数据工程之道：设计和构建健壮的数据系统

根据数据生命周期选择技术

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4.2

加速市场化

对于技术而言，快速地投入市场是必胜之道。这意味着需要选择能让数据需求开发得更

快速的技术，同时能保持高质量标准和高安全性。这还需要开发者在发布、学习、迭代

中不断反馈和改进。

追求完美是保持优秀的敌人。许多数据团队会在技术选择上花费数月甚至数年的时间，

却迟迟没有做出任何决策。犹豫不决和少有产出是数据团队的死亡前兆。我们看到过很

多数据团队因为行动过慢、无法交付预期的产出而解散。

团队需要尽早实现价值交付并且保持阶段性地交付频率。就像我们提到的，你的团队成

员会更熟练地使用他们已知的工具。为了避免无差别的繁重工作让你的团队少有价值产

出。选择能帮助团队快速、可靠、安全地进行开发的工具。

4.3

互操作性

很少会有只需要一种技术或者系统的情景。当选择一种技术或系统时，你还需要确保它

可以和其他的技术进行交互和操作。互操作性描述了多种技术和系统之间是如何连接、

互换信息和交互的。

假设你在评估

A

和

B

两种技术。当考虑到互操作性时，需要考量

A

技术有多容易和

B

技术相互集成。这其中的难度难以确定，可能是已经无缝集成了，也可能是需要大量时

间去实现的。是每个产品都已无缝集成，彼此兼容，让设置变得轻而易举，还是你需要

手动添加大量配置才能实现不同产品集成？

供应商和开源的项目你会追求在一个特殊的平台或者系统上协作。大多数数据获取和可

视化工具已经和有名的数据仓库或数据湖做好了集成。另外，数据获取工具还会和通用

的

API

和服务（比如

CRM

、会计软件等）集成。

有时实现标准化是实现互操作性的前提 ...