Mejores prácticas de desarrollo de software aplicadas a los datos

Sherlock Holmes dijo una vez: "Es un error mayúsculo teorizar antes de tener datos". Aunque se originó a partir de un personaje ficticio a principios del siglo XX, el dicho suena cierto hoy. Las empresas utilizan cada vez más los datos para tomar y controlar decisiones. Como debería ser, las decisiones basadas en datos han demostrado ser más consistentes, confiables y precisas. A medida que los datos se vuelven más importantes para la toma de decisiones, la gestión de datos se convierte en una competencia crítica. La evolución del equipo de datos es una señal de que las organizaciones están poniendo cada vez más énfasis en las estrategias de gobierno de datos y escalando el uso de datos.

El equipo de datos moderno ha evolucionado más allá de los analistas que usan Excel para crear tableros elegantes para ejecutivos. Pero no es solo un grupo de ingenieros de software. Comprende una gama de personas cada vez más especializadas en todo el espectro técnico. El equipo de datos ahora se sienta junto a otros equipos comerciales para permitir una toma de decisiones más efectiva y productos más eficientes. Se necesitan roles técnicos como ingenieros de datos e ingenieros de software para administrar un almacén/lago de datos a escala. Se necesitan científicos y analistas de datos para obtener información de los datos recopilados y presentarlos en paneles y gráficos que pueden conducir a decisiones más inteligentes. Se pueden emplear analistas comerciales para transformar los requisitos comerciales en requisitos de datos

6 Función de un equipo de datos: sentido

Sin embargo, las demandas y los requisitos de un equipo de datos siguen evolucionando rápidamente y han surgido varios modelos basados ​​en diferencias. Circunstancias. Organizacionalmente, una empresa puede elegir entre un modelo centralizado, federado o híbrido. Tecnológicamente, ciertas herramientas y pilas pueden cambiar la composición y el propósito del equipo de datos. Cuando se trata de datos de clientes, las soluciones integradas verticalmente tienen como objetivo brindar soporte a usuarios no técnicos y reducir la necesidad de ingenieros de datos dedicados o de tomar prestado tiempo de desarrollo de software para respaldar la gestión de datos. Herramientas amigables para desarrolladores como pila de remo permite una plataforma de datos más rica. Esto puede requerir más recursos de desarrollo, especialmente durante la implementación inicial, pero una solución sólida de propiedad de ingeniería desbloquea casos de uso modernos y escala fácilmente a medida que los requisitos se vuelven más sofisticados. Puede encontrar una explicación más detallada de por qué TI y la ingeniería deben poseer la plataforma de datos aquí artículo por pila de timón.

Diagrama de la plataforma de datos Rudderstack: Pila de timón

Naturalmente, a medida que la industria madure y las empresas mejoren el manejo de datos, comenzarán a migrar a arquitecturas más complejas. En lugar de satisfacer todas sus necesidades con una solución, construyen una infraestructura de datos combinando varios productos diferentes. Esto se evidencia por la proliferación de nuevas herramientas que llenan nichos de datos específicos. En lugar de definir el software como "software de análisis de datos", ahora existen plataformas de ciencia de datos, plataformas de visualización de datos, software de monitoreo de datos y cargadores de datos.

Infraestructura de datos: P.EJ

Esta segmentación de la pila de datos es similar a la evolución de la ingeniería de software. Originalmente todo estaba escrito en HTML, CSS y JS. Luego, las aplicaciones web de pila completa se hicieron populares y la pila LAMP se volvió dominante. Ahora, el desarrollo de software es tan diverso que tenemos marcos para todo, desde software de colas para aplicaciones distribuidas, software sin servidor para aplicaciones nativas en la nube e incluso más marcos front-end. Algo similar está sucediendo en la industria de datos. Los jugadores heredados ofrecieron soluciones todo en uno, mientras que los nuevos participantes se centraron en la diferenciación y la interoperabilidad.

Componentes de la pila de datos del cliente: El futuro de las plataformas de datos de clientes: agrupar o no

Si bien hay espacio para discutir la "desagregación" de la pila de datos, la conversación en sí misma es evidencia de que la industria está madurando.

A medida que las pilas de datos se vuelven más complejas, mantener el tiempo de actividad y la confiabilidad se vuelve fundamental. La industria de datos se está moviendo para satisfacer esta necesidad. El software de monitoreo y calidad de datos ahora está disponible para garantizar que se pueda mantener la calidad de los datos y que las organizaciones puedan responder rápidamente si surge un problema. Las prácticas comunes de ingeniería de software como CI/CD, IaaC y componentes reutilizables se están abriendo camino en los equipos de datos y la infraestructura. Las transformaciones de datos y las canalizaciones de ETL se pueden escribir en código, versionar y reutilizar con herramientas como Rudderstack, lo que permite una mayor confiabilidad y hace que estos servicios sean más tangibles.

Los datos como código son una nueva tendencia basada en la infraestructura como código, que se enfoca en conjuntos de datos en crecimiento incremental mientras se mantiene el control de versiones. Esto garantiza la calidad de los datos y permite que los equipos de datos resuelvan problemas de envenenamiento de datos de manera rápida y eficiente. Todas estas tendencias muestran que la disciplina de datos está madurando al ritmo de la creciente necesidad de administrar datos a escala.

Organizar equipos de datos complejos, desarrollar una infraestructura de datos más compleja y aumentar la confiabilidad de las plataformas de datos son desafíos difíciles, pero el hecho de que surjan estos desafíos es algo bueno. Es una señal de que el espacio de datos está madurando y prosperando. La industria ha resuelto muchos problemas iniciales. Ahora es el momento de abordar nuevos problemas para abrir casos de uso más complejos. A medida que la industria evoluciona, anticipamos una aceleración en la adopción y adopción de otros principios de ingeniería de software.