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要避免的数据工程实践

数据工程师的需求量越来越大,尤其是随着越来越多的公司领导者意识到有必要使用可靠的信息来做出更好的决策。然而,即使是最熟练和最有经验的专业人员也会犯错误。以下是其中一些错误以及如何避免这些错误。

要避免的数据工程实践

防止安全有效的数据协作

数据使用不会凭空发生。只有少数人或部门可以访问信息的时代已经过去。现在,整个组织的员工使用和添加数据库已成为标准做法。因此,数据工程师必须将协作能力融入到他们的信息管道设计和管理中。

然而,数据工程师还必须认识到人们如何孤立地处理信息。最好的方法是使用工具并创建环境,让员工在独立工作或与同事一起工作时安全地处理它们。

未能了解企业将如何使用数据

如果数据工程师不就人们如何使用数据以及为什么使用数据进行富有成效的讨论,他们就会失去宝贵的机会并浪费宝贵的时间。例如,一些公司用它来跟踪客户趋势,而另一些公司则用它来阻止欺诈。

这是依赖公司数据的两个有效但不同的理由。数据工程师工作的一个关键部分是了解业务领导者和其他受影响的各方希望和期望如何处理公司拥有的信息。从那里,他们可以构建超出预期并长期保持相关性的解决方案。

低估劣质数据的后果

低质量的信息会导致有问题的结果,使人们对数据支持的操作失去信心。有时,问题甚至会导致声誉受损。例如,一项 2022 年的研究发现,近一半的受访者最常通过收到的客户投诉数量来衡量数据质量。然而,不幸的是,事情到了那个阶段可能已经太晚了。

该研究的另一个令人担忧的收获是,平均而言,公司每月花费近 800 小时来解决数据质量问题。工程师应该认真考虑以不同的方式分配时间,从一开始就专注于能够带来更高质量信息的方面。当然,没有任何解决方案可以消除所有错误,但如果数据工程师能够预防大多数问题,他们将有更多时间花在有助于业务增长的生产活动上。

忽视数据安全的需要

解决黑客攻击可能会花费数百万美元。此外,统计数据表明,43%的时间中小型企业是数据泄露目标。然而,这些实体通常可用于恢复的资源相对较少。这些费用可能包括网络安全专家、公共关系专业人员和监管罚款,以及其他费用。

数据工程师不仅仅负责保护公司的信息安全。他们通常会与网络安全或 IT 团队合作。但是,当信息在组织中流动时,他们必须持续提供维护信息安全的意见。讨论还应集中在防止未经授权方访问它的策略上,无论此类尝试发生在组织外部还是内部。

落后于数据访问选项

提及哪些方可以访问信息以及出于何种原因访问信息的数据工程师还必须确保他们鼓励相关个人使用现代数据访问工具和策略。否则,人们可能会发现当前的流程使他们无法做好工作。有些人甚至可能出于绝望而试图规避这些程序,从而使企业面临更高的风险。

2023 年的 Immuta 调查发现,46% 的数据从业者认为他们组织过时的访问策略使人们更难工作。此外,51% 的受访者表示,旧政策阻碍了他们扩展安全选项。这些只是数据工程师必须不断强调访问策略不再适合当前需求的普遍问题的众多原因中的一部分。

投资过于复杂的产品或解决方案

市场上有很多选择可以帮助数据工程师更好地完成工作。问题在于它们并不同样适用,并且不能保证流行的解决方案最适合特定企业。数据工程师必须力求简单,使他们的代码易于其他人理解和遵循。

另一个最佳实践是使方法尽可能模块化。然后,如果出现故障或以其他方式意外运行,数据工程师会发现更容易解决问题并防止未来发生事故。

维护太多手动流程

数据工程职业伴随着许多挑战。对于那些在存在自动化选项时使用手动流程的人来说,这个角色可能会更加艰难。2021 年对数据工程师的一项调查显示,97% 的人在日常工作中精疲力尽。当被问及不堪重负背后的原因时,一些人提到了数据准备和管道管理的手动和重复过程。其他人表示,他们的同事要求的东西太多,却没有提供足够的时间来满足他们的需求。

幸运的是,自动化非常适合许多数据工程步骤。自动化可以协助移动、收集和准备内容以供以后使用。现在是数据工程师探索此选项的绝佳时机,即使他们目前的工作负载是可管理的。

积极主动以获得更顺畅的体验

这些是一些最常见的数据工程错误,了解它们可以更容易地识别和避免这些问题。此外,这样做将使数据工程师在履行职责时更有可能获得互惠互利的结果。

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