現代資料工程實務引導越來越多的組織更廣泛地使用物件儲存。發生這種情況的原因是它們管理的資料規模和複雜性不斷增加，以及這些資料倉儲需要滿足的用例種類不斷增加：從機器學習和演算法開發到分析和報告。這是用於儲存非結構化資料的物件儲存之上的資料湖日益流行的核心原因。
研究表明，任何組織中大約
的資料都是非結構化的。在許多公司和組織中，儲存和管理如此大量的資料可能具有挑戰性且成本高昂。
轉向資料湖架構
作為一種解決方案，基於物件的儲存系統的易用性及其帶來的好處使它們成為資料歸檔、備份以及或多或少儲存任何類型的靜態內容的首選方法。雖然許多人最初預計大量資料的存儲效果不佳，但使用物件存儲，您可以透過資料湖模型確保高品質。這是資料湖模型佔據主導地位的主要原因。綜上所
述，我們可以自信地說，物件儲存
是靜態資料管理的首選。
數據湖中的數據品質挑戰
隨著時間的推移，向資料湖的遷移為維護和確保資料湖內的資料品質帶來了新的挑戰。當然，我們引入的數據的品質決定了我們 南非 WhatsApp 號碼數據 數據湖的整體可靠性。具體來說，資料攝取階段對於確保我們的服務和資料的健全性至關重要。
儘管在物件儲存之上運行資
料湖具有可擴展性和效能優勢，但實施最佳實踐並確保高資料品質仍然極具挑戰性。
在考慮時，數據工程師應該不斷測試新攝取的數據，同時確保它們滿足數據品質要求，就像軟體工程師應用 自動新程式碼測試一樣。這樣，當發生錯誤並且「壞數據」被攝入湖中時，他們可以有一種可行的方法來重現故障時的攝入錯誤，並回滾到先前的高品質數據快照。聽起來不錯，不是嗎？
資料工程師是資料品質之戰的第一個回應者
負責實施和維護公司整個資料管道結構的資料工程師對於他們的組織來說變得越來越重要。然而，他們的成功取決於配備適當的工具，使他們能夠優化效率並充分利用時間。
在大型資料驅動組織 中扮演資料工程
師的角色是什麼感覺？資料工程師 列出所有可能的產品和服務要求，因為這有助於 的主要任務可以定義為實施和維護數量不斷增長的資料來源，並滿足同行（資料分析師、資料科學家、後端工程師等）的要求。
有些要求也可能來自組織內的
其他利害關係人，例如合規和資 加拿大數據 訊安全官員。通常，這些利害關係人會要求資料工程師實施資料治理流程，例如：資料保留、敏感資料刪除等。
在一個不斷成長、複雜的資料湖中，有數千個正在運行的 ETL 作業、編排整個管道的非常複雜的 DAG 等，每個任務都有可能成為可怕的噩夢。再加上克服生產中的問題的需要，挑戰就會越來越大。
我在這裡分享資料工程師容易
犯的 5 個常見錯誤，這些錯誤會導致他們從主要任務中分心，增加他們的挫折感，造成重複性的疲憊工作，並浪費他們的寶貴時間。
別擔心，還有多種解決路徑供您選擇！
這裡是：
1. 在開發階段，資料工程師被迫創
建整個湖的多個副本，以便隔離測試他們的程式碼
在向資料湖新增或變更資料來源的過程中，首先在現有資料之上對其進行測試是永遠不應跳過的步驟。然而，為了在整個現有數據上測試管道，目前有兩種不理想的（至少可以說）做法：
一個。在真實的生產數據上進行測試，這是一個非常糟糕的策略，無需解釋原因。