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积极处理数据料理不错减少本领债务并增强可膨胀性。

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 行业的每个东谈主王人知谈本领债务。本领债务（也称为本领债、代码债务或设想债务）是一个譬如，它刻画了开荒团队优先托付功能或名堂可能带来的后果，这些功能或名堂以后需要重构或重作念。

本领债务可能是有益的，应该保留在开荒东谈主员有明白地继承始终弗成抓续但能带来短期利益的设政策略的情况下，举例发布版块。非有益的本领债务可能是由于“快速而污秽”或“快速行径并突破通例”的门径变成的。

伸开剩余81%

Martin Fowler 的2009 年著作对于本领债务象限的著作刻画了第二个轴，对严慎的本领债务和不端的本领债务进行了继续的永诀。

数据债务是一种本领债务，它指的是由于厄运的数据料理践诺（举例不无缺、不准确或非圭臬化数据）而累积的资本，这些资本会跟着时候的推移而装潢成果和决议。

数据债务不单是是贫瘠，它会导致数据弗成靠和手动数据料理。数据债务会裁汰数据质料，降速决议速率，加多资本，并挫伤对洞尽力的信任，从而松弛组织成为数据驱动型组织的技艺。

尽管数据债务和本领债务密切继续，但两者之间存在要津区别：您不错书记本领债务停业并重新初始，但对数据债务这么作念很少是可行的采选。

不端和非有益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，组织积攒了大王人数据，而莫得配置恰当的结构或确保分享的高下文和含义。它进一步受到对设想优先门径的附近的影响，这种门径频频被觉得是速率的潜在瓶颈。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。

就像莫得设想就编写代码会导致本领债务相通，这种缺少战略揣摸打算导致数据不一致、冗余和独处，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，属目胜于诊治。“左移”是一种践诺，它触及在开荒生命周期的早期责罚要津进程，以便在问题发展成更严重的问题之前识别和责罚这些问题。诈骗于数据料理，“左移”强调尽早优先接洽数据建模，淌若可能的话——在汇聚数据或构建系统之前。

数据建模允许盲从设想优先的门径，其中数据结构、含义和关系在汇聚之前经过三想尔后行地揣摸打算和参议。这种门径通过确保通晓度、一致性和团队间的融合来减少数据债务，从而终了更松驰的集成、分析和数据的始终价值。

通过在初始时使用数据建模，组织不错字据业务需求界说数据的结构、含义和关系。这种主动策略通过驻防创建不一致、冗余或难以交融的数据来减少数据债务。它还确保本领团队和业务用户对数据有通晓的交融，从而提升数据质料，简化集成，并终了始终可膨胀性。骨子上，“左移”使团队或者“为改日设想”，而不是在问题发生后才诞生问题。

代码优先门径的援助者应该明白到，当敏捷原则与边界驱动数据建模一齐诈骗时，数据建模不再是瓶颈。

然而，每个组织很可能一经存在一定进程的数据债务。有什么筹画来递次它？

绘图现存数据

数据模子，就像舆图或蓝图相通，是数据组织花样的可视化示意。通过搜检现存的数据库、数据源和数据交换，组织不错将实体、属性以及它们之间的齐集绘图到实体关系图或更简便的图表中。

这个逆向工程过程触及分析和绘图现存数据结构，以揭示其底层设想和关系。它有助于识别不一致之处、冗余和差距，从而更好地交融和记载数据，以便在必要时改良集成、分析和重新设想。

通过绘图现存数据，该过程使界说、关系和结构明确化，弥合了IT和业务用户之间的差距。它使业务团队或者调处数据若何反应运营和进程。同期，IT部门或者明晰地了解数据如安在决议、自助分析、机器学习和东谈主工智能中使用。这种分享的交融促进了合作，减少了歪曲，并确保每个东谈主——从本领团队到业务利益继续者——王人能使用一致且故兴味的数据。

元数据料理器具和数据字典频频依赖于逆向工程和分析来汇聚现存数据结构，揭示关系并记载属性。天然这些过程提供了对数据现时现象的贵重宗旨，但它们骨子上是反应式的，侧重于编目现存内容，而不是主动设想数据结构。这种局限性意味着它们无法封闭数据债务的累积，因为它们无法从一初始就引申正确的设想原则或使数据与业务需求保抓一致。

设想您改日的数据

数据建模通过启用设想优先的门径来补充这些器具，其中数据以分享的含义、高下文和改日的可膨胀性为目标进行经心构建。

数据模子不是最终目标。从本领方面来看，其目标包括配置与主题大家业务需求一致的模式公约，并由数据坐褥者和浮滥者共同约定。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驻防新的数据债务。通过指导革新以恰当本领和业务需求，数据建模匡助组织为其数据创造更可抓续和高效的改日，减少往时空幻的包袱，同期确保抓续的价值。

数据模子也诈骗于数据交换

数据建模传统上与用于事务或分析目标的关所有据库继续联。跟着时候的推移，这跟着NoSQL数据库、API、事件驱动架构和微事业的兴起而膨胀。

天然开荒东谈主员领先情愫底层本领，但很显著，顺利数据交换的要津在于有用载荷的结构。数据发布者和浮滥者必须就以模式为中枢的数据公约达成一致，以便有用调换。此模式界说了交换的结构，不论是API照旧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，以映射您现时的数据结构。这不错迭代地进行，字据需要责罚问题——幸免试图一次性责罚通盘问题。

让边界大家和数据利益继续者参与故兴味的参议，以调处数据的高下文、兴味和用途。

在此基础上，迭代地改良这些模子——不论是静态数据照旧动态数据——以便它们准确地反应并称心您组织和客户的需求。

这么作念为数据一致性、通晓度和可膨胀性奠定了坚实的基础，开释了数据的全部后劲，并促进了更周详的决议和改日的革命。

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发布于：北京市