Обложка канала

Клуб CDO

1243 @cdo_club

Сообщество профессионалов в области работы с данными и ИИ

Клуб CDO

4 года назад
Открыть в
У ребят из Datafold еще в июле вышла прекрасная статья - https://is.gd/l4oNaY. Основной фокус в статье можно описать одним предложением: *Rather than building systems that detect and alert on breakages, build systems that don’t break.* Observability это хорошо, очень хорошо. Но если вы в день видите 24 уведомления о том, что у вас кривые данные, весь ваш день будет потрачен на то, чтобы эти кривые данные поправить. Так может стоит инвестировать в то, чтобы строить то, что не ломается? Например, тесты, data lineage, data diff. Про это в статье как раз речь. Мы имеем свойство переоценивать количество проблем с данными, которые приходят снаружи, и существенно недооцениваем количество наших собственных косяков. Основные драйверы этой проблемы 1. Данные это сложно – чтобы писать нормальный код, нужно знать очень многое про модель и про то, какие данные туда приходят, как они туда приходят, какое распределение у них и так далее. 2. Нам еще и бизнес-логики туда накрутили - SQL в тыщу строк? Легко! 3. Поставщики данных не спят и развиваются - платформы данных должны успевать за всеми изменениями поставщиков данных, а их много и они развиваются с огромной скоростью. Нас ждать не будут. 4. Быстрее, быстрее, быстрее!  - стейкхолдеры ждут свои дашборды, чтобы принимать решения. Тут все старо как мир. Статью советую взглянуть, вещи хоть и относительно простые и очевидные написаны, но очень важные. P.S. Datafold делает тулзу для DQ и опытный человек мог заметить UTM-ссылку, можно сказать, что я аффилирован! Опять же, мне никто за это не платит, с ребятами я знаком давно и лично, когда-то, даже, когда их было всего 5-7 человек, мы с ними поработали вместе несколько месяцев. Мне нравится, что и как они делают. Глеб, привет! @ohmydataengineer
The day you stopped breaking your data

A guide on how to build data systems that do not break.

Datafold