Last updated on 29 jul 2024

Ha encontrado resultados inesperados de la canalización de datos. ¿Cómo puedes realinearte para el éxito?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

Cuando la canalización de datos no ofrece los resultados esperados, puede ser una experiencia frustrante. Pero no te desesperes; Con el enfoque adecuado, puede diagnosticar los problemas y volver a encarrilar su proyecto. Las canalizaciones de datos son cruciales para transformar los datos sin procesar en información valiosa y, cuando fallan, generalmente apuntan a problemas subyacentes en su arquitectura de datos. Comprender la causa raíz es clave para realinear su canalización para el éxito. Al abordar estos problemas, puede asegurarse de que su canalización de datos sea sólida, confiable y esté lista para satisfacer las necesidades de su negocio.

Expertos destacados en este artículo

Elección de la comunidad a partir de 6 contribuciones. Más información

1 Evalúe las causas

Cuando observe discrepancias en la salida de la canalización de datos, comience por evaluar las posibles causas. Examine cada etapa de la canalización, desde la ingesta de datos hasta el procesamiento y la salida. Busque culpables comunes, como discrepancias en el esquema de datos, lógica de transformación de datos incorrecta o controles de calidad de datos insuficientes. Es vital comprender que incluso los errores más pequeños pueden propagarse a través de la canalización, lo que genera problemas importantes en el futuro. Al evaluar metódicamente cada componente, puede identificar el origen del problema y comenzar a formular un plan para abordarlo.

Añade tu opinión

Brett Goodlad

💡7 x LinkedIn Top Voice | Experienced Full-Stack Expert | Delivering digital solutions from Front to Back End | Leveraging Performance, Efficiency & Improvement
Denunciar la contribución
When faced with unexpected data pipeline outcomes, realign for success by conducting a thorough root cause analysis to pinpoint the underlying issue. Begin by reviewing the pipeline’s design and configuration to identify any anomalies or deviations from expected behavior. Check the data sources for inconsistencies or errors and assess the integration points for any recent changes or malfunctions. Evaluate the transformation and processing steps to ensure they are functioning as intended and not introducing errors. Engage with your team to gather insights and confirm if there were any overlooked issues or miscommunications.

Traducido

Recomendar
Yogita Matole

PMP Certified | Azure Cloud Exposure | Specialist in providing data driven solutions with a commitment in continuous learning and development
Denunciar la contribución
Below steps should be followed when you encounter unexpected data pipeline issue Communicate the issue to impacted stakeholders. Work on root cause analysis. Identify temporary solution and implement the same. As preventive measure fix the issue by adding data quality checks . Share knowledge and best practices with team.

Traducido

Recomendar

2 Código de revisión

A continuación, revise el código que define el comportamiento de la canalización de datos. Esto incluye cualquier script o configuración que dicte cómo se extraen, transforman y cargan los datos (ETL

Añade tu opinión

Cargar más contribuciones

3 Validar datos

La validación de los datos en cada etapa de la canalización es crucial. Asegúrese de que los datos se ajusten a los formatos esperados y de que las transformaciones aplicadas produzcan resultados correctos. La validación de datos a menudo puede revelar problemas con la calidad de los datos, como valores faltantes, duplicados o valores atípicos que pueden no haberse tenido en cuenta en el diseño inicial de la canalización. La implementación de comprobaciones de validación automatizadas puede ayudar a detectar estos problemas de forma temprana, antes de que se conviertan en problemas mayores.

Añade tu opinión

Shabarinath Chandrashekhar

Director Cloud, Fullstack, Data & AI Platform Solutions Architecture l DevSecops l MLOps I CISSP l PMP l 2x AWS I 2x Azure l 2x ISC2 I 3x Databricks l CKA l Empowering Businesses adopting Cloud, Data and AI at scale
Denunciar la contribución
Data validation can be automated in an MLOps pipeline efficiently. This eliminates the manual need of evaluating and ensuring data quality. Implement the validation rules in a separate stage in the MLops pipeline.

Traducido

Recomendar

4 Optimice el flujo de trabajo

La optimización del flujo de trabajo de su canalización de datos puede conducir a resultados más predecibles. Esto implica agilizar los procesos, mejorar la eficiencia del flujo de datos y garantizar que los recursos se asignen adecuadamente. Considere si se puede utilizar el procesamiento paralelo para acelerar el cálculo o si se pueden combinar ciertos pasos para reducir la complejidad. Un flujo de trabajo optimizado no solo mejora el rendimiento, sino que también reduce la probabilidad de errores al simplificar la arquitectura general.

Añade tu opinión

5 Monitoree continuamente

La supervisión continua de la canalización de datos es esencial para mantener su estado y rendimiento. Configure alertas para cualquier anomalía o cuello de botella de rendimiento que pueda surgir. Las herramientas de monitoreo pueden proporcionar información en tiempo real sobre las operaciones de la tubería, lo que le permite reaccionar rápidamente a cualquier problema. La revisión periódica de los registros y las métricas de rendimiento también puede ayudarlo a comprender los patrones de uso y anticipar los desafíos futuros.

Añade tu opinión

Shabarinath Chandrashekhar

Director Cloud, Fullstack, Data & AI Platform Solutions Architecture l DevSecops l MLOps I CISSP l PMP l 2x AWS I 2x Azure l 2x ISC2 I 3x Databricks l CKA l Empowering Businesses adopting Cloud, Data and AI at scale
Denunciar la contribución
Monitor the data pipeline in an automated way. For instance in Azure data factory you can monitor pipeline runs under 'Manage' and isolate the issues related to each scheduled execution.

Traducido

Recomendar

6 Iterar con regularidad

Por último, adopte la iteración periódica como parte de su estrategia de gestión de canalizaciones de datos. Los entornos de datos son dinámicos y la canalización debe evolucionar para seguir el ritmo de los requisitos cambiantes. Revise periódicamente el diseño de su canalización, actualice la documentación y perfeccione los procesos según sea necesario. Al fomentar una cultura de mejora continua, puede asegurarse de que su canalización de datos permanezca alineada con sus objetivos empresariales y sea resistente a resultados inesperados.

Añade tu opinión

Shabarinath Chandrashekhar

Director Cloud, Fullstack, Data & AI Platform Solutions Architecture l DevSecops l MLOps I CISSP l PMP l 2x AWS I 2x Azure l 2x ISC2 I 3x Databricks l CKA l Empowering Businesses adopting Cloud, Data and AI at scale
Denunciar la contribución
Try to use no code pipeline designers to minimize the lines of code needed. For instance you can use Glue studio to create no code pipelines through drag drop of data sets and associating relations. The lesser lines of code, the better to debug and isolate problems with the pipeline.

Traducido

Recomendar

Arquitectura de datos

Seguir

Valorar este artículo

Hemos creado este artículo con la ayuda de la inteligencia artificial. ¿Qué te ha parecido?

Está genial Está regular

Denunciar este artículo

Ver todo

Ha encontrado resultados inesperados de la canalización de datos. ¿Cómo puedes realinearte para el éxito?

1

2

3

4

5

6

1 Evalúe las causas

2 Código de revisión

3 Validar datos

4 Optimice el flujo de trabajo

5 Monitoree continuamente

6 Iterar con regularidad

Arquitectura de datos

Valorar este artículo

Gracias por tus comentarios

Más artículos sobre Arquitectura de datos

Lecturas más relevantes

Ha encontrado resultados inesperados de la canalización de datos. ¿Cómo puedes realinearte para el éxito?

1

2

3

4

5

6

1 Evalúe las causas

2 Código de revisión

3 Validar datos

4 Optimice el flujo de trabajo

5 Monitoree continuamente

6 Iterar con regularidad

Arquitectura de datos

Valorar este artículo

Gracias por tus comentarios

Explorar otras aptitudes