Dlaczego ważne jest mapowanie zależności danych i jak to zrobić

Uwaga edytora: ten artykuł został pierwotnie opublikowany na blogu Iteratively 8 lutego 2021 r.

W pewnym momencie będziesz pracować z niechlujnym, zdezorganizowanym stosem technologii. Być może Twoja organizacja zaczęła używać nowych produktów, zanim zastanowiła się, jak wchodzą w interakcje z innymi. Lub odziedziczyłeś kod innej osoby. Mapowanie zależności danych pokaże Tobie i Twojemu zespołowi, w jaki sposób dane przepływają i wchodzą w interakcje z systemami w Twoim stosie.

Firmy tracą pieniądze z powodu rozprzestrzeniania się danych i stają się bardziej podatne na luki w zabezpieczeniach i kosztowne przepisy.

Posiadanie mapy zależności danych nie tylko pomoże ci lepiej zrozumieć stos technologii, ale także pozwoli ci podejmować bardziej świadome decyzje w przyszłości.

Oto, co możesz zrobić, aby pomóc w sprzątaniu.

Korzyści z mapowania zależności

Na początku może się wydawać, że skonfigurowanie wymaga dużo dodatkowej pracy — i może tak być — ale istnieją wyraźne powody, dla których warto utworzyć mapę zależności danych.

Mapy zależności danych oferują całościowy widok Twoich danych, umożliwiając zespołom zajmującym się danymi projektowanie lepszych planów śledzenia. Mogą również zapewnić, że nie uszkodzi żadnego z systemów śledzenia, gdy kod analityczny zostanie zaktualizowany lub usunięty. Jest to szczególnie ważne, gdy zmieniasz kod u źródła i jego wpływ na systemy podrzędne. Śledzenie wpływu, jaki zmiana może mieć na zależne systemy, pozwoli Tobie i Twojemu zespołowi zaoszczędzić czas, ponieważ możesz zobaczyć, gdzie zależne systemy mogą się zepsuć z powodu zmian.

Brzmi świetnie, prawda? Istnieje wiele korzyści płynących z tworzenia mapy zależności danych.

Lepsze zrozumienie środowiska technologicznego

Dobrze zaprojektowana mapa pozwala każdemu łatwo zobaczyć, w jaki sposób systemy współdziałają, pomagając śledzić, które systemy wchodzą w interakcje z danymi i dokąd trafiają dane, krok po kroku.

Pomaga to również w planowaniu przyszłych produktów lub komponentów, ponieważ można zobaczyć, gdzie mogą one pomóc w integracji lub migracji danych.

Poprawiona dokładność

Mapowanie zależności danych pomoże zachować dokładność danych w miarę ich przenoszenia ze źródła do miejsca docelowego. A to w dużym stopniu buduje zaufanie do jakości Twojego centrum danych.

Zapewniając swojemu zespołowi pełny wgląd w infrastrukturę i zależności, możesz śledzić, jak każdy komponent współpracuje z innymi.

Możesz także użyć mapy zależności danych, aby zidentyfikować główne przyczyny zakłóceń działania aplikacji. Jeśli masz problem z aplikacją, możesz zacząć od miejsca, w którym się pojawił i cofnąć się po mapie, aby sprawdzić, czy istnieje konkretna przyczyna. Czy to jest w infrastrukturze? Aplikacja? Zagrożenie z zewnątrz?

Łatwiej zidentyfikować zagrożenia

Mapowanie zależności danych zapewnia użytkownikom jasny wgląd w stos technologii, co może pomóc w określeniu możliwych punktów awarii, które zagrażają Twojej firmie. Prawidłowo wykonane mapowanie danych może być skutecznym narzędziem dla Twojej organizacji, ponieważ zazwyczaj pomaga firmie w następujących obszarach:

• Jakość danych: wraz ze wzrostem ilości źródeł danych mapowanie danych jest bardziej złożone niż kiedykolwiek. Mapowanie zależności danych zamyka lukę między modelami danych, zapewniając decydentom możliwość analizowania, kiedy dane są przenoszone w całym stosie. ‍
• Ataki cybernetyczne i naruszenia bezpieczeństwa danych: Ponieważ firmy wyciągają wnioski z danych, ochrona informacji o użytkownikach stała się koniecznością. Mapa danych może pomóc organizacji określić, gdzie przechowywane, przetwarzane i przesyłane są kluczowe zestawy danych. Gdy organizacje to zrozumieją, mogą podjąć niezbędne kroki w celu ochrony poufnych informacji przed dostaniem się w niepowołane ręce.

Co należy wziąć pod uwagę przed mapowaniem zależności

Jasne, możesz stworzyć fizyczną mapę za pomocą karteczek samoprzylepnych, ale istnieje wiele narzędzi cyfrowych, które mogą pomóc Tobie i Twojemu zespołowi w stworzeniu wersji cyfrowej. Jednak przed rozpoczęciem mapowania danych należy wziąć pod uwagę dwie kwestie:

Najpierw określ kierunkowość zależności

Rozpoczynając od mapowania zależności, bardzo ważne jest, aby wiedzieć, jak coś się nie powiedzie. Określając, gdzie coś się nie powiedzie, identyfikujesz luki w swoim stosie. Kiedy możesz szybciej identyfikować awarie w swojej organizacji, możesz znaleźć najszybszy sposób rozwiązania danego problemu. Pozwoli to nie tylko zaoszczędzić czas pracowników, ale także w dłuższej perspektywie zaoszczędzić pieniądze organizacji.

Nie komplikuj

Chociaż mapy danych powinny być kompleksowe, aby uwzględnić wiele źródeł danych, nie powinny być skomplikowane do zrozumienia. Mapy danych powinny zawierać informacje istotne dla Twojej organizacji i być regularnie aktualizowane, ale nie ma potrzeby przesadzać podczas mapowania zależności. Skomplikowana mapa danych może bardziej zaszkodzić niż pomóc Twojej organizacji.

Mapa danych powinna być wystarczająco prosta, aby laik mógł ją zrozumieć, więc następnym razem, gdy pojawi się problem w twoim stosie, współpracownik może łatwo znaleźć przyczynę problemu i rozwiązać go w rozsądnym czasie.

Trzy najczęstsze techniki mapowania zależności danych

Podczas gdy mapowanie danych różni się w zależności od złożoności stosu technologicznego Twojej organizacji, te trzy techniki mapowania zależności danych są najbardziej powszechne wśród firm.

1. Mapowanie ręczne

Większość systemów danych urosła do punktu, w którym są one obecnie zbyt skomplikowane, aby można je było śledzić ręcznie. Ręczne mapowanie jest jednak doskonałym miejscem do rozpoczęcia, jeśli system danych jest mały i nie oczekuje się, że system będzie się rozwijał.

W przypadku mapowania ręcznego programiści używają takich języków, jak SQL, C++, XSLT i Java. Chociaż to rozwiązanie wymaga dużo pracy z góry, można to zrobić, ale nie będzie tak skuteczne jak schemat lub automatyczne mapowanie.

2. Mapowanie schematu

Oprogramowanie do mapowania schematów porównuje źródła danych ze schematem docelowym, generując połączenia. Po zakończeniu programista musi ręcznie przejść do oprogramowania i zweryfikować poprawność informacji oraz wprowadzić niezbędne zmiany.

Po utworzeniu mapy danych oprogramowanie generuje kod w celu załadowania danych. Jest to często określane jako strategia częściowo zautomatyzowana, ponieważ polega na zespołach, które dwukrotnie sprawdzają pracę wykonaną przez oprogramowanie przed przejściem do przodu.

3. Automatyczne mapowanie

Zautomatyzowane rozwiązania stają się coraz bardziej popularne, ponieważ nie wymagają doświadczenia w programowaniu. Ci użytkownicy oprogramowania przeciągają i upuszczają linie między bazami danych, ułatwiając mapowanie relacji w rozsądnym czasie. Chociaż te rozwiązania wykonują większość ciężkich zadań, użytkownicy nadal powinni sprawdzać błędy ludzkie.

Narzędzia do mapowania zależności danych

Na szczęście dostępnych jest wiele narzędzi, które mogą pomóc w mapowaniu zależności danych. Oto kilka, które polecamy:

• Datafold: ta firma zajmująca się pozyskiwaniem danych pomaga firmom w wizualizacji ich ekosystemu danych. Daje to firmom pewność, że zmiana schematu jednej tabeli nie wpłynie na funkcjonalność innych. Chociaż firma oferuje bezpłatną wersję dla firm, ich płatne rozwiązanie oferuje różne korzyści, w tym integrację ze Slackiem i obsługę czatu na żywo w produkcie.
• Monte Carlo: W pełni zautomatyzowane rozwiązanie w zakresie linii danych, które obejmuje cały stos danych. Monte Carlo ostrzega Twoją organizację w przypadku awarii danych. Oznacza to, że możesz rozwiązać problem, zanim dotrze on do użytkownika końcowego. Jest to w pełni zautomatyzowane rozwiązanie, które obejmuje cały stos danych. Monte Carlo to płatne rozwiązanie, które umożliwia firmom rozpoczęcie korzystania z bezpłatnego okresu próbnego.
• Datadog : narzędzie APM firmy Datadog umożliwia organizacjom zrozumienie zależności między usługami, monitorowanie ich w czasie rzeczywistym i ostrzeganie użytkowników o awarii systemu. Firma oferuje bezpłatny okres próbny do 14 dni.
• Prometheus: To rozwiązanie typu open source umożliwia monitorowanie wydajności aplikacji. Rozwiązanie znane jest z wysokiej niezawodności i bezawaryjnej pracy. Prometheus powiadomi Cię o wszelkich poważnych zmianach w działaniu Twoich aplikacji, dzięki czemu możesz natychmiast zbadać przyczynę.

Dlaczego mapowanie zależności danych może być dla Ciebie odpowiednie

Każda firma, która naprawdę kieruje się danymi, powinna mapować swoje zależności danych. Dane, które są słabo zmapowane lub nie są zmapowane w ogóle, ostatecznie doprowadzą do problemów na dalszych etapach, gdy dane przepływają od końca do końca w Twojej organizacji. Mapowanie zależności danych jest przerażającym zadaniem dla firm, zwłaszcza gdy opierasz się na danych przy podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych.

Pomyśl o mapowaniu zależności danych jako o zadaniu, za które w przyszłości podziękujesz. Nie jesteśmy doskonali — dane i tak w pewnym momencie ulegną uszkodzeniu, niezależnie od tego, jak bezbłędne uważamy nasze obecne rozwiązanie, i wiesz co? W porządku. Proces mapowania zależności danych zapewni, że uszkodzenie danych nie doprowadzi do większego problemu w przyszłości. Poświęć trochę czasu na zmapowanie zależności danych; pozwoli ci to zaoszczędzić mnóstwo czasu na szukaniu innych systemów, które zostały dotknięte awarią. Prawidłowo wykonane mapowanie danych gwarantuje, że dane Twojej organizacji są nie tylko poprawne, ale także niezawodne.

Czy Twoja organizacja zaczęła mapować zależności danych? Czy masz jakieś lekcje, którymi chciałbyś się podzielić? Dołącz do społeczności Amplitude.