CEO Astronomer từ chức sau khi video ngoại tình với nữ giám đốc nhân sự gây bão mạng
Astronomer thông báo Giám đốc điều hành Andy Byron đã từ chức vài ngày sau khi bị quay video cảnh thân mật với giám đốc nhân sự công ty tại buổi hòa nhạc của Coldplay.
“Andy Byron đã nộp đơn từ chức và hội đồng quản trị đã chấp thuận. Hội đồng quản trị sẽ bắt đầu tìm kiếm giám đốc điều hành tiếp theo, trong khi đồng sáng lập kiêm Giám đốc sản phẩm Pete DeJoy giữ chức vụ CEO tạm thời”, Astronomer cho biết trong một tuyên bố.
Andy Byron xuất hiện trên màn hình lớn tại buổi hòa nhạc ở thành phố Boston (Mỹ) hôm 16.7, tay ôm chặt nữ giám đốc nhân sự Astronomer là Kristin Cabot. Điều đáng nói là cả hai đều đã có gia đình.
Andy Byron ngay lập tức trốn đi khi cặp đôi này xuất hiện trên màn hình. Chris Martin, trưởng nhóm Coldplay, bình luận dí dỏm: “Hoặc là họ đang ngoại tình, hoặc là họ chỉ đang rất ngại ngùng”.
Đoạn video ghi lại cảnh ngoại tình của Andy Byron và Kristin Cabot đã lan truyền chóng mặt trên mạng, thu hút hàng triệu lượt xem. Kèm theo đó là hàng bình luận xoay quanh chủ đề "ngoại tình nơi công sở" và "vi phạm chuẩn mực nghề nghiệp". Thậm chí, Elon Musk (Giám đốc điều hành Tesla và SpaceX) cũng để lại bình luận mặt cười dưới một bài đăng trên mạng xã hội X liên quan đến lùm xùm tình cảm của Andy Byron.
Việc Andy Byron từ chức diễn ra sau khi Astronomer cho biết công ty đã khởi động một "cuộc điều tra chính thức" về vụ việc và CEO này bị đình chỉ công tác.
“Trước tuần này, chúng tôi được biết đến là một đơn vị tiên phong trong lĩnh vực DataOps, hỗ trợ các nhóm dữ liệu triển khai mọi thứ, từ phân tích hiện đại đến trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản xuất. Lãnh đạo của chúng tôi được kỳ vọng phải làm gương trong cả hành vi và trách nhiệm. Gần đây, tiêu chuẩn đó đã không được đáp ứng”, Astronomer cho biết hôm 19.7.
Được thành lập vào năm 2015 tại bang Ohio (Mỹ), Astronomer phát triển nền tảng Astro giúp các nhóm dữ liệu xây dựng và vận hành dữ liệu hiệu quả, đảm bảo dữ liệu được cung cấp kịp thời ở quy mô lớn.
Astro hỗ trợ nhiều lĩnh vực như phân tích dữ liệu, AI và các ứng dụng dựa trên dữ liệu, được hơn 700 doanh nghiệp hàng đầu thế giới tin dùng, gồm cả Condé Nast, Electronic Arts và FanDuel.
Nhờ làn sóng AI và chuyển đổi số, nhu cầu quản trị dữ liệu tăng vọt, qua đó giúp Astronomer nhanh chóng vươn lên thành nền tảng DataOps hàng đầu thế giới.
Theo dữ liệu từ nền tảng dữ liệu GetLatka, doanh thu của Astronomer trong năm 2024 đạt 17,9 triệu USD, tăng hơn 48% so với 2023. Đó là giai đoạn Andy Byron dẫn dắt Astronomer với vai trò giám đốc điều hành. Trong khi đó, Kristin Cabot gia nhập công ty cách đây 9 tháng.
Đầu tháng 5 vừa qua, Astronomer công bố huy động được 93 triệu USD trong vòng Series D do công ty Bain Capital Ventures dẫn dắt, cùng với Salesforce Ventures và các nhà đầu tư trước đó là Insight, Meritech và Venrock, đồng thời Bosch Ventures đang tìm kiếm sự tham gia.
Vòng gọi vốn này nâng định giá Astronomer lên gần 1,3 tỉ USD, chính thức gia nhập hàng ngũ "kỳ lân" (công ty khởi nghiệp có định giá từ 1 tỉ USD trở lên).
Astronomer cho biết sẽ sử dụng nguồn vốn mới để đẩy nhanh hoạt động nghiên cứu và phát triển, đồng thời mở rộng sự hiện diện ở quốc tế một cách chiến lược.
"Tạo ra văn hóa làm việc độc hại"
Andy Byron giữ chức vụ Giám đốc điều hành Astronomer từ tháng 7.2023 với kinh nghiệm dày dặn trong quá trình điều hành cấp cao tại các công ty phần mềm và an ninh mạng.
Trong khi đó, Kristin Cabot, Giám đốc nhân sự Astronomer, gia nhập công ty này cách đây 9 tháng và tự mô tả mình trên LinkedIn là người “chinh phục được lòng tin của nhân viên ở mọi cấp bậc, từ CEO đến quản lý đến trợ lý”.
Các cựu nhân viên của Astronomer, vốn vẫn giữ liên lạc qua các nhóm chat riêng tư, cho rằng việc Andy Byron bị lộ thông tin ngoại tình là điều không thể tránh khỏi, theo trang Tech Funding News.
Không chỉ bị cư dân mạng đàm tiếu, nhiều đồng nghiệp cũ và nhân viên của Andy Byron được cho cũng vui mừng khi ông bị bẽ mặt công khai.
Một cựu nhân viên Astronomer nói với tờ The New York Post: "Các nhóm chat của cựu nhân viên tràn ngập tiếng cười. Ai cũng cảm thấy hả hê vì ông ta xứng đáng bị lộ mặt thật như vậy".
Theo những người từng làm việc tại Astronomer, Andy Byron được biết đến là nhà lãnh đạo “hung hăng, chỉ tập trung vào doanh số” và tạo ra văn hóa làm việc độc hại.
Nhiều nhân viên cũ tại Astronomer kể rằng Andy Byron thường nổi giận với bất kỳ ai phản đối ý kiến của mình, thậm chí đe dọa sa thải.
"Bạn không thể thách thức Andy Byron. Sau khi ông ta đến, văn hóa Astronomer thay đổi hoàn toàn, tính minh bạch biến mất", một cựu nhân viên tiết lộ.
Phong cách lãnh đạo của Andy Byron được cho là gây chia rẽ, với một số người mô tả ông là một nhà quản lý "độc hại", gây áp lực cao.
Mối quan hệ của Byron với Cabot làm dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về tính liêm chính trong quy trình báo cáo hành vi sai trái, quấy rối ở Astronomer. Làm sao nhân viên có thể tin tưởng bộ phận nhân sự Astronomer khi Kristin Cabot có mối quan hệ tình ái với CEO?
Scandal này xuất hiện vào thời điểm nhạy cảm khi Astronomer, vốn luôn cam kết "dữ liệu mở và đáng tin cậy", đang tuyển dụng hơn 200 nhân viên trên toàn cầu.
DataOps (vận hành dữ liệu) là một phương pháp tiếp cận giúp doanh nghiệp quản lý và vận hành toàn bộ vòng đời của dữ liệu, từ lúc thu thập đến phân tích và đưa ra quyết định. Nó kết hợp các nguyên tắc của DevOps (trong phát triển phần mềm), Agile (phát triển linh hoạt) và Lean Manufacturing (sản xuất tinh gọn) để cải thiện chất lượng, tốc độ và sự cộng tác trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Tại sao DataOps lại quan trọng?
1. Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, các tổ chức cần khai thác giá trị từ dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Tuy nhiên, việc quản lý dữ liệu thường gặp nhiều thách thức như:
Dữ liệu phân mảnh: Dữ liệu nằm rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau.
Quy trình thủ công: Nhiều công đoạn xử lý dữ liệu còn thủ công, dễ phát sinh lỗi và tốn thời gian.
Thiếu sự phối hợp: Các nhóm (kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, kinh doanh) làm việc độc lập, dẫn đến thiếu liên kết.
Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu không đáng tin cậy có thể dẫn đến những quyết định sai lầm.
2. DataOps ra đời để giải quyết những vấn đề này, giúp các tổ chức:
Tăng tốc độ: Rút ngắn thời gian từ dữ liệu thô đến thông tin có giá trị.
Nâng cao chất lượng: Đảm bảo dữ liệu chính xác, đáng tin cậy.
Thúc đẩy cộng tác: Khuyến khích sự hợp tác liền mạch giữa các nhóm.
Tự động hóa: Giảm thiểu công việc thủ công, tối ưu hóa quy trình.
Cải thiện khả năng thích ứng: Nhanh chóng điều chỉnh theo nhu cầu kinh doanh thay đổi.
Các nguyên tắc cốt lõi của DataOps
DataOps dựa trên một số nguyên tắc chính:
Cộng tác và giao tiếp: Thúc đẩy sự hợp tác giữa các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và các bên liên quan khác trong kinh doanh để đảm bảo mọi người đều hiểu rõ mục tiêu và yêu cầu.
Tự động hóa: Tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại trong đường dẫn dữ liệu từ thu thập, làm sạch, chuyển đổi đến phân tích và triển khai.
Kiểm soát phiên bản: Theo dõi mọi thay đổi trong mã, mô hình dữ liệu và cấu hình để dễ dàng khôi phục khi cần thiết.
Kiểm thử và gám sát liên tục: Thực hiện kiểm thử chất lượng dữ liệu và giám sát hiệu suất liên tục để phát hiện và khắc phục sự cố kịp thời.
Phát triển lặp đi lặp lại và liên tục cải tiến: Xây dựng và triển khai các giải pháp dữ liệu theo từng bước nhỏ, thu thập phản hồi và cải tiến liên tục.
Quản trị dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được bảo mật, tuân thủ các quy định và có khả năng truy xuất nguồn gốc rõ ràng.
Quy trình DataOps
Dù không có một quy trình cứng nhắc, DataOps thường bao gồm các giai đoạn lặp lại tương tự DevOps:
Lập kế hoạch: Xác định mục tiêu, yêu cầu kinh doanh và các nguồn dữ liệu cần thiết.
Thiết kế: Thiết kế kiến trúc dữ liệu và các đường dẫn dữ liệu.
Phát triển: Xây dựng các script, mô hình, và logic xử lý dữ liệu.
Kiểm thử: Kiểm tra chất lượng và tính chính xác của dữ liệu ở mọi giai đoạn.
Triển khai: Đưa các đường dẫn dữ liệu và mô hình vào môi trường sản xuất.
Vận hành: Đảm bảo hệ thống dữ liệu hoạt động ổn định.
Giám sát: Theo dõi hiệu suất, chất lượng dữ liệu và phát hiện bất thường.
Phản hồi: Thu thập phản hồi để liên tục cải thiện quy trình và sản phẩm dữ liệu.
Lợi ích của việc áp dụng DataOps
Cung cấp thông tin chi tiết nhanh hơn: Rút ngắn chu kỳ phát triển và triển khai các dự án dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu kịp thời hơn.
Cải thiện chất lượng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và đáng tin cậy thông qua kiểm thử và giám sát liên tục.
Giảm thiểu lỗi và rủi ro: Tự động hóa giúp giảm sai sót của con người, đồng thời kiểm soát phiên bản và khả năng khôi phục giúp giảm rủi ro.
Tăng cường sự hợp tác: Loại bỏ các rào cản giữa các nhóm, tạo ra một môi trường làm việc phối hợp hiệu quả.
Tối ưu hóa chi phí: Giảm lãng phí tài nguyên và thời gian thông qua các quy trình tinh gọn và tự động hóa.
Hỗ trợ công nghệ tiên tiến: Tạo nền tảng vững chắc để triển khai các ứng dụng AI và học máy hiệu quả hơn.
DataOps đang trở thành yếu tố then chốt giúp các doanh nghiệp biến dữ liệu thành tài sản chiến lược, thúc đẩy đổi mới và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thị trường ngày nay.