Как быть уверенным в своих рабочих процессах, конвейер за конвейером
В преддверии старта онлайн-курса "Data Engineer" подготовили перевод материала.
Если вы начинающий дата-инженер, вот несколько важных технологий и фреймворков, которые вам следует знать. Построить конвейер данных? Легко. Очистить, преобразовать и смоделировать ваши данные? Легко. Предотвратить нарушение рабочих процессов до того, как вы получите неприятный звонок от генерального директора по поводу ее недостающих данных? Ну, может не так легко.
Используя передовой опыт наших друзей в области разработки программного обеспечения и DevOps, мы можем более стратегически подходить к решению проблемы хорошие конвейеры - плохие данные. В значимой степени этот подход также включает в себя наблюдаемость.
Джесси Андерсон, управляющий директор Big Data Institute и автор книги Команды инженерии данных: создание успешных Big Data команд и продуктов, и Барр Мозес, соучредитель и генеральный директор Monte Carlo, делятся всем, что вам нужно знать, чтобы начать работу на этом новом уровне стека данных.
Инжиниринг данных (Data Engineering) часто называют водопроводом data science - обычно, имея в виду способ, которым инженеры по обработке данных обеспечивают правильное функционирование всех конвейеров и рабочих процессов, а также правильные данные, поступающие в нужных направлениях к нужным заинтересованным сторонам. Но большинство дата-инженеров, с которыми я разговариваю, имеют одно вполне конкретное мнение о водопроводчиках: вы звоните им только тогда, когда что-то идет не так.
Вечернее электронное письмо от вашего вице-президента - мне нужны последние цифры для моей завтрашней презентации, а мой Looker дашборд не работает.
Ранний утренний телефонный звонок от дата-саентиста - набор данных, который они используют для своей модели, больше не работает должным образом.
Slack в середине встречи от лида по маркетингу: рентабельность инвестиций в мою кампанию в этом месяце невысока. Я думаю, что что-то не так с данными атрибуции.
Сообщение, которое вы никогда не получите: данные в этом отчете идеальны. Так держать!
Хорошо, надеюсь ваша компания признает и ценит стабильно хорошую работу, но суть не меняется: слишком много дата-инженеров тратят слишком много времени на тушение пожаров, устранение проблем, и пытается залатать дающие течи конвейеры.
Один из способов выбраться из это порочного круга ночных писем - наблюдаемость данных (Data Observability).
#1. Что такое наблюдаемость данных и почему это важно
Наблюдаемость данных - это новый уровень в современном стеке технологий обработки данных, обеспечивающий командам по работе с данными видимость, автоматизацию и оповещение о поврежденных данных (т. е. о дрейфе данных, повторяющихся значениях, неработающих дашбордах... ну вы уловили идею). Часто наблюдаемость приводит к более быстрому разрешению при возникновении проблем и даже может в первую очередь помочь предотвратить влияние простоя на потребителей данных.
Помимо очевидного преимущества - более здоровые данные! - наблюдаемость данных также может укрепить доверие и способствовать развитию культуры управления данными во всей вашей организации. Когда инструменты и фреймворки наблюдаемости становятся доступными для потребителей данных, а также инженеров и специалистов по обработке данных, они могут лучше разобраться, откуда поступают данные и как они используются, а также получать информацию о статусе известных проблем в режиме реального времени. Эта дополнительная прозрачность приводит к лучшему общению, более эффективному сотрудничеству и большему доверию к данным.
А с помощью инструментов наблюдения за данными инженеры могут вернуть драгоценное время, которое ранее было потрачено на тушение пожаров и реагирование на чрезвычайные ситуации с данными. Например, команда дата-инженеров Blinkist обнаружила, что автоматический мониторинг экономит до 20 часов на одного инженера в неделю. Теперь эти ценные часы можно потратить на инновации и решение проблем, а не на прения о природе проблемных данных.
#2. Как DevOps заложил наблюдаемость данных
Все эти разговоры о наблюдаемости, простоях, мониторинге и предупреждениях, вероятно, знакомы любому, у кого есть опыт в разработке программного обеспечения. Это потому, что параллели здесь умышленно: концепция наблюдаемости данных была вдохновлена DevOps, как следствие принципов и передовых методов, которые разработчики программного обеспечения разработали за последние 20 лет для предотвращения простоев приложений.
Так же, как и в DevOps, наблюдаемость данных подразумевает тщательное отслеживание данных, переключая сценарий с специального устранения неполадок на упреждающую автоматизацию мониторинга, оповещения и сортировки. Применяя эти принципы, дата-инженеры могут лучше определять и оценивать качество данных, укрепляя доверие с другими командами и закладывая основу для организации, основанной на данных.
Следуя структуре наблюдаемости в разработке приложений, наблюдаемость данных разбита на пять столпов: свежесть, распределение, объем, схема и происхождение.
-
Свежесть (Freshness) показывает, насколько актуальны ваши таблицы данных.
-
Распределение (Distribution) сообщает вам, попадают ли ваши данные в ожидаемый диапазон.
-
Объем (Volume ) предполагает понимание полноты ваших таблиц данных и состояния ваших источников данных.
-
Схема (Schema) позволяет понять, кто и когда вносит изменения в таблицы данных.
-
Происхождение (Lineage) сопоставляет вышестоящие источники и нижележащие приемники ваших данных, помогая определить, где произошли ошибки или сбои.
#3. Перебои с данными могут случиться из-за миллиона разных причин... но есть 3 ключевые фактора, влияющие на все
Простои данных будут происходить. Когда это произойдет, понимание общих факторов, которые способствуют большинству перебоев, поможет вам быстро решить проблемы.
Во-первых, огромное количество сторонних источников данных, на которые ваша компания полагается при предоставлении данных - чем больше у вас источников, тем больше возможностей для данных быть пропущенными или неверными. Вы не можете контролировать сторонние источники, но наблюдаемость помогает вам первым узнавать, когда что-то пошло не так (вместо вашего генерального директора утром в день ее важного заседания совета директоров).
Во-вторых, по мере увеличения количества источников увеличивается сложность конвейеров данных. Как только данные поступают в вашу организацию, они могут быть сохранены, защищены, обработаны, преобразованы, агрегированы и доставлены - и, опять же, чем больше перемещаются ваши данные, тем больше возможностей для того, чтобы что-то пошло не так.
Последним ключевым фактором в поврежденных данных может быть первое, о чем вы подумали: ваше растущее число потребителей данных. По мере того, как данные передаются в большее количество дашбордов и инструментов бизнес-аналитики, появляется все больше возможностей для поломок, а также невинных недоразумений или неверных толкований, которые могут спровоцировать пожарную тревогу в последнюю минуту, когда с вашими данными на самом деле ничего не случилось.
#4. Наблюдаемость данных - это больше, чем просто тщательное тестирование и мониторинг
Как и в разработке приложений, тестирование - это полезный способ выявления сбоев или проблем в ваших данных. Но одного тестирования данных недостаточно, особенно на большом масштабе. Данные меняются очень часто, и даже наборы данных среднего размера вносят большую сложность и вариативность. Они также поступают из сторонних источников, где изменения в структуре данных могут происходить без предупреждения. А проблемы безопасности и соответствия могут затруднить для некоторых дата-команд поиск репрезентативного набора данных, который можно использовать в целях разработки и тестирования.
Поскольку модульное тестирование не может найти или предвидеть все возможные проблемы, инновационные дата-команды сочетают тестирование с постоянным мониторингом и наблюдаемостью по всему конвейеру. Автоматизация делает это возможным с помощью лучших инструментов наблюдения, использующих машинное обучение, для наблюдения, понимания и прогнозирования времени простоя с помощью автоматически сгенерированных правил и интеллектуальной маршрутизации предупреждений.
Наблюдаемость данных также обеспечивает происхождение (lineage), которое мы определили ранее как сопоставление вышестоящих источников и нижележащих приемников ваших данных. Lineage действительно дает вам представление о ваших данных с высоты птичьего полета, понимание того, откуда они взялись, кто с ними взаимодействовал, какие изменения были внесены и где в конечном итоге они были доставлены конечным потребителям.
Эта видимость позволяет обнаруживать данные, которые мы описываем как следующее поколение каталогов данных, обеспечивая динамическое понимание ваших данных на основе их происхождения. Автоматическое, масштабируемое и распределенное обнаружение данных позволяет вам отвечать на вопросы о текущем состоянии ваших данных в каждом домене: когда эта таблица обновлялась в последний раз? У кого есть к ней доступ? Когда последний раз использовался этот информационный актив? Каково качество продукции?
Имея в своем распоряжении всю эту информацию и средства автоматизации, вы можете подготовить надежные сценарии устранения инцидентов и использовать их. Когда простои все же случаются, ваша команда будет хорошо оснащена, чтобы выявить первопричину и быстро отреагировать - опять же, сократив время, затрачиваемое на пожарную тревогу, в пользу инноваций и решения проблем.
#5. Когда дело доходит до ваших данных, иметь в основном плохие данные хуже, чем их вообще не иметь
В отличие от плохого кода плохие данные коварны. При разработке приложений тестирование обычно выявляет какие-либо ошибки - или, в противном случае, ваше приложение, скорее всего, закрашится из-за ошибке в коде. И тогда вы сможете это исправить.
С данными все по-другому. Даже при тестировании вы можете не заметить, что плохие данные проникли в вашу экосистему через один из многих API или конечных точек. А без возможности наблюдения эти неверные данные могут в течение некоторого времени оставаться незамеченными, что приводит к неправильной отчетности и даже к принятию неверных решений.
По мере того как организации все больше полагаются на данные для развития своего бизнеса, инженерам по данным давно пора уделять качеству данных столько же внимания, сколько инженеры DevOps - работоспособности приложений. Применяя более целостный подход к качеству и обнаружению данных, вы и ваша команда сможете сэкономить драгоценное время, укрепить доверие и разорвать цикл ночных электронных писем и тушений пожаров в последнюю минуту. Навсегда.
- Узнать подробнее о курсе "Data Engineer"
