什么是数据漂移?

对数据结构、语义和基础设施的意外和未记录的更改

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数据流定义

数据来源的爆炸式增长和高级分析的快速创新, 数据科学, AI, 机器学习已经从根本上改变了数据集成的规模和速度. 增加的压力迅速做出决定在前所未有的时期意味着您的组织比以往任何时候都更依赖于新的、可靠的数据.

数据漂移是对数据结构的意外和未记录的更改, 语义, 基础设施是现代数据架构的结果. 数据漂移打破了流程，破坏了数据，但也揭示了数据使用的新机会.

A 数据集成的现代方法帮助你加速数字转换管理不确定性，让你能够驾驭数据漂移，而不是与之抗争.

下载:面向数据ops的现代数据集成

数据漂移...

IP地址格式的改变会中断BI仪表板上的数据，并且几个月都不会被发现

对主机名的更新会导致应用程序的全局中断，并且需要几个月的时间进行重构

从10位到12位的id转换影响了18000个已知的应用程序

利用DataOps加速数据转换

驱动现代企业的绝大多数业务逻辑存在于千万个微小的集成中, 跨多个平台的专用应用程序. 这些整合已经成为现代企业运营中最薄弱的环节. 然而,, 传统的数据集成流程和平台忽略了现代数据语义和结构变化这一简单事实, 经常.

的 DataOps实践假设变化是恒定的. 通过为变更进行架构设计, 您不仅要管理数据漂移, 你可以开始利用它的力量, 使您能够快速和敏捷地响应变化，适应新的业务条件和创新.

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通过数据处理加速数字化转型

Arvind Prabhakar，首席技术官(电子游戏厅)33:10

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更多数据ops案例研究

7种处理数据漂移和拥抱变化的方法

1. 减少对自定义代码的依赖

当自定义编码的管道中断时, 你的第一个挑战是找到问题所在, 那你就得找人来修了. 智能数据管道使用无代码工具构建，可以提醒您更改，并且可以由团队中的任何人进行维护. 当需要时，应该将定制代码打包，以便在管道之间进行重用和移植.

2. 最小化模式规范

拿一个 intent-driven方法 to 开发和建设管道. 通过为分析字段指定条件和转换，您的数据流更加可靠, 健壮的, 更容易诊断.

数据漂移和模式演化

数据漂移和智能数据管道

3. 需要完全仪表化的管道

端到端工具 of 流数据当您应对变化时，为您提供了一个了解性能的窗口. 通过设计, 管道应该捕获整个体系结构的细节，同时最小化操作开销.

4. 将数据管道与基础设施解耦

大规模的同步升级已经被持续的、周期性的组件更改所取代. 数据集成这避免了系统之间的紧密耦合，从而生成了对变化和更有弹性的管道未来证明你的设计工作.

5. 根据意图而不是语义构建数据管道

监控模式数据当它流经您的基础设施时，您可以深入了解意义上的变化. 您可以在错误污染下游分析之前捕获它们, 防止共享敏感数据, 甚至还为数据使用创造了新的机会.

6. 承担多个平台

对于存储在不同环境中的数据，您将需要一个用于工作负载可移植性. 您的数据集成系统应该提供跨云平台的可见性，使您能够有效地跨环境进行操作和同步.

数据漂移和智能数据管道

7. 把你的注意力放在重要的事情上

智能数据管道检测和处理模式、语义和基础设施漂移的变化. 它们会自动调整小的变化，根据规则发送警报，并突出显示新兴的设计. 像电子游戏厅这样的解耦架构抽象了实现的“方式”, 因此，您可以关注数据的“内容”. 你可以拥抱变化，而不是与数据漂移作斗争.

12个现代数据集成的最佳实践

电子游戏厅如何帮助你处理数据漂移

数据漂移警报

轻松设置模式更改警报

需要知道某个列何时从源或目标消失? 设置电子邮件和webhook规则和提醒当发生变化时通知您. 没有更多的惊喜.

自动刷新Impala元数据

你的管道知道蜂巢的metastore发生了什么变化吗? 创建数据摄取管道，检测语义和结构变化，并自动刷新Impala元数据缓存.

数据漂移和表更新

自动创建列和表

需要多少个管道来管理数据湖和数据仓库? 只有一个! 自动创建新的列和表雪花和砖从一个管道三角洲湖.

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