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宽带加速器_个人_物联网行业分析

时间:2021-04-08 19:58 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

在本系列的第二部分中,我想看看DataOps对数据缺陷的影响。阅读第一部分。基于错误信息的决策和行动比数据延迟的决策和行动具有更大的破坏性。微软美国合作伙伴组织的首席技术...

宽带加速器_个人_物联网行业分析

在本系列的第二部分中,我想看看DataOps对数据缺陷的影响。阅读第一部分。基于错误信息的决策和行动比数据延迟的决策和行动具有更大的破坏性。微软美国合作伙伴组织的首席技术官斯科特·埃米格(Scott Emigh)最近说,"你的分析结果和你所推断的数据质量一样好。"我将同样的逻辑推断到机器学习中Scott Emigh,微软美国合作伙伴组织CTO技术为我们"做推理"。随着这些技术最近的扩散,每天每秒钟都在对好的和有缺陷的数据做出成倍增长的决策。这使得数据质量变得更加重要。您愿意每天做一个决策,数据缺陷率为10%,还是该决策100万次,缺陷率为0.1%?同样,这也扩展到了DevTest领域;如果基础数据的质量使测试不可靠或产生假阳性,那么世界上所有的自动化测试都毫无意义。CSG国际公司开发副总裁scottprugh观察到,在不够大的数据集上运行的自动化测试(几百兆字节对几百兆字节)是导致生产失败的主要原因。通过专注于版本控制和转换的数据操作领域,公司可以解决数据缺陷所带来的摩擦。首先,在适用的情况下,将数据置于版本控制之下可以让数据操作员和使用者从不可变数据存储库中的一个离散点开始工作,这从一开始就极大地提高了数据的完整性和信任度。大多数数据在为数据使用者准备好之前都需要进行某种转换。这种转换可以采取多种不同的形式,具体取决于需求:子集、合成、ETL、endian转换、与nosql的关系等等。如果不充分地执行这些活动,可能会导致大量的数据缺陷,例如重复数据、缺失数据、数据类型不匹配、缺少角点事例和不正确的数据序列。Scott Prugh,CSG International发展副总裁解决这些错误的方法是反复地优化和自动化这些活动,使转换活动接受其自身的质量测试,然后将转换后的数据提交回版本控制。我去过全球许多公司,这些公司都有专门从事数据转换活动的人员。我在这些客户中看到了两个常见的问题。 首先,如果没有以DataOps为中心的方法,他们在将数据传输给转换团队时仍然会遇到一些限制。转换团队经常需要处理他们反复调整用途的旧数据集,这会带来严重的质量问题。没错,在这种情况下,数据运营商也是数据消费者,也是"竖井化"的受害者。采用我在delays post中提到的自助服务和自动化,可以让数据转换组根据需要使用全新的完整数据集,提高其活动的质量。第二个问题是变换的不断变化的性质。数据消费者并不总是意识到他们今天利用的数据与昨天不同。我们问了多少次这个问题"我们改变了多少次?"把转换后的数据集提交给版本控制可以让数据使用者对他们的活动和产品有很高的信心同时处理这两个方面可以让你真正解决约束,而不仅仅是转移痛苦。采用这种方法使公司能够增加在开发过程中发现的缺陷数量,同时显著减少总体缺陷的数量。这使得他们能够实现左移方法学中承诺的快速反馈/更高质量的开发/测试循环。我的朋友兼老板埃里克·施洛克(Eric Schrock)对此关键绩效指标有更深入的解释。

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