엔지니어링 데이터 관리 및 빅데이터 프로젝트의 Kanban 역할

소개: Kanban와 현대 자료 Workflows의 단면도

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Data-Intensive Environments의 핵심 Kanban 원리

Kanban은 단단하지 않지만, 워크플로우에 적응할 수 있는 원칙과 관행의 집합이 아닙니다. 그 마음은 4가지 기본 개념입니다.

작업 흐름 – 데이터의 섭취에서 최종 납품까지 매 단계 매 단계 매핑.
]Lmit work in progress (WIP) – 컨텍스트 전환 및 병목을 줄이기 위해 어떤 활성 상태든지에서 여러 작업을 제한합니다.
수입 흐름 – 연속 공정을 개선하기 위해 주기 시간과 처리량을 측정한다.
Make Process policy 명시 – 단계간 이동 작업에 대한 명확한 정의 및 표준 정의 정의를 정의합니다.

엔지니어링 데이터 관리에서 이러한 원칙은 팀마다 다양한 데이터 자산을 처리하는 데 도움이되는 팀입니다. CAD 파일, 시뮬레이션 출력, 센서 읽기 - 어떤 단일 팀 구성원을 과부하없이. 큰 데이터 프로젝트에 대한 데이터 볼륨이 예측할 수 있으며, WIP 제한은 우선 순위를 준수하여 압도적으로 분석 및 엔지니어를 방지합니다.

Visual Kanban Board: 데이터 수명주기에 대한 맞춤형 열

표준 Kanban 보드에는 "To Do," "In Progress,"및 "Done"과 같은 열이 포함되어 있습니다. 그러나 데이터 프로젝트는 더 심화적인 과립 혜택을 제공합니다. 엔지니어링 데이터 관리 팀의 전형적인 보드는 다음과 같습니다.

Backlog – 사전결제를 위한 데이터 요청 또는 업데이트
Validation – 정확도를 위해 검사되는 새로운 자료 또는 개정
Ingest – 저장 또는 데이터 호수로 원료를 적재
Transform – 청소, 가입, 또는 데이터셋을 풍부
Review – 데이터 모델 또는 문서의 파일 검토
Publish – 다운스트림 소비자에게 데이터 만들기
아카이브 - 보존 기간 후 장기 보관 또는 탈취

큰 데이터 프로젝트 (예 : 권장 엔진 또는 실시간 대시보드 구축), 열은 데이터 파이프라인 단계에 반영 할 수 있습니다 : "출처 탐험," "ETL 개발," "모델 교육," "Validation," "Deployment,"및 "Monitoring". 키는 실제 작업 단계에 반영하기 위해 보드를 사용자 정의하는 것입니다, 일반 단계.

WIP는 버퍼링 메커니즘으로 제한합니다.

빅데이터 엔지니어는 종종 여러 모델 교육 실행, 데이터 정리 작업, 그리고 광고 호크 쿼리를 동시에 배웁니다. WIP 제한없이, 타당성 작업 더미, 인식 부하 및 오류율을 증가. WIP 제한을 설정 2 또는 3 "모델 교육" 란, 예를 들어, 팀은 새로운 것을 시작하기 전에 기존 실험을 완료하거나 취소하기 위해 팀을 강제합니다. 이것은 전체 처리량을 가속화하고 행동 통찰력을 제공하기위한 리드 타임을 감소시킵니다.

Kanban vs. 데이터-허브 콘텍스트의 다른 방법론

스크럼 및 스프린트

Scrum은 일반적으로 2 ~ 4 주 동안 고정 길이 반복 (스프린트)으로 작업합니다. 이 소프트웨어는 기능 개발뿐만 아니라 데이터 프로젝트의 개방형 발견 자연과 충돌 할 수 있습니다. 엔지니어링 데이터 팀은 데이터 소스를 실행하거나 주 동안 실행할 필요가있을 수 있습니다. Kanban의 연속 흐름 모델은 용량이 존재하므로 즉시 이동할 수 있습니다. arbitrarybans 마감 기한을 강제하지 않고. 즉, Scrum은 일상적인 작업 흐름을 결합하지만, 스크럼은 "Sprum"을 기반으로 한 작업 흐름을 결합하지만, 스크럼은 일상적인 작업 흐름을 결합합니다.

최근 댓글

Waterfall의 순차적 단계 (requirements → Design → Implement → Testing → Maintenance)는 데이터 관리에 적합하며, 종종 분석 중에는 자주 발생합니다. Kanban의 이차적 접근 방식은 팀 전체 프로젝트 계획을 재구성하지 않고 새로운 통찰력에 적응할 수 있습니다.

실제 구현 : Big Data를 위한 Kanban System 구축

올바른 도구 선택

디지털 Kanban 보드는 분산 된 데이터 팀에 필수적입니다. 인기있는 옵션에는 Jira Software ( Kanban 프로젝트 유형), Trello, ]Notion], 및 Apache Airflowban], ]], ]], ]], ]]], ]], ]]], , ], , , ]], , ]], ]]]]], ], ]]], ]]]]]

데이터 팀에 대한 Matter의 미터

Kanban은 데이터 중심 개선을 강조합니다. 엔지니어링 데이터 및 큰 데이터 프로젝트에 대한 핵심 지표는 다음과 같습니다.

Cycle time – 데이터 작업은 "In Progress"에서 "Done"으로 보냅니다. 긴 주기 시간은 데이터 검증 또는 변환의 병목을 나타냅니다.
Throughput – 주 또는 달 당 완료된 데이터 작업의 수. 이것은 현실적인 용량 기대를 설정하는 데 도움이.
큐리티 플로우 다이어그램 (CFD)] – 각 단계마다 작업이 보여주는 시각 도구. "Review"의 넓은 밴드는 주의해야 하는 목목을 신호합니다.
WIP age – 어떤 개별 작업이 진행중인지. 작업이 에스컬레이션 또는 재 살해가 필요할 수 있습니다.

이 미터는 특히 값이 싼 때 자료 의존 (예를들면, 제 3 자 데이터 세트를 기다리는) 불행한 지연을 창조합니다. 측정 주기 시간으로, 팀은 만성 불충분성 및 외부 차단제 사이에서 구별할 수 있습니다.

사례 예: Kanban in Action

제조기업의 Data Management

Fintech Startup의 빅데이터 분석

fintech 회사는 데이터 과학 팀에 대해 매일 채택 Kanban의 수백만을 처리하는 회사입니다. 이 팀은 기능 요청, 모델 재훈련 작업 및 anomaly 조사의 지속적인 백로와 투쟁했습니다. "EDA"(확장 데이터 분석)을 통해 "Data Sourcing"에서 각 작업을 매핑하여 "모델 검증"및 "Deployment", "모델 검증"및 "Deployment","및 "모델 교육"에서 1 인당 엄격한 WIP 제한을 설정하여 평균적으로 3 주 이내에 데이터를 표시하는 데 어려움을 겪었습니다. Sourcing은 가장 좋은 데이터베이스에 액세스 할 수 있도록 3 주 이내에 데이터베이스를 배치하는 데 중점을 둡니다.

일반적인 Pitfalls 및 Them을 방지하는 방법

이사회의 극복

Kanban에 새로운 팀은 때로는 파이프라인의 모든 마이크로 단계에 미러링 열 수십 개의 열 보드를 만듭니다. 이것은 명확성을 감소시키고 유지하기 위해 보드를 단단하게 만듭니다. 5–7 열을 시작하면 정품이 발생하면 추가됩니다.

“Review”와 “Done” 열을 무시

데이터 프로젝트에서 "Done"는 주변 일 수 있습니다. 특정 정확도에 도달 할 때 모델 "done"또는 생산에 배포 될 때? Explicitly는 각 열에 대한 "Done"기준을 정의합니다. 예를 들어 "Validation"은 데이터 품질 테스트의 통과 스위트를 요구할 수 있으며 "Deployment"는 문서화 된 API 엔드 포인트가 필요합니다.

Kanban Boards를 정적으로 취급

Kanban은 지속적인 개선 도구입니다. 팀은 일정한 "Kanban retrospectives"("operations review"라고 함)을 보유해야 하며, 흐름 문제를 확인하고, Tweak WIP 제한 또는 열 정의를 식별합니다. 이 캐런스 없이, 보드는 활성 관리 도구보다는 수동 상태 추적기가 됩니다.

Neglecting 데이터 거버넌스

Kanban은 워크플로우 가시성을 돕지만 자동으로 데이터 관리 정책을 시행하지 않습니다. 엔지니어링 데이터는 종종 액세스 제어, 버전 역사 및 감사 흔적을 포함합니다. 데이터 카탈로그 및 선량 시스템 (예를 들어, Alation 또는 Atlan]])를 사용하여 Kanban 도구를 통합하여 승인된 데이터 변경 사항에 대응합니다.

미래 트렌드 : MLOps와 DataOps의 시대에 Kanban

데이터는 점점 더 많은 것을 채택하고 데이터는 MLOps와 DataOps 관행을 채택하고 Kanban의 역할은 더 발음됩니다. MLOps는 Kanban의 풀 기반 흐름과 자연적으로 적합한 모델 개발과 지속적인 배포를 강조합니다. DataOps는 자동화된 파이프라인, 일정한 모니터링 및 크로스 기능 협력을 촉진함으로써 Kanban에서 크게 빌려줍니다. 우리는 Kanban 보드를 기대할 수 있습니다. Airflow 또는 Prefect와 같은 데이터 관현 도구와 직접 통합 할 수 있습니다. 열전도가 자동으로 업데이트 될 때 (GDP)는 DAV (이동적 인 데이터)를 기반으로 한 데이터가 곧 시작됩니다.