Qual a melhor forma de evitar falhas de engenharia de dados?

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Falhas de engenharia de dados podem ter sérias consequências para o seu negócio, como perda de dados, insights imprecisos, prazos perdidos ou insatisfação do cliente. Para evitar essas armadilhas, você precisa adotar algumas práticas recomendadas que podem ajudá-lo a prevenir, detectar e resolver problemas de engenharia de dados. Neste artigo, abordaremos seis aspectos principais que podem melhorar a qualidade e a confiabilidade de seus projetos de engenharia de dados.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 5 contribuições. Saiba mais

Muhammad Talha Khan

Data Scientist @ BAHL | Python, ML, AI, Gen-AI, Knime, Streamlit | Converting raw data into meaningful insights…

1 Definir requisitos claros

A primeira etapa para evitar falhas de engenharia de dados é definir requisitos claros e realistas para suas tarefas de engenharia de dados. Você precisa entender as metas de negócios, as fontes de dados, as saídas esperadas e os critérios de desempenho. Você também precisa comunicar esses requisitos às partes interessadas, como analistas de dados, cientistas de dados ou usuários corporativos, e obter seus comentários e aprovação. Dessa forma, você pode evitar ambiguidade, confusão ou expectativas incompatíveis que podem levar a erros de engenharia de dados.

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Tomas Peluritis

Data Person | Data Engineering, Technical Leadership | Uncle Data
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Having clear requirements will help in multiple ways. 1. You can create a mock dataset and use it while developing. TDD FTW 2. If it's written on paper at least the customer/requestor will not complain that it's not by the spec 3. More time coding less being stuck in some meetings. More organized descriptions, less clarifications if you won't start work on the task right away. 4. Anyone from the team can pick the task if they have time. You'll be less of a bottleneck with all knowledge in your head. 5. Plan data quality checks based and add them so it won't be just throwing some assumptions and seeing if they stick.

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2 Projetar tubulações robustas

A segunda etapa para evitar falhas de engenharia de dados é projetar pipelines de dados robustos e escaláveis que possam lidar com diferentes tipos de dados, formatos, volumes e velocidades. Você precisa usar ferramentas, estruturas e metodologias apropriadas que possam dar suporte às suas necessidades de engenharia de dados, como ETL, ELT, lote, streaming ou híbrido. Você também precisa seguir os princípios de engenharia de dados, como modularidade, reutilização, estabilidade e documentação. Dessa forma, você pode garantir que seus pipelines de dados sejam eficientes, confiáveis e de fácil manutenção.

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Muhammad Talha Khan

Data Scientist @ BAHL | Python, ML, AI, Gen-AI, Knime, Streamlit | Converting raw data into meaningful insights, Crafting AI Solutions | Looking for international collaboration & Fully funded scholarships/RAs/TAs
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To prevent data engineering failures, it's paramount to design robust data pipelines. Robust pipelines incorporate redundancy, error handling, and data validation, ensuring the reliability and consistency of data. Additionally, regular monitoring and testing of pipelines help detect issues early, allowing for timely intervention. Collaborative teamwork, documentation, and adherence to best practices further fortify data engineering processes, reducing the risk of failures and ensuring data integrity and availability. By prioritizing robust pipeline design, data engineering teams can mitigate potential challenges and maintain the flow of high-quality data.

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3 Implementar verificações de qualidade de dados

A terceira etapa para evitar falhas de engenharia de dados é implementar verificações de qualidade de dados em todos os pipelines de dados. Você precisa validar, monitorar e auditar seus dados em diferentes estágios, como ingestão, transformação, carregamento ou análise. Você precisa usar métricas de qualidade de dados, como precisão, integridade, consistência, pontualidade ou validade, e definir limites e alertas de qualidade de dados. Você também precisa usar ferramentas de qualidade de dados, como Grandes Expectativas , Deequ ou DBT , que pode ajudá-lo a automatizar e padronizar suas verificações de qualidade de dados.

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4 Aplicar políticas de governança de dados

O quarto passo para evitar falhas de engenharia de dados é aplicar políticas de governança de dados que possam garantir a segurança, a privacidade e a conformidade de seus dados. Você precisa definir e impor funções, responsabilidades e regras de governança de dados, como quem pode acessar, modificar ou excluir seus dados e como lidar com dados confidenciais ou confidenciais. Você também precisa usar ferramentas de governança de dados, como Apache Atlas , Colibra ou Alação , que pode ajudá-lo a catalogar, classificar e rastrear sua linhagem de dados e metadados.

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5 Colabore com sua equipe

A quinta etapa para evitar falhas de engenharia de dados é colaborar com sua equipe de engenharia de dados e outras equipes relacionadas a dados. Você precisa estabelecer e seguir um fluxo de trabalho comum de engenharia de dados, como agile ou scrum, que pode ajudá-lo a planejar, executar e revisar suas tarefas de engenharia de dados. Você também precisa usar ferramentas de colaboração, como Git , Jira ou Folga , que pode ajudá-lo a compartilhar, rastrear e comunicar seu código, problemas ou progresso de engenharia de dados.

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Muhammad Talha Khan

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Preventing data engineering failures hinges on effective collaboration within your team. By fostering open communication, sharing insights, and working collectively, you can identify potential pitfalls, ensure data quality, and streamline processes. Regular team discussions, knowledge sharing, and problem-solving contribute to proactive issue detection and resolution, ultimately safeguarding against data engineering failures and enhancing project success.

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6 Aprenda com seus erros

O sexto e último passo para evitar falhas de engenharia de dados é aprender com seus erros e melhorar suas habilidades e práticas de engenharia de dados. Você precisa realizar análises de causa raiz, post-mortems ou retrospectivas, para identificar e documentar as causas, impactos e soluções de suas falhas de engenharia de dados. Você também precisa buscar feedback, orientação ou mentoria de seus colegas, gerentes ou especialistas e manter-se atualizado com as últimas tendências, tecnologias e melhores práticas em engenharia de dados.

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Orell Garten

Building systems to solve real problems.
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That's good advice but I would take it a step further. If you start a new project I would advice to start building prototypes or proof of concepts quickly. This will give you a better idea about the challenges that might come up and also help to learn more about the use case in general.

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Muhammad Talha Khan

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The best approach to prevent data engineering failures involves meticulous planning, robust quality control, and proactive maintenance. Begin by defining clear data objectives and requirements, ensuring they align with business needs. Implement comprehensive data quality checks and validation processes at every stage to catch issues early. Prioritize data security measures, including encryption and access controls. Regularly monitor data pipelines and maintain documentation for troubleshooting. Lastly, stay updated on industry best practices and emerging technologies to adapt and evolve your data engineering processes proactively. By embracing these principles, data engineering failures can be mitigated, and data reliability can be ensured.

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1 Definir requisitos claros

2 Projetar tubulações robustas

3 Implementar verificações de qualidade de dados

4 Aplicar políticas de governança de dados

5 Colabore com sua equipe

6 Aprenda com seus erros

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3 Implementar verificações de qualidade de dados

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