数据工程成功的核心

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数据平台和应用类软件虽然面向不同的用户和需求,但长期运营的关键指标是功能性、健壮性、易用性、拓展性和可维护性,而科学的工程化可以满足这些指标。 数据工程成功的核心最先出现在Thoughtworks洞见。

本文介绍了数据工程的不同阶段和数据平台的工程化,包括数据梳理、自动化、幂等性、日志分级分类、数据监控和数据测试。同时,数据安全测试和性能测试也很重要。数据工程测试金字塔需要不同技能的人员参与,是加速数据到价值过程规模化的最佳实践。

数据工程成功的核心
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