Zapewnienie wysokiej wydajności przetwarzania danych nie jest łatwe. Czy masz wrażenie, że możesz poprawić swoją codzienną pracę? Zapewnimy Ci 10 najlepszych praktyk inżynierii danych, które możesz zastosować w swojej firmie, aby pracować mądrzej, zamiast ciężej. Obecnie firmy działają w świecie opartym na danych. Każdego dnia organizacje zbierają niezliczone ilości informacji, które można wykorzystać do poprawy ich skuteczności. To pozostawia inżynierom danych i analitykom mnóstwo pracy. Inżynieria danych nie jest łatwą pracą. Jest to jeszcze trudniejsze dzięki temu, że jest to jeden z najszybciej rozwijających się zawodów, co oznacza, że inżynierowie danych muszą się cały czas kształcić. Istnieje wiele sposobów zapewnienia jakości danych i kodu, a profesjonaliści muszą je dobrze znać, aby wybrać najlepszą metodę dla organizacji, w której pracują. Zapoznaj się z naszymi 10 najlepszymi praktykami inżynierii danych.
1. Regularnie oceniaj stos danych
Firmy informatyczne cały czas wprowadzają nowe funkcje i rozwiązania. Jako specjalista z pewnością o tym wiesz, ale chcemy tylko przypomnieć, aby regularnie aktualizować oprogramowanie i uaktualniać do nowszych wersji narzędzi, gdy staną się dostępne. Rozsądnie byłoby subskrybować biuletyny lub śledzić profile w mediach społecznościowych swoich dostawców stosów technologicznych. W ten sposób będziesz na bieżąco informowany o najnowszych funkcjach i produktach, które mogą poprawić wydajność Twojej pracy. Praca z nowoczesnym stosem danych jest niezbędna dla Twojego sukcesu.
2. Kontrola wydajności przetwarzania
Inną dość oczywistą najlepszą praktyką dla inżynierów danych jest monitorowanie wydajności procesów. Dobrze poinformowany inżynier danych powinien wiedzieć, ile czasu zajmuje przetwarzanie określonej ilości danych. Dzięki tej wiedzy na temat optymalnej szybkości przetwarzania możesz natychmiast zauważyć, kiedy proces spowalnia, wyśledzić przyczynę i odpowiednio zareagować. Monitorowanie systemów i wydajności procesów zapewnia wiele informacji na temat dojrzałości procesu, zgodności i integracji systemu (i źródła). Co więcej, szukając błędów, możesz sobie z nimi poradzić szybciej, zanim spowodują poważne opóźnienia.
3. Wykorzystaj programowanie funkcjonalne
Python jest jednym z najczęściej używanych języków programowania w świecie inżynierii danych. Na nim opiera się wiele popularnych narzędzi (na przykład Airflow, którego używamy w naszych projektach). Python pozwala swoim użytkownikom łączyć programowanie obiektowe i funkcjonalne w swojej pracy. Możesz wykonać prawie każde zadanie inżynierii danych za pomocą programowania funkcjonalnego. Wszystko, co musisz zrobić, to pobrać dane wejściowe, zastosować odpowiednią funkcję, a następnie załadować dane wyjściowe do scentralizowanego repozytorium lub użyć go do raportowania lub nauki o danych. Programowanie funkcjonalne pozwala inżynierom danych opracowywać kod, który można łatwo przetestować i ponownie wykorzystać w wielu zadaniach inżynierii danych.
4. Zachowaj prosty kod
I - ponieważ wspomnieliśmy o kodowaniu - zachowaj prosty kod. Inżynierowie danych spędzają dużo czasu na czytaniu i analizowaniu swojego kodu - prawdopodobnie zajmuje ich znacznie więcej niż faktyczne pisanie kodu. Ułatwiając śledzenie i czytelność, możesz później zaoszczędzić sobie wielu problemów. Postępując zgodnie z najlepszymi praktykami inżynierii danych podczas pisania kodu, uprościsz przyszłą pracę i zapewnisz płynną współpracę z innymi specjalistami, którzy z nim pracują lub dołączają do zespołu. Prosty kod oznacza „zwięzły” kod. Im mniej piszesz, tym mniej musisz utrzymać. Musisz także pamiętać o usunięciu martwych, porzuconych fragmentów kodu. Nie bój się oceniać i ulepszać swojego kodu, nawet jeśli oznacza to, że musisz usunąć niektóre z jego bezużytecznych części.
5. Trzymaj się wzorów projektowych
Łatwiej jest utrzymać porządek w procesach, gdy masz wstępnie zdefiniowane reguły i wzorce projektowe, które zna i przestrzega każdy członek zespołu. Tworzenie wzorców danych i ogólna strategia pracy z danymi pomoże Ci pracować wydajnie i ograniczy błędy i wyzwania. Zaplanuj z wyprzedzeniem korzystanie z określonych narzędzi, ram, procesów i technik podczas obsługi danych w organizacji. Możesz uwierzyć wzorom zaprojektowanym przez kogoś innego, jeśli pasują do Twoich przypadków użycia. Jeśli nie, spróbuj innego, dostosuj taki, aby odpowiadał Twoim celom lub wymyśl własne (pamiętaj tylko, aby przetestować go przed wdrożeniem). Ustalenie wzorców projektowych utrzyma Twój zespół na dobrej drodze i znacznie poprawi komunikację w projekcie.
6. Zapewnij jakość danych
Czy wyobrażasz sobie szkolenie swoich modeli uczenia maszynowego na zbiorach danych, które składają się z zduplikowanych, niekompletnych lub niedokładnych danych? Oczywiście, że nie. Bez względu na to, czy wykorzystujesz dane do celów analizy biznesowej czy sztucznej inteligencji — jeśli nie przeprowadzasz kontroli ważności danych, nie możesz naprawdę ufać wynikom swojej pracy.Ostrożnie zaplanuj procesy walidacji danych i czyszczenia danych. Pozbądź się nieprawidłowych danych i napraw to, co może być przydatne dla Twojego projektu. Wybierz najlepsze narzędzia open source lub komercyjne do czyszczenia danych i zastosuj je do zbiorów danych, zanim wykorzystasz zebrane informacje do tworzenia informacji biznesowych lub szkolenia modeli uczenia maszynowego.
7. Wykorzystaj automatyzację procesów
Szanuj swój czas. Wykorzystanie automatyzacji procesów jest najlepszą praktyką inżynierii danych z dwóch powodów. Po pierwsze, dzięki niemu inżynierowie danych nie muszą tracić dodatkowego czasu na wykonywanie zadań ręcznych — wszystko odbywa się automatycznie, w oparciu o wstępnie zdefiniowane reguły. Po drugie, zmniejsza się stopień błędu ludzkiego.
8. Tworzenie przejrzystej dokumentacji
Posiadanie jasnej dokumentacji jest kluczową sprawą w każdej firmie. Bez odpowiedniej dokumentacji obsługa wdrażania nowych członków zespołu, współpraca z innymi stronami lub przeniesienie projektu do innego zespołu byłoby naprawdę trudne i czasochłonne. Dobra dokumentacja projektowa powinna być szczegółowa, ale jednocześnie zwięzła. Musi być napisany prostym językiem, aby każdy mógł go zrozumieć. Unikaj używania rzadkich i niepotrzebnych terminów technicznych, jeśli nie będą one przydatne dla przyszłych czytelników.
9. Zorganizuj współpracę zespołową
Kontrolowanie i zarządzanie tym, co dzieje się w projekcie, może być trudne, jeśli zapomnisz o dobrych praktykach inżynierii danych związanych ze współpracą. Najpierw należy przypisać role swoim użytkownikom i na ich podstawie przyznać użytkownikom niezbędne uprawnienia do korzystania z systemów i narzędzi. Dobrym pomysłem jest włączenie rejestrowania. W ten sposób użytkownicy otrzymają informacje o tym, kto pracował nad określoną pracą i co zrobili. Ułatw współpracę, zachęcając do prawidłowego nazywania rurociągów i oczekując od użytkowników dodawania opisów do pociągów, zadań, procesorów, wykonawców i innych elementów, gdy tylko jest to możliwe. Dzięki opisom będziesz mógł szybko dowiedzieć się, dlaczego niektóre komponenty zostały stworzone przez innych członków zespołu. To nie tylko poprawia współpracę, ale także upraszcza konserwację projektu.
10. Zawsze myśl długoterminowo
Głównym celem firm jest rozwój — dlatego nie należy myśleć małym. Zamiast tego pomyśl z wyprzedzeniem. Spróbuj przewidzieć potencjalne wyzwania i możliwości rozwoju oraz wymyśl narzędzia i procesy, których możesz potrzebować w przyszłości. Skoncentruj się na rozwiązaniach, które można ponownie wykorzystać w różnych przypadkach użycia. Cały czas musisz monitorować, oceniać i ulepszać — dotyczy to zarówno umiejętności, procesów i narzędzi Twoich, jak i członków zespołu. Czy napotkałeś wyzwanie, z którym nie możesz sobie poradzić samodzielnie? Skontaktuj się z nami i powiedz nam o tym więcej. Chętnie pomożemy.
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
