thực
- dữ liệu theo thời gian thực
- hợp lý
- nhận
- khuyến nghị
- phục hồi
- giảm
- quy định
- liên quan
- độ tin cậy
- có thể lặp lại
- Báo cáo
- cần phải
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- chịu trách nhiệm
- đáp ứng
- REST của
- kết quả
- Kết quả
- bán lẻ
- Cuộc cách mạng
- tăng
- Nguy cơ
- Vai trò
- nguồn gốc
- chạy
- chạy
- một cách an toàn
- khả năng mở rộng
- Khoa học
- Nhà khoa học
- các nhà khoa học
- an toàn
- Bảo mật
- an ninh
- Tìm kiếm
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- bộ
- chia sẻ
- thay đổi
- thiếu hụt
- nên
- ý nghĩa
- tương tự
- duy nhất
- thông suốt
- So
- Phần mềm
- phát triển phần mềm
- Giải pháp
- động SOLVE
- một số
- nguồn
- chuyên gia
- chuyên nghành
- tốc độ
- các bên liên quan
- thống kê
- số liệu thống kê
- là gắn
- chiến lược
- Chiến lược
- tinh giản
- cấu trúc
- thành công
- như vậy
- cung cấp
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Khảo sát
- hệ thống
- hệ thống
- Hãy
- mất
- nhiệm vụ
- nhóm
- đội
- làm việc theo nhóm
- Kỹ thuật
- kỹ thuật
- Công nghệ
- Công nghệ
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Thông qua
- thời gian
- đến
- công cụ
- Chuyển đổi
- Minh bạch
- kinh hai
- thường
- cơ bản
- hiểu
- Bất ngờ
- up-to-date
- khả năng sử dụng
- sử dụng
- ca sử dụng
- người sử dang
- Kinh nghiệm người dùng
- Người sử dụng
- tận dụng
- Bằng cách sử dụng
- xác nhận
- giá trị
- nhiều
- Thành phố Velo
- hình dung
- khối lượng
- tiền lương
- Điều gì
- liệu
- cái nào
- trong khi
- rộng
- sẽ
- ở trong
- không có
- Công việc
- công nhân
- Lực lượng lao động
- sẽ
- viết
- năm
- năm
- trên màn hình
- zephyrnet