Каждая организация и инженер данных должны знать эти проблемы для лучшего понимания.
Цифровая информация в настоящее время является одним из важнейших столпов делового мира. Организации из всех отраслей ищут лучшие способы его использования для долгосрочного роста. В конце концов, в сегодняшнем мире много нестабильности, и быть готовым справляться с ней очень важно для бизнес-лидеров.
Компании все чаще обращаются к области инженерии данных за помощью в том, чтобы стать более управляемыми данными. Однако, поскольку цифровые информационные технологии постоянно развиваются, ваша компания может столкнуться с рядом проблем, связанных с обработкой данных. В этой статье мы объяснили основные проблемы, с которыми сталкиваются инженеры данных. Читайте дальше, чтобы узнать подробнее о проблемах инженеров данных.
Что такое инженерия данных?
Инжиниринг данных — это сложная задача сделать необработанные данные пригодными для использования специалистами по данным и организационными группами. Инжиниринг данных охватывает широкий спектр специальностей науки о данных.
Инженеры по обработке данных проводят анализ необработанных данных, чтобы создавать прогностические модели и отображать тенденции в краткосрочной и долгосрочной перспективе, а также обеспечивать доступ к данным. Было бы невозможно разобраться в огромных объемах данных, доступных для бизнеса, без инженерии данных.
Интеграция данных из нескольких источников
По мере роста числа источников данных, особенно если между ними есть некоторое сходство, становится все труднее интегрировать их детальным и непротиворечивым образом.
Даже платформа больших данных может испытывать трудности с обработкой такого объема данных
Организации и инженеры данных теперь работают с большим количеством данных, чем когда-либо прежде, и нет никаких признаков насыщения. Безусловно, чем больше данных, тем лучше для организаций, но если они превышают ожидания, это может вызвать серьезные проблемы.
Инженеры данных должны постоянно учиться
Мы считаем, что в последние годы это стало одной из самых сложных задач, с которыми мы сталкиваемся как инженеры данных. По мере роста данных растут и требования к их хранению и обработке; разрабатываются новые платформы, механизмы обработки, фреймворки, инструменты и т. д., что заставляет инженеров данных постоянно быть начеку.
Поддержка и обслуживание конвейеров данных
По мере роста числа конвейеров данных растет и количество источников данных и типов данных. Это включает в себя поддержку и обслуживание трубопровода. Там очень важно иметь согласованные шаблоны проектирования и автоматизацию, чтобы упростить отладку и обслуживание, если что-то пойдет не так.
Проблемы с производительностью и масштабируемостью
По мере роста объемов данных будет расти спрос на аналитику, моделирование, информационные панели и отчеты. Если не используются надлежащая платформа и инструменты, это приведет к проблемам с производительностью и масштабируемостью. Масштабирование потребностей в хранении и обработке — сложная и трудоемкая задача для специалистов по инфраструктуре. Чтобы избежать таких сценариев, команда инженеров данных должна нести ответственность за принятие правильных решений с самого начала.
Качество данных
Точность управляемых данными отчетов, информационных панелей и моделей полностью зависит от их качества. Существуют различные аспекты того, как определяется и измеряется качество данных. Среди них полнота, последовательность, соответствие, точность, целостность и своевременность. Их можно решить либо во время задания загрузки/ETL, либо путем планирования заданий, которые могут регулярно проверять эти аспекты загружаемых данных сверхурочно.
Управление данными
Это один из самых важных процессов в любом проекте по обработке данных. Ответственная команда будет следить за тем, чтобы инженеры данных придерживались политик, стратегий и регулирующих органов. Однако, если данные растут быстрее, чем ожидалось, эти требования к управлению данными могут стать препятствием для инженеров. Поддержание этого хрупкого баланса, несомненно, является одной из самых сложных задач.
Проблемы с доступом к данным
Это необычная ситуация, в которой, несмотря на загрузку данных из многочисленных источников, могут возникнуть проблемы с их недоступностью, когда это необходимо. Это может быть связано с проблемой процесса ETL/ELT или неправильным контролем доступа.
Отсутствие правильного понимания массивных данных
Компании терпят неудачу в своих инициативах по работе с большими данными, когда им не хватает понимания. Сотрудники могут не знать, что такое данные, как они хранятся и обрабатываются, насколько они важны и откуда они поступают. В то время как специалисты по данным могут знать о том, что происходит, у других может не быть четкой картины. Это может привести к тому, что в хранилищах данных будет храниться большой объем данных, либо полностью неиспользуемых, либо чрезмерно используемых.
Сообщение Что такое инженерия данных? Проблемы, с которыми сталкиваются инженеры по обработке данных, впервые появились в Analytics Insight.
