Zapewnienie wysokiej efektywności przetwarzania danych nie jest łatwe. Czy masz poczucie, że mógłbyś usprawnić swoją codzienną pracę? Przedstawiamy 10 data engineering best practices, które możesz wdrożyć w swojej firmie, aby pracować mądrzej, a nie ciężej.
Obecnie firmy funkcjonują w świecie opartym na danych. Każdego dnia organizacje gromadzą niezliczone ilości informacji, które mogą być wykorzystane do zwiększenia efektywności. To sprawia, że data engineers i analitycy mają mnóstwo pracy. Data engineering nie jest łatwym zawodem. Dodatkowo jest to jedna z najszybciej rozwijających się profesji, co oznacza, że data engineers muszą nieustannie się dokształcać. Istnieje wiele sposobów na zapewnienie jakości danych i kodu, a profesjonaliści muszą je dobrze znać, aby wybrać najlepszą metodę dla swojej organizacji. Poznaj nasze 10 data engineering best practices.
1. Regularnie oceniaj swój data stack
Firmy IT cały czas wprowadzają nowe funkcje i rozwiązania. Jako specjalista na pewno o tym wiesz, ale przypominamy: regularnie aktualizuj swoje oprogramowanie i przechodź na nowsze wersje narzędzi, gdy tylko się pojawią. Warto subskrybować newslettery lub śledzić profile dostawców swojego tech stack w mediach społecznościowych. Dzięki temu będziesz na bieżąco z nowościami, które mogą poprawić efektywność Twojej pracy. Praca z nowoczesnym data stack jest kluczowa dla sukcesu.
2. Kontroluj efektywność przetwarzania
Kolejna oczywista best practice dla data engineers to monitorowanie efektywności procesów. Dobry data engineer powinien wiedzieć, ile czasu zajmuje przetworzenie określonej ilości danych. Mając wiedzę o optymalnej szybkości przetwarzania, możesz od razu zauważyć spowolnienia, znaleźć przyczynę i odpowiednio zareagować. Monitoring systemów i efektywności procesów dostarcza wielu informacji o dojrzałości procesu, zgodności oraz integracji systemów i źródeł. Dodatkowo, szukając błędów, możesz szybciej je naprawić, zanim spowodują poważne opóźnienia.
3. Wykorzystuj functional programming
Python to jeden z najczęściej używanych języków programowania w data engineering. Wiele popularnych narzędzi jest na nim opartych (np. Airflow, którego używamy w naszych projektach). Python pozwala łączyć object-oriented i functional programming. Prawie każde zadanie data engineering można wykonać z użyciem functional programming: wystarczy pobrać dane wejściowe, zastosować odpowiednią funkcję, a wynik załadować do centralnego repozytorium lub wykorzystać do raportowania czy data science. Functional programming pozwala tworzyć kod, który łatwo testować i wielokrotnie wykorzystywać w różnych zadaniach.
4. Pisz prosty kod
Skoro już mowa o kodowaniu – pisz prosty kod. Data engineers spędzają dużo czasu na czytaniu i analizowaniu kodu – prawdopodobnie więcej niż na jego pisaniu. Ułatwiając sobie czytelność, oszczędzasz sobie problemów w przyszłości. Stosując data engineering best practices przy pisaniu kodu, uprościsz sobie pracę i zapewnisz płynną współpracę z innymi specjalistami. Prosty kod to kod zwięzły – im mniej napiszesz, tym mniej musisz utrzymywać. Pamiętaj też o usuwaniu nieużywanych fragmentów kodu. Nie bój się oceniać i poprawiać swojego kodu, nawet jeśli oznacza to usunięcie zbędnych części.
5. Stosuj design patterns
Łatwiej utrzymać porządek w procesach, gdy masz zdefiniowane zasady i design patterns, które zna i stosuje cały zespół. Tworzenie wzorców pracy z danymi i ogólnej strategii pomoże Ci pracować efektywnie i ograniczy liczbę błędów. Zaplanuj z wyprzedzeniem, jakich narzędzi, frameworków, procesów i technik będziesz używać w organizacji. Możesz korzystać z gotowych wzorców, jeśli pasują do Twoich przypadków użycia. Jeśli nie, dostosuj je lub stwórz własne (pamiętaj, by je przetestować przed wdrożeniem). Ustalony design pattern utrzyma zespół na właściwym torze i poprawi komunikację w projekcie.
6. Dbaj o jakość danych
Wyobrażasz sobie trenowanie modeli machine learning na zbiorach zduplikowanych, niekompletnych lub nieprawidłowych danych? Oczywiście, że nie. Niezależnie, czy używasz danych do business intelligence, czy AI – jeśli nie sprawdzasz ich poprawności, nie możesz ufać wynikom. Starannie zaplanuj procesy data validation i data cleaning. Usuń nieprawidłowe dane i napraw to, co może być przydatne. Wybierz najlepsze narzędzia open-source lub komercyjne do data cleaning i zastosuj je przed wykorzystaniem danych do analiz lub trenowania modeli.
7. Automatyzuj procesy
Szanuj swój czas. Automatyzacja procesów to best practice z dwóch powodów: po pierwsze, data engineers nie muszą tracić czasu na ręczne zadania – wszystko dzieje się automatycznie, według ustalonych reguł. Po drugie, zmniejsza się ryzyko błędów ludzkich.
8. Twórz przejrzystą dokumentację
Dobra dokumentacja jest kluczowa w każdej firmie. Bez niej onboarding nowych członków zespołu, współpraca czy przekazanie projektu innemu zespołowi byłoby bardzo trudne i czasochłonne. Dokumentacja powinna być szczegółowa, ale zwięzła, napisana prostym językiem. Unikaj rzadkich i zbędnych terminów technicznych, jeśli nie będą przydatne dla przyszłych czytelników.
9. Organizuj współpracę zespołu
Trudno zarządzać projektem bez dobrych praktyk współpracy. Najpierw przypisz role użytkownikom i na ich podstawie nadaj odpowiednie uprawnienia do systemów i narzędzi. Warto włączyć logging, by wiedzieć, kto pracował nad danym zadaniem i co zrobił. Ułatw współpracę, zachęcając do odpowiedniego nazywania pipelines i dodawania opisów do pipelines, jobs, processors, executors i innych elementów. Dzięki opisom szybko dowiesz się, dlaczego dany komponent został stworzony przez innego członka zespołu. To nie tylko poprawia współpracę, ale też ułatwia utrzymanie projektu.
10. Myśl długoterminowo
Celem firm jest rozwój – dlatego nie myśl wąsko, tylko patrz w przyszłość. Przewiduj potencjalne wyzwania i szanse na rozwój, a także narzędzia i procesy, które mogą być potrzebne. Skup się na rozwiązaniach, które można wykorzystać w różnych przypadkach. Cały czas monitoruj, oceniaj i ulepszaj – zarówno swoje, jak i zespołu umiejętności, procesy i narzędzia.
5 najlepszych praktyk dotyczących walidacji danych
Przyszłość inżynierii danych - trendy do obserwacji w 2025 roku
Data Warehouse vs Data Lake vs Lakehouse: Kompleksowe porównanie podejść do zarządzania danymi
