اولینبار که با چالشهای مهندسی داده مواجه شدم دستی روی شانه خودم کشیدم و گفتم:« اشکال نداره. مهندسی داده که بدون چالش نمیشه. درست میشه». پس از آن دنبال راهحلهای متعدد گشتم. فهرستی از چالشهای یک مهندس داده تهیه کردم تا هربار که با مسئلهای مواجه شدم سری به آن بزنم. اینطوری میتوانستم راحتتر دغدغههایم را برطرف کنم. برای آنکه شما هم بتوانید سریعتر از چالشهای یک مهندس داده عبور کنید در این مطلب همراه من باشید.
۱. مدیریت حجم بالای دادهها
یکی از مهمترین چالشهای مهندسی داده، مدیریت حجم بالای اطلاعات است. با رشد کسبوکارها و افزایش تعداد کاربران، میزان دادهای که تولید میشود هم افزایش پیدا میکند. مهندسان داده باید زیرساختی طراحی کنند که بتواند حجم بالای داده را ذخیره، پردازش و منتقل کند، بدون اینکه عملکرد سیستم بهطور محسوسی کاهش پیدا کند. انتخاب معماری و ابزار مناسب در این مرحله اهمیت زیادی دارد، چرا که افزایش حجم داده میتواند روی سرعت پردازش و هزینههای زیرساخت تأثیر بگذارد.
مثال: در زمان معرفی سرویس بینش بازار در سال ۱۳۹۹ اعلام شد که دادههای مجموعه کافهبازار از رفتار ۴۱ میلیون کاربر به دست میآمد و فقط در یک ماه حدود ۱۳ میلیارد رکورد داده ثبت شده بود. در چنین مقیاسی، ذخیرهسازی و پردازش داده دیگر با روشهایی که برای مجموعهدادههای کوچک استفاده میشوند ساده نیست و معماری داده باید متناسب با حجم اطلاعات طراحی شود.
۲. مدیریت تنوع دادهها و منابع مختلف
دادهها از یک منبع مشخص وارد سیستم نمیشوند. یک سازمان ممکن است همزمان از چند پایگاه داده، سرویسهای مختلف، APIها، فایلها و سیستمهای نرمافزاری متفاوت اطلاعات دریافت کند. هرکدام از این منابع ممکن است فرمت و ساختار متفاوتی داشته باشند. یکی از وظایف مهندس داده این است که این اطلاعات را به شکلی قابلاستفاده در کنار یکدیگر قرار دهد تا بتوان از آنها برای تحلیل و تصمیمگیری استفاده کرد.
مثال: فروشگاههای اینترنتی مانند دیجیکالا نمونه قابلدرکی از این مسئله هستند. اطلاعات سفارشها، محصولات، عملیات، کاربران و شاخصهای کسبوکار ماهیت متفاوتی دارند و برای تحلیل باید به مدلهای قابلاستفاده تبدیل شوند. در یکی از آگهیهای استخدامی مهندس تحلیل داده دیجیکالا به ساخت Pipeline، طراحی مدلهای Fact و Dimension و Semantic Layer و تعریف KPIهای قابلاتکا اشاره شده است که یعنی دادههای عملیاتی باید به ساختاری تبدیل شوند که بتوان از آنها برای تحلیل و تصمیمگیری استفاده کرد.
شرکت در بوتکمپ مهندسی داده دانشکار به شما کمک میکند آسانتر با چالشهای این مسیر مواجه شوید و راهحلی برای هر چالش پیدا کنید.
۳. حفظ کیفیت و سازگاری دادهها
وجود حجم زیادی از داده به معنای وجود داده مفید نیست. اطلاعات ناقص، تکراری، قدیمی یا ناسازگار میتوانند نتیجه تحلیلها را تحت تأثیر قرار دهند. به همین دلیل، یکی از چالشهای اصلی مهندسی داده حفظ کیفیت داده در تمام مراحل پردازش است. دادهها باید قبل از استفاده بررسی، پاکسازی و در صورت نیاز استانداردسازی شوند تا اطلاعات قابلاعتمادی در اختیار تیم تحلیل داده و سایر بخشهای سازمان قرار بگیرد.
مثال: در مجموعهای مانند دیجیکالا وقتی قرار است دادهها برای تعریف KPI و تصمیمهای استراتژیک استفاده شوند، مدل داده باید قابلاعتماد باشد. دیجیکالا در آگهی مهندس تحلیل داده خود هم از ساخت مدلهای قابلاعتماد و KPIهای قابلاتکا صحبت کرده است. اگر تعریف سفارش موفق در دو سیستم متفاوت باشد، دو تیم ممکن است با استفاده از یک عنوان واحد به دو عدد متفاوت برسند؛ مسئلهای که تاثیر مستقیمی بر کیفیت تصمیمگیری دارد. بخش آخر یک مثال توضیحی از مسئله کیفیت داده است.
۴. مدیریت دادههای کوچک و انتخاب ابزار مناسب
برخلاف تصور رایج، چالشهای مهندسی داده همیشه به دادههای حجیم مربوط نمیشوند. گاهی حجم داده آنقدر کم است که استفاده از ابزارهای مخصوص پردازش دادههای بزرگ نهتنها مزیت خاصی ایجاد نمیکند، بلکه میتواند باعث افزایش هزینه و پیچیدگی سیستم شود.استفاده از زیرساختهای دادههای حجیم برای مجموعه دادههای کوچک ممکن است منابع محاسباتی بیشتری مصرف کند و مدیریت سیستم را دشوارتر کند. بنابراین یکی از تصمیمهای مهم مهندس داده این است که مشخص کند چه زمانی استفاده از ابزارهای دادههای حجیم منطقی است و چه زمانی میتوان مسئله را با ابزارهای سادهتر حل کرد.
مثال: یک فروشگاه اینترنتی کوچک را در نظر بگیرید که چند هزار سفارش در ماه دارد و اطلاعات اصلی آن در PostgreSQL ذخیره میشود. راهاندازی یک زیرساخت توزیعشده مبتنی بر Spark به این دلیل که Spark ابزار شناختهشدهای در مهندسی داده است، حتما تصمیم مناسبی نیست. ممکن است همان مسئله با PostgreSQL، SQL و پایتون سادهتر و ارزانتر حل شود. بنابراین مهندس داده باید ابزار را براساس مسئله و مقیاس واقعی داده انتخاب کند.
۵. جلوگیری از وابستگی به یک فروشنده یا پلتفرم
استفاده گسترده از خدمات یک شرکت یا پلتفرم مشخص ممکن است به Vendor Lock-in منجر شود. در چنین شرایطی، انتقال دادهها یا تغییر زیرساخت در آینده میتواند دشوار و پرهزینه باشد. یکی از راههای کاهش این وابستگی، طراحی معماری منعطف و استفاده از فناوریهایی است که امکان جابهجایی دادهها میان سرویسهای مختلف را فراهم میکنند. استفاده از ابزارهای متنباز و رویکردهای چندابری نیز میتواند وابستگی به یک سرویسدهنده مشخص را کاهش دهد. بااینحال، انعطافپذیری بیشتر پیچیدگی سیستم را هم افزایش میدهد. به همین دلیل، مهندس داده باید میان آزادی در انتخاب فناوری و سهولت توسعه و نگهداری سیستم تعادل ایجاد کند.
مثال: فرض کنید یک استارتاپ تمام Data Warehouse، پردازش داده، داشبوردها و Pipelineهای خود را براساس سرویسهای اختصاصی یک سرویسدهنده ابری طراحی کند. اگر در آینده به دلایل هزینه، محدودیت دسترسی یا تغییر نیازهای فنی مجبور شود سرویسدهنده خود را تغییر دهد، مهاجرت تمام این اجزا میتواند بسیار پیچیده باشد. استفاده از فناوریهای متنباز و طراحی معماری با قابلیت جابهجایی بیشتر میتواند این ریسک را کاهش دهد.
۶. یکپارچهسازی دادهها از منابع مختلف
زمانی که دادهها در چند سیستم و منبع مختلف قرار دارند، ترکیب آنها به یکی از چالشهای مهم مهندسی داده تبدیل میشود. هدف از یکپارچهسازی دادهها این است که اطلاعات موجود در منابع مختلف به شکلی منسجم در اختیار سیستمهای تحلیلی قرار بگیرد. برای این کار باید فرآیندهایی برای استخراج، تبدیل و انتقال داده طراحی شود. اگر این یکپارچهسازی بهدرستی انجام نشود، ممکن است نسخههای مختلفی از یک داده در بخشهای گوناگون سازمان وجود داشته باشد و تیمها براساس اطلاعات متفاوت تصمیم بگیرند.
مثال: سرویس بینش بازار کافهبازار نمونه خوبی از خروجی یک سیستم داده یکپارچه است. این سرویس شاخصهایی مانند نصب فعال، هزینه نصب و اطلاعات مربوط به رفتار کاربران را در قالب دادهها و گزارشهای تحلیلی ارائه میکرد و امکان مقایسه سنجهها در طول زمان و میان دستههای مختلف را فراهم میکرد. برای رسیدن به چنین خروجی تحلیلی، دادههای خام مربوط به رویدادها و فعالیت کاربران باید به سنجههای تعریفشده و قابلمقایسه تبدیل شوند.
۷. حفظ امنیت و حریم خصوصی دادهها
دادههای سازمانی ممکن است شامل اطلاعات حساس کاربران و کسبوکار باشند. بنابراین امنیت و حریم خصوصی یکی از بخشهای مهم طراحی زیرساخت داده است. مهندسان داده باید مطمئن شوند که افراد غیرمجاز نمیتوانند به اطلاعات حساس دسترسی پیدا کنند. رمزنگاری دادهها، مدیریت دسترسی کاربران و رعایت سیاستهای امنیتی از جمله اقداماتی هستند که میتوانند برای محافظت از اطلاعات انجام شوند. امنیت باید در تمام چرخه عمر داده، از زمان جمعآوری تا ذخیرهسازی و پردازش، مورد توجه قرار بگیرد.
۸. پردازش بلادرنگ دادهها
در بعضی از کسبوکارها، پردازش اطلاعات با تأخیر چندساعته یا حتی چنددقیقهای کافی نیست. سازمانها ممکن است نیاز داشته باشند دادهها همزمان با تولیدشان پردازش شوند. پردازش Real-time این امکان را فراهم میکند که اطلاعات جدید سریعتر وارد سیستمهای تحلیلی شوند و تصمیمگیری براساس دادههای بهروز انجام شود. راهاندازی چنین زیرساختی میتواند پیچیده باشد، زیرا سیستم باید بتواند جریان دائمی داده را با سرعت بالا دریافت و پردازش کند.
مثال: تپسل نمونه بسیار خوبی از این چالش است. این شرکت اعلام کرده پلتفرمش ماهانه میلیاردها درخواست تبلیغاتی برای میلیونها کاربر پردازش میکند و باید تبلیغ مناسب را در کسری از ثانیه به کاربر نمایش دهد. در چنین سیستمی نمیتوان درخواست امروز کاربر را چند ساعت بعد پردازش کرد؛ پردازش و انتقال داده باید با تأخیر بسیار پایین انجام شود.
۹. مقیاسپذیری و حفظ عملکرد سیستم
با افزایش حجم داده و تعداد کاربران، زیرساخت داده باید بتواند بدون کاهش شدید عملکرد رشد کند. سیستمی که برای حجم فعلی داده طراحی شده است، ممکن است با چند برابر شدن حجم اطلاعات دیگر عملکرد مناسبی نداشته باشد. به همین دلیل، مهندسان داده باید معماریهایی طراحی کنند که امکان توسعه و افزایش ظرفیت را داشته باشند. مقیاسپذیری مناسب کمک میکند سیستم حتی در شرایطی که مقدار داده یا تعداد درخواستها افزایش پیدا میکند، همچنان عملکرد قابلقبولی داشته باشد.
تبدیل چالشهای یک مهندس داده به فرصتهای مختلف
از تضمین کیفیت بالای دادهها گرفته تا محافظت از امنیت آنها، مسیر مدیریت داده میتواند شبیه حرکت در یک هزارتوی پیچیده به نظر برسد. با این حال، در دل همین شبکه پیچیده، فرصتی برای رشد، نوآوری و پیشتازی کسبوکارها وجود دارد. سازمانها با مدیریت هوشمندانه هر یک از موانع مرتبط با داده، نهتنها میتوانند بهرهوری عملیاتی خود را افزایش دهند، بلکه میتوانند جایگاه متمایزی نیز در بازار رقابتی برای خود ایجاد کنند. با این دیدگاه، در ادامه برخی از راهکارهایی را بررسی میکنیم که میتوانند این چالشها را به فرصتهایی اثرگذار تبدیل کنند.
رسیدگی به مشکلات کیفیت داده
کیفیت داده عامل تعیینکنندهای برای دستیابی به بینشهای دقیق و تصمیمگیری آگاهانه است؛ عناصری که نقش مهمی در سودآوری دارند. اجرای فرآیندهای قدرتمند برای بررسی و پاکسازی دادهها میتواند از خطاهای پرهزینه جلوگیری کند. علاوه بر این، تدوین سیاستهای حاکمیت داده، استانداردهایی برای حفظ دقت دادهها در سراسر سازمان ایجاد میکند و با شکل دادن به فرهنگی دادهمحور، کیفیت تصمیمگیریهای کسبوکار را افزایش میدهد.
مطلب مرتبط: مسیر یادگیری مهندسی داده
اطمینان از یکپارچهسازی مؤثر دادهها
یکپارچهسازی دادههای منابع مختلف، نمایی جامع از کسبوکار ارائه میدهد و کلیدی برای دستیابی به بینشهای قابل اقدام است. یک فرآیند کارآمد استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) یا استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT) تضمین میکند که دادههای منابع مختلف با یکدیگر هماهنگ شده و برای تحلیل در دسترس قرار بگیرند. استفاده از ابزارهای تخصصی یکپارچهسازی داده، این مراحل را خودکار میکند و در زمان و منابع صرفهجویی میشود. همچنین، کاتالوگ داده بازیابی اطلاعات را سادهتر میکند و فرآیند را بهینهتر پیش میبرد.
راهکارهایی برای مدیریت امن و خصوصی دادهها
حفاظت از امنیت و حریم خصوصی دادهها هم یک الزام قانونی و هم یک ضرورت برای حفظ اعتبار کسبوکار است و تاثیر مستقیمی بر سودآوری شرکت دارد. استفاده از روشهایی مانند رمزنگاری دادهها و کنترل دقیق دسترسی، ریسکهای امنیتی را کاهش میدهد. بهکارگیری تکنیکهای ناشناسسازی داده نیز به حفظ حریم خصوصی کاربران کمک میکند و ممیزیهای منظم، رعایت مستمر قوانین حفاظت از داده را تضمین میکنند؛ در نتیجه اعتمادپذیری کسبوکار در بازار افزایش پیدا میکند.
پردازش بلادرنگ دادهها برای تصمیمگیری بهموقع
در فضای سریع و پویای کسبوکار امروز، پردازش بلادرنگ دادهها برای تصمیمگیری فوری و آگاهانه ضروری است و میتواند برای شرکت مزیت رقابتی ایجاد کند. تکنیکهایی مانند پردازش جریانی (Stream Processing) و محاسبات درونحافظهای (In-memory Computing) امکان تحلیل فوری دادهها را فراهم میکنند و به کسبوکار اجازه میدهند بهسرعت به شرایط در حال تغییری که ممکن است بر سودآوری اثر بگذارند واکنش نشان دهد.
غلبهبر مشکلات مقیاسپذیری و عملکرد
همزمان با رشد کسبوکار، نیازهای دادهای نیز افزایش پیدا میکنند. معماریهایی مانند Microservices و Cloud Computing میتوانند بدون کاهش عملکرد، خود را با افزایش حجم دادهها سازگار کنند و کمک کنند عملیات کسبوکار همچنان چابک و کارآمد باقی بماند. بهینهسازی منظم عملکرد سیستم هم به کسبوکار اجازه میدهد مجموعهدادههای بزرگتری را مدیریت کند و شرایط را برای رشد پایدار فراهم سازد. در نهایت، این راهکارها چالشهای مقیاسپذیری را به فرصتهایی برای توسعه تبدیل میکنند.
منبع: mindtitan.com
