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积极处理数据管制不错减少本领债务并增强可膨大性。

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 行业的每个东谈主齐知谈本领债务。本领债务（也称为本领债、代码债务或想象债务）是一个譬如，它描摹了诱骗团队优先拜托功能或名目可能带来的后果，这些功能或名目以后需要重构或重作念。

本领债务可能是有益的，应该保留在诱骗东谈主员有订立地领受永久不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“快速行径并冲破成例”的范例酿成的。

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Martin Fowler 的2009 年著述对于本领债务象限的著述描摹了第二个轴，对严慎的本领债务和粗率的本领债务进行了规划的分辨。

数据债务是一种本领债务，它指的是由于晦气的数据管制实际（举例不竣工、不准确或非范例化数据）而累积的老本，这些老本会跟着时候的推移而防碍效果和有野心。

数据债务不单是是艰巨，它会导致数据不成靠和手动数据管制。数据债务会缩短数据质料，降速有野心速率，增多老本，并挫伤对知辛苦的信任，从而破碎组织成为数据驱动型组织的智商。

尽管数据债务和本领债务密切规划，但两者之间存在关节区别：您不错文牍本领债务收歇并再行启动，但对数据债务这么作念很少是可行的选拔。

粗率和非有益的数据债务源于更低的存储老本和数据囤积文化，在这种文化中，组织累积了大量数据，而莫得树立适合的结构或确保分享的险峻文和含义。它进一步受到对想象优先范例的抵制的影响，这种范例经常被以为是速率的潜在瓶颈。它也可能通过数据湖、仓库和湖仓中脆弱的多跳奖章架构深切。

就像莫得想象就编写代码会导致本领债务雷同，这种贫苦噤略野心导致数据不一致、冗余和孑然，使得集成、分析和价值索要越来越复杂。

数据管制中的左移

对于数据债务，退避胜于诊疗。“左移”是一种实际，它波及在诱骗人命周期的早期责罚关节经由，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。把握于数据管制，“左移”强调尽早优先探究数据建模，如若可能的话——在集聚数据或构建系统之前。

数据建模允许罢黜想象优先的范例，其中数据结构、含义和关系在集聚之前经过三想尔后行地野心和盘考。这种范例通过确保清澈度、一致性和团队间的和谐来减少数据债务，从而兑现更轻易的集成、分析和数据的永久价值。

通过在启动时使用数据建模，组织不错证实业务需求界说数据的结构、含义和关系。这种主动策略通过着重创建不一致、冗余或难以领路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清澈的领路，从而提升数据质料，简化集成，并兑现永久可膨大性。内容上，“左移”使团队大要“为改日想象”，而不是在问题发生后才树立问题。

代码优先范例的复旧者应该领路到，当敏捷原则与范畴驱动数据建模沿路把握时，数据建模不再是瓶颈。

然则，每个组织很可能依然存在一定进度的数据债务。有什么野心来阻挡它？

绘图现存数据

数据模子，就像舆图或蓝图雷同，是数据组织样式的可视化暗示。通过查验现存的数据库、数据源和数据交换，组织不错将实体、属性以及它们之间的蚁合绘图到实体关系图或更浅易的图表中。

这个逆向工程过程波及分析和绘图现存数据结构，以揭示其底层想象和关系。它有助于识别不一致之处、冗余和差距，从而更好地领路和记载数据，以便在必要时校正集成、分析和再行想象。

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。它使业务团队大要长入数据奈何反应运营和经由。同期，IT部门大要明晰地了解数据如安在有野心、自助分析、机器学习和东谈主工智能中使用。这种分享的领路促进了合作，减少了扭曲，并确保每个东谈主——从本领团队到业务利益规划者——齐能使用一致且特真谛真谛的数据。

元数据管制器用和数据字典经常依赖于逆向工程和分析来集聚现存数据结构，揭示关系并记载属性。固然这些过程提供了对数据面前情景的可贵倡导，但它们内容上是反应式的，侧重于编目现存内容，而不是主动想象数据结构。这种局限性意味着它们无法隔绝数据债务的累积，因为它们无法从一启动就扩充正确的想象原则或使数据与业务需求保抓一致。

想象您改日的数据

数据建模通过启用想象优先的范例来补充这些器用，其中数据以分享的含义、险峻文和改日的可膨大性为野心进行尽心构建。

数据模子不是最终野心。从本领方面来看，其主见包括树立与主题众人业务需求一致的模式协议，并由数据分娩者和耗尽者共同约定。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险峻文的轻易分享和探询。

数据建模通过创建坚实的基础并促进现存结构的演变来着重新的数据债务。通过教养更变以适合本领和业务需求，数据建模匡助组织为其数据创造更可抓续和高效的改日，减少昔时作假的做事，同期确保抓续的价值。

数据模子也把握于数据交换

数据建模传统上与用于事务或分析主见的关总共据库规划联。跟着时候的推移，这跟着NoSQL数据库、API、事件驱动架构和微服务的兴起而膨大。

固然诱骗东谈主员领先热心底层本领，但很赫然，到手数据交换的关节在于灵验载荷的结构。数据发布者和耗尽者必须就以模式为中枢的数据协议达成一致，以便灵验调换。此模式界说了交换的结构，岂论是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，以映射您面前的数据结构。这不错迭代地进行，证实需要责罚问题——幸免试图一次性责罚整个问题。

让范畴众人和数据利益规划者参与特真谛真谛的盘考，以长入数据的险峻文、真谛真谛和用途。

在此基础上，迭代地校正这些模子——岂论是静态数据照旧动态数据——以便它们准确地反应并满足您组织和客户的需求。

这么作念为数据一致性、清澈度和可膨大性奠定了坚实的基础，开释了数据的全部后劲，并促进了更周至的有野心和改日的立异。

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发布于：北京市