Martin Fowler
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数据产品设计：下一步
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原文英文，约3300词，阅读约需12分钟。
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内容提要
Kiran在Thoughtworks担任首席工程师，专注于数据产品开发。他强调从用例出发，逐步识别数据产品，避免过度设计，确保团队有效实施。数据产品应具备可发现性、可理解性和安全性，并独立提供价值。通过明确的服务水平目标(SLOs)和领域所有权，帮助组织高效构建和管理数据产品。
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关键要点
- Kiran在Thoughtworks担任首席工程师，专注于数据产品开发。
- 从用例出发，逐步识别数据产品，避免过度设计。
- 数据产品应具备可发现性、可理解性和安全性，并独立提供价值。
- 通过明确的服务水平目标(SLOs)和领域所有权，帮助组织高效构建和管理数据产品。
- 数据产品是数据网格的基础构件，服务于分析数据。
- 数据产品应具备可发现性、可寻址性、可理解性、可信赖性、原生可访问性、可互操作性、独立有价值和安全性。
- 数据产品的设计应从最终目标出发，关注最终用户和系统的需求。
- 在设计数据产品时，需通过短期研讨会快速回答设计问题。
- 数据产品的定义应清晰，避免与其他概念混淆。
- 应通过领域专家确定数据产品的领域所有权，避免多个领域共同拥有同一数据产品。
- 定义服务水平目标(SLOs)以指导数据产品的架构和实施。
- 数据产品的大小应足够小，以表示其领域内的一个连贯信息概念。
- 设计完成后，需识别模式并建立可重用的蓝图。
- 每个数据产品应有独立的源代码控制和部署管道，以便于管理其生命周期。
- 通过自动化治理确保数据产品遵循最佳实践和组织标准。
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延伸问答
数据产品的定义是什么？
数据产品是数据网格的基础构件，服务于分析数据，具备可发现性、可理解性和安全性，并独立提供价值。
如何有效设计数据产品？
有效设计数据产品应从用例出发，逐步识别数据产品的边界，避免过度设计，并通过短期研讨会快速回答设计问题。
数据产品应具备哪些特性？
数据产品应具备可发现性、可寻址性、可理解性、可信赖性、原生可访问性、可互操作性、独立有价值和安全性。
如何确定数据产品的领域所有权？
通过咨询领域专家，讨论每个数据产品的来源系统和需求，确保每个数据产品由单一领域拥有，避免混淆。
服务水平目标(SLOs)在数据产品设计中有什么作用？
服务水平目标(SLOs)指导数据产品的架构、解决方案设计和实施，确保数据产品满足用户需求。
数据产品的大小应该如何确定？
数据产品的大小应足够小，以表示其领域内的一个连贯信息概念，通常为单个去规范化表或数据集。
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