مقدمه
در دنیای داده های محور امروز ، درک و بهینه سازی سفر داده خود بسیار مهم است. این راهنما یک پرسشنامه مفصل برای کمک به تیم های داده کمک می کند تا اطلاعات ضروری را از ذینفعان جمع آوری کنند. ما همه چیز را از انتقال داده ها تا تجسم ، با تمرکز بر 4 در مقابل داده ها پوشش خواهیم داد: حجم ، سرعت ، تنوع و صحت.
جریان
تولید شده با دستمال .ai
اطلاعات عمومی
بیایید با برخی از اطلاعات اساسی در مورد تیم خود شروع کنیم.
- نام تیم:
- شخص تماس:
- نقش:
- ایمیل:
- تیم ویکی:
داده های حمل و نقل
درک انواع داده ها و منابع آنها مهم است.
- با چه نوع داده ای اداره می کنید؟ (به عنوان مثال ، ساختار یافته ، بدون ساختار ، نیمه ساختار یافته)
- منابع داده شما چیست؟ (به عنوان مثال ، بانکهای اطلاعاتی ، API ، پرونده ها ، داده های جریان)
- حجم داده هایی که شما اداره می کنید چقدر است؟ (به عنوان مثال ، روزانه ، هفتگی ، ماهانه)
4 در مقابل داده ها
- جلد: ما در مورد چقدر داده صحبت می کنیم؟
- سرعت: داده ها چقدر سریع وارد می شوند؟
- تنوع: چه نوع داده ای دارید؟ (به عنوان مثال ، متن ، تصاویر ، فیلم ها)
- صحت: داده های شما چقدر دقیق و قابل اعتماد است؟
استخراج داده ها
بیایید به نحوه دریافت اطلاعات خود شیرجه بزنیم.
- از چه مکانیسم هایی برای استخراج داده استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، ETL ، ELT ، Scraping Data)
- آیا از روشهای فشار یا کشش استفاده می کنید؟
- از چه ابزاری و فناوری برای استخراج داده ها استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، Apache Nifi ، Talend ، Airbyte)
فشار داده در مقابل کشش
- فشار: داده ها به طور خودکار به سیستم مقصد ارسال می شوند.
- کشیدن: داده ها توسط سیستم مقصد از سیستم منبع گرفته می شوند.
تحول داده ها
تبدیل داده ها به یک قالب قابل استفاده بسیار مهم است.
- برای تحول داده ها چه فرایندی را دنبال می کنید؟ (به عنوان مثال ، تمیز کردن ، عادی سازی ، تجمع)
- از چه ابزاری و فناوری برای تحول داده استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، Apache Spark ، DBT ، Pandas)
- چگونه کیفیت و اعتبار داده ها را کنترل می کنید؟
قالبهای داده
- معمولاً از چه قالب های داده ای استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، CSV ، JSON ، پارکت)
تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج بینش بخش سرگرم کننده است!
- چه نوع تجزیه و تحلیل در مورد داده های خود انجام می دهید؟ (به عنوان مثال ، توصیفی ، پیش بینی کننده ، تجویز)
- از چه ابزاری و فناوری برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنید؟ (E ، ژوئیه ، R ، یک چاقو فلک)
- چگونه از صحت و قابلیت اطمینان تحلیل خود اطمینان می دهید؟
ذخیره داده ها
ذخیره ایمن و دسترسی به ایمن و دسترسی ضروری است.
- داده های خود را از کجا ذخیره می کنید؟ (به عنوان مثال ، در محل ، ابر ، هیبرید)
- از چه فناوری های ذخیره سازی استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، Hadoop ، PostgreSQL ، MongoDB)
- چگونه نسخه پشتیبان تهیه و بازیابی داده ها را مدیریت می کنید؟
گزینه های میزبانی
- از چه گزینه های میزبانی استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، Baremetal ، داخلی ، Kubernetes ، Cloud ، SaaS)
حاکمیت داده ها
مدیریت در دسترس بودن داده ها ، قابلیت استفاده ، یکپارچگی و امنیت ضروری است.
- چه سیاست ها و رویه هایی برای مدیریت داده دارید؟
- چگونه حریم خصوصی و امنیت داده ها را تضمین می کنید؟
- از چه ابزاری و فناوری برای مدیریت داده استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، Apache Atlas ، OpenMetadata)
نسب داده
- چگونه داده های داده را ردیابی می کنید؟ (به عنوان مثال ، ابزارها ، فرآیندها)
به اشتراک گذاری داده ها
به اشتراک گذاشتن داده ها در تیم ها یا سازمان ها برای همکاری مهم است.
- چگونه داده ها را با تیم های دیگر یا ذینفعان به اشتراک می گذارید؟ (به عنوان مثال ، API ، دریاچه های داده ، انبارهای داده)
- از چه ابزاری و فناوری برای به اشتراک گذاری داده استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، آپاچی کافکا ، دریاچه دلتا)
تجسم داده ها
ارائه داده ها در قالب گرافیکی ، درک آن را آسان تر می کند.
- از چه ابزاری و فناوری برای تجسم داده استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، گرافانا ، آپاچی سوپرست ، متاباز)
- چگونه اطمینان می دهید که تجسمات شما مؤثر و دقیق است؟
- معمولاً از چه نوع تجسم استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، داشبورد ، گزارش ها ، نمودارها)
اتهام اتوماسیون
اتوماسیون وظایف می تواند باعث صرفه جویی در وقت و تلاش زیادی شود.
- چه بخش هایی از سفر داده شما خودکار هستند؟
- از چه ابزاری و فناوری برای اتوماسیون استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، Apache Airflow ، جنکینز ، بخشدار)
- چگونه نظارت و هشدار برای فرآیندهای خودکار را کنترل می کنید؟
خط لوله داده
خطوط لوله داده برای انتقال داده ها از یک مکان به مکان دیگر و تبدیل آن در طول مسیر ضروری است.
- در حال حاضر از چه خطوط لوله داده استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، دسته ، زمان واقعی)
- از چه ابزاری و فناوری برای ساخت و مدیریت خطوط لوله داده استفاده می کنید؟ (به عنوان مثال ، Apache Airflow ، Luigi ، بخشدار)
- چگونه خطوط لوله داده خود را نظارت و نگهداری می کنید؟
ابزارهای منبع باز
ابزارهای منبع باز برای انعطاف پذیری و مقرون به صرفه بودن عالی هستند.
- در هر مرحله از سفر داده خود از کدام ابزارهای منبع باز استفاده می کنید؟
- مزایا و چالش های استفاده از این ابزارهای منبع باز چیست؟
- آیا ابزارهای منبع باز برای استفاده در آینده وجود دارد؟
اطلاعات اضافی
بیایید با برخی از افکار نهایی بپردازیم.
- بزرگترین چالش هایی که در سفر داده خود با آن روبرو هستید چیست؟
- دوست دارید در فرآیندهای داده خود چه پیشرفت هایی یا تغییراتی مشاهده کنید؟
- نظر یا پیشنهاد دیگری دارید؟
پایان
با استفاده از این پرسشنامه جامع ، تیم های داده می توانند درک عمیق تری از سفر داده خود کسب کنند و زمینه هایی را برای بهبود شناسایی کنند. ارتباط و همکاری مؤثر با ذینفعان برای بهینه سازی فرآیندهای داده و دستیابی به موفقیت مهم است.
مرجع
