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积极处理数据料理不错减少工夫债务并增强可彭胀性。

译自Who’s the Bigger Villain? Data Debt vs. Technical Debt，作家 Pascal Desmarets。

译自Who’s the Bigger Villain? Data Debt vs. Technical Debt，作家 Pascal Desmarets。

IT 行业的每个东说念主王人知说念工夫债务。工夫债务（也称为工夫债、代码债务或想象债务）是一个譬如，它形容了蛊惑团队优先寄托功能或式样可能带来的后果，这些功能或式样以后需要重构或重作念。

工夫债务可能是有利的，应该保留在蛊惑东说念主员有坚忍地采纳始终不成握续但能带来短期利益的设政策略的情况下，举例发布版块。非有利的工夫债务可能是由于“快速而污秽”或“快速算作并龙套旧例”的措施形成的。

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Martin Fowler 的2009 年著作对于工夫债务象限的著作形容了第二个轴，对严慎的工夫债务和敷衍的工夫债务进行了有关的辩别。

数据债务是一种工夫债务，它指的是由于厄运的数据料理实际（举例不好意思满、不准确或非规范化数据）而累积的资本，这些资本会跟着时刻的推移而进攻后果和决议。

数据债务不单是是贫穷，它会导致数据不成靠和手动数据料理。数据债务会缩小数据质料，放慢决议速率，加多资本，并损伤对细察力的信任，从而梗阻组织成为数据驱动型组织的智力。

尽管数据债务和工夫债务密切有关，但两者之间存在关键区别：您不错晓谕工夫债务歇业并重新运转，但对数据债务这么作念很少是可行的聘请。

敷衍和非有利的数据债务源于更低的存储资本和数据囤积文化，在这种文化中，组织积贮了多半数据，而莫得建树适合的结构或确保分享的高下文和含义。它进一步受到对想象优先措施的胁制的影响，这种措施时常被以为是速率的潜在瓶颈。它也可能通过数据湖、仓库和湖仓中脆弱的多跳奖章架构长远。

就像莫得想象就编写代码会导致工夫债务相通，这种缺少战略想象导致数据不一致、冗余和一身，使得集成、分析和价值索求越来越复杂。

数据料理中的左移

对于数据债务，提防胜于调养。“左移”是一种实际，它触及在蛊惑人命周期的早期惩办关键经过，以便在问题发展成更严重的问题之前识别和惩办这些问题。愚弄于数据料理，“左移”强调尽早优先接头数据建模，要是可能的话——在网罗数据或构建系统之前。

数据建模允许慑服想象优先的措施，其中数据结构、含义和关连在网罗之前经过三念念此后行地想象和商榷。这种措施通过确保泄漏度、一致性和团队间的和谐来减少数据债务，从而兑现更松驰的集成、分析和数据的始终价值。

通过在运转时使用数据建模，组织不错字据业务需求界说数据的结构、含义和关连。这种主动策略通过堤防创建不一致、冗余或难以领略的数据来减少数据债务。它还确保工夫团队和业务用户对数据有泄漏的领略，从而普及数据质料，简化集成，并兑现始终可彭胀性。本色上，“左移”使团队大意“为畴昔想象”，而不是在问题发生后才竖立问题。

代码优先措施的救援者应该相识到，当敏捷原则与边界驱动数据建模沿路愚弄时，数据建模不再是瓶颈。

然则，每个组织很可能还是存在一定进度的数据债务。有什么想象来收尾它？

绘图现存数据

数据模子，就像舆图或蓝图相通，是数据组织样式的可视化暗示。通过查抄现存的数据库、数据源和数据交换，组织不错将实体、属性以及它们之间的相接绘图到实体关连图或更厉害的图表中。

这个逆向工程过程触及分析和绘图现存数据结构，以揭示其底层想象和关连。它有助于识别不一致之处、冗余和差距，从而更好地领略和记载数据，以便在必要时纠正集成、分析和重新想象。

通过绘图现存数据，该过程使界说、关连和结构明确化，弥合了IT和业务用户之间的差距。它使业务团队大意长入数据怎么响应运营和经过。同期，IT部门大意了了地了解数据如安在决议、自助分析、机器学习和东说念主工智能中使用。这种分享的领略促进了结合，减少了歪曲，并确保每个东说念主——从工夫团队到业务利益有关者——王人能使用一致且脱落念念真谛的数据。

元数据料理器具和数据字典时常依赖于逆向工程和分析来网罗现存数据结构，揭示关连并记载属性。天然这些过程提供了对数据面前现象的选藏主张，但它们本色上是反应式的，侧重于编目现存内容，而不是主动想象数据结构。这种局限性意味着它们无法拦阻数据债务的累积，因为它们无法从一运转就践诺正确的想象原则或使数据与业务需求保握一致。

想象您畴昔的数据

数据建模通过启用想象优先的措施来补充这些器具，其中数据以分享的含义、高下文和畴昔的可彭胀性为想象进行用心构建。

数据模子不是最终想象。从工夫方面来看，其宗旨包括建树与主题大家业务需求一致的模式合同，并由数据分娩者和破钞者共同约定。从业务方面来看，它促进了对正在交换和存储的数据的含义和高下文的松驰分享和造访。

数据建模通过创建坚实的基础并促进现存结构的演变来堤防新的数据债务。通过疏导更始以适宜工夫和业务需求，数据建模匡助组织为其数据创造更可握续和高效的畴昔，减少已往子虚的职业，同期确保握续的价值。

数据模子也愚弄于数据交换

数据建模传统上与用于事务或分析宗旨的关连数据库有关联。跟着时刻的推移，这跟着NoSQL数据库、API、事件驱动架构和微服务的兴起而彭胀。

天然蛊惑东说念主员首先关切底层工夫，但很彰着，生效数据交换的关键在于灵验载荷的结构。数据发布者和破钞者必须就以模式为中枢的数据合同达成一致，以便灵验沟通。此模式界说了交换的结构，无论是API如故Kafka事件。

论断

为了减少您的数据债务，请将您现存的数据绘图成一个透明、全面的数据模子，以映射您面前的数据结构。这不错迭代地进行，字据需要惩办问题——幸免试图一次性惩办扫数问题。

让边界大家和数据利益有关者参与脱落念念真谛的商榷，以长入数据的高下文、真谛真谛和用途。

在此基础上，迭代地纠正这些模子——无论是静态数据如故动态数据——以便它们准确地响应并欢乐您组织和客户的需求。

这么作念为数据一致性、泄漏度和可彭胀性奠定了坚实的基础，开释了数据的全部后劲，并促进了更周全的决议和畴昔的革命。

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发布于：北京市