Giới thiệu: Giao dịch giữa Kanban và Công việc Dữ liệu hiện đại

Quản lý dữ liệu kỹ thuật và các dự án lớn cùng chia sẻ một thách thức chung: chúng tạo ra những bộ dữ liệu lớn, phức tạp và liên tục phát triển mà phải được xử lý, phân tích và duy trì với độ chính xác. Quản lý dự án truyền thống, được thiết kế để làm việc theo cách định trước hay có thể đoán trước, thường đấu tranh để giữ tốc độ với các đường ống dữ liệu linh động. Kanban, một phương pháp quản lý hình ảnh bắt nguồn từ sản xuất, đã được phát triển như một sự thay thế mạnh mẽ. Nó nhấn mạnh vào các phương pháp liên tục, công việc làm (WinterAP), và các tính năng thực tế tương ứng tự nhiên với các công việc làm, các công việc làm từ công việc làm ra các dữ liệu và dữ liệu lớn. Bài này sẽ tìm ra các địa chỉ của Kanban, và các phương pháp có thể thực hiện các mục tiêu có thể thực hiện được.

Nguyên tắc chính Kanban cho môi trường dữ liệu- tăng cường

Kanban không phải là một khuôn khổ cứng nhắc nhưng là một tập hợp các nguyên tắc và thực hành có thể thích nghi với bất cứ dòng chảy công việc nào.

  • Hãy thay đổi cách làm việc – lập bản đồ mỗi bước từ dữ liệu ăn vào cho đến lần giao hàng cuối cùng trên bảng.
  • Công việc tương đương [WIP] ) – hạn chế số công việc có thể được thực hiện trong bất kỳ trạng thái hoạt động nào để giảm việc chuyển đổi ngữ cảnh và nút chai.
  • Dòng chảy – đo thời gian chu kỳ và tính qua để cải thiện tiến trình.
  • Hãy xác định rõ chính sách tiến trình – định nghĩa rõ ràng về “hoàn thành công việc chuyển động giữa các giai đoạn.

Trong quản lý dữ liệu kỹ thuật, những nguyên tắc này giúp các đội quản lý các tài sản dữ liệu khác nhau -- các tập tin mô phỏng, kết xuất, đọc cảm biến - mà không làm quá tải bất kỳ thành viên nào của một đội. cho các dự án dữ liệu lớn, nơi mà khối lượng dữ liệu có thể tăng lên không tiên đoán, giới hạn WIP ngăn cản các nhà phân tích và kỹ sư bị áp đảo bởi các ưu tiên cạnh tranh.

Bảng hiển thị Kanban: Cột theo dõi dữ liệu Lifecycles

Một bảng tiêu chuẩn của Kanban gồm những cột như “Để làm được, ông cho biết:“ Tuy nhiên, những dự án dữ liệu có thể được lợi ích từ sự phức tạp hơn.

  • log – yêu cầu dữ liệu hoặc cập nhật chờ đợi tiền đề hóa
  • Khả năng – nguồn dữ liệu mới hoặc bản sửa đổi đang được kiểm tra độ chính xác
  • ) – tải dữ liệu thô vào kho lưu trữ hoặc hồ dữ liệu
  • form ) – Làm sạch, tham gia hoặc làm phong phú bộ dữ liệu
  • Xem lại – xem xét ngang hàng các mô hình dữ liệu hoặc tài liệu hướng dẫn
  • Xuất bản ) — tạo dữ liệu sẵn có cho người tiêu dùng xuôi dòng
  • ) – lưu trữ dài hạn hoặc bị xóa sau thời gian lưu trữ

Để làm dự án lớn (v. d. xây dựng một động cơ khuyến cáo hoặc bảng điều khiển thời gian thực) các cột có thể phản ánh giai đoạn dẫn dữ liệu: “Sự phát triển của cơ sở dữ liệu, bài giảng “Eure, Euter, fold Traiation, iple Traiation, “Slocition, ition and“ Constoring.

Giới hạn của việc giao tiếp với cơ khí

Những kỹ sư dữ liệu lớn thường tung ra nhiều chương trình huấn luyện mô hình, làm sạch dữ liệu và các công việc và các đơn xin sửa chữa cùng lúc. Nếu không có giới hạn, các công việc chưa hoàn thành, số lượng nhận thức và tỷ lệ sai.

Kanban và các phương pháp khác trong các văn bản dữ liệu-Heavy

Sổ tay và dấu vân tay

Trong khi dự án này hoạt động tốt để phát triển tính năng trong phần mềm, nó có thể mâu thuẫn với bản chất phát hiện mở của các dự án dữ liệu. Một nhóm kỹ thuật có thể cần phải đợi nhiều ngày để chạy hoặc bốn tuần để có thể sử dụng được. Mô hình lưu thông tin của Kanban cho phép di chuyển nhanh như năng lượng, không cần hạn chế thời hạn nhất định.

Thác nước

Những giai đoạn liên tục của thác nước (những thiết kế cinters BAR thiết kế BAR để bảo trì sự bảo trì bằng cách sử dụng BAR là không phù hợp với việc quản lý dữ liệu nơi mà thường có trong quá trình phân tích.

Thi hành sự giải phẫu: Xây dựng hệ thống Kanban cho dữ liệu lớn

Chọn các công cụ đúng

Bảng số Kanban là thiết yếu cho các nhóm phân phối dữ liệu. Các tùy chọn phổ biến bao gồm Phần mềm ) ) ) [FLT: 1],] Phần mềm ) ) , và công cụ cấu trúc dữ liệu được sắp xếp theo định dạng Kanban], Chương trình không gian [FLT:] [FLTT:] [FLTTT:], [mặc định thay thế, không phải là dàn nhạc]. Một trình điều khiển, cũng có thể được sử dụng để tạo ra một hệ thống điều khiển và cấu hình giao diện không người điều khiển, và cũng có thể làm theo thiết lập cơ sở dữ liệu tùy chỉnh cho máy tính năng suất [FLT:].

Các chuyên gia quan trọng cho các nhóm dữ liệu

Knaban nhấn mạnh sự cải tiến của dữ liệu, số liệu cơ bản cho dữ liệu kỹ thuật và các dự án dữ liệu lớn bao gồm:

  • Thời gian ) – thời gian một công việc dữ liệu chi tiêu từ “trong tiến trình chuyển sang“ thời kỳ dài cho thấy những nút cổ chai trong dữ liệu xác nhận hoặc chuyển đổi.
  • Thông qua – số công việc dữ liệu hoàn tất mỗi tuần hoặc tháng. Điều này giúp đặt sự mong đợi thực tế về khả năng.
  • Sơ đồ dòng chảy có tính chất tích hợp [CFD] – một công cụ thị giác có hiệu quả trong mỗi giai đoạn.
  • Tuổi – công việc cá nhân đã tiến hành bao lâu. Việc tăng trưởng có thể cần tăng cường hoặc tái phân biệt.

Những thước đo này đặc biệt có giá trị khi các quan hệ phụ thuộc dữ liệu (v. d., đang chờ bộ dữ liệu thuộc phần ba) tạo ra những sự chậm trễ không thể đoán trước. Bằng cách đo thời gian chu kỳ, các đội có thể phân biệt giữa các tính năng không rõ ràng và khối bên ngoài.

Thí dụ: Kanban hành động

Quản lý dữ liệu kỹ thuật tại một công ty sản xuất

Một công ty không gian cỡ trung bình dùng Kanban để quản lý thư viện phát triển của mình, kết quả mô phỏng và tuân thủ các tài liệu mô phỏng. Trước đây, các kỹ sư gửi email yêu cầu đến một đội dữ liệu trung tâm, dẫn đến việc mất tập tin và điều khiển sự mâu thuẫn. Bằng cách giới thiệu một bảng dùng chung Kanban với các cột để “Sự tái thiết, sự hiệu quả của máy tính,“ Xem xét lại, xem xét lại, và nhóm người phát hiện, nhóm người dùng tin tức mật khẩu giảm thời gian trung bình để thực hiện một yêu cầu từ 5 đến 1.5 ngày.

Phân tích dữ liệu lớn tại một khởi động Fintech

Một công ty công nghệ định hình xử lý hàng triệu vụ giao dịch hàng ngày đã nhận nuôi Kanban để làm theo nhóm nghiên cứu dữ liệu của mình.

Những cạm bẫy thông thường và cách tránh chúng

Làm cho hội đồng quá phức tạp

Đội mới tới Kanban đôi khi tạo ra các bảng với hàng chục cột, phản ánh từng bước nhỏ của đường ống, làm cho bảng trở nên rõ ràng và khó duy trì. bắt đầu với 5–7 cột và chỉ thêm vào khi có nhu cầu thực sự.

Bỏ qua “Xem lại bài giảng và“ Các cột không được đăng lên bảng

Trong các dự án dữ liệu, “việc áp dụng phương pháp này có thể được hiểu sai: một mô hình“ Khi đạt đến độ chính xác nhất định, hoặc khi nó được triển khai?

Đối xử với ban quản trị Kanban như là tĩnh

Các nhóm nên thường xuyên tổ chức “Kanban reciveives interives (thường được gọi là các cuộc duyệt lại cho báo cáo về hệ thống định vị) để xem xét các số đo lường, xác định các vấn đề về dòng chảy, và chỉnh sửa các giới hạn hoặc định nghĩa về cột WIP.

Bỏ qua sự chi phối của dữ liệu

Kanban giúp đỡ với khả năng xem dữ liệu làm việc nhưng không tự động áp dụng chính sách quản lý dữ liệu. Dữ liệu kỹ thuật thường bao gồm quyền truy cập, lịch sử phiên bản và các đường dẫn kiểm tra. Tính toán công cụ Kanban của bạn với hệ thống danh mục và dòng dõi (v. d., [FLT: 0] để đảm bảo rằng việc cập nhật bảng tương ứng với các thay đổi dữ liệu được chấp nhận.

Treds: Kanban in the Age of MLOps and DataOps

Khi các dự án dữ liệu lớn ngày càng áp dụng các phương pháp MLOps và DataOps, vai trò của Kanban đang trở nên rõ ràng hơn. MLOps nhấn mạnh sự phát triển định hướng và triển liên tục, điều này hợp lý với dòng chảy dựa trên Kanban. DataOps mượn rất nhiều từ Kanban bằng cách quảng cáo các đường ống tự động, giám sát liên tục, và sự hợp tác chéo chức năng. Chúng ta có thể mong đợi các bảng Kanban kết hợp trực tiếp với các công cụ sắp xếp dữ liệu như luồng gió hoặc điện tử, nơi mà việc tiến hành tự động được cập nhật khi một biểu đồ công tố công tố (chỉ) hoàn tất cả các giai đoạn. Hơn nữa, Kanban có thể dự đoán các công cụ có giới hạn lịch sử và tối ưu tiên đoán vòng lặp.

Kết luận

Kanban offers a structured yet flexible approach to managing the inherent complexity of engineering data and big data projects. Its visual board, WIP limits, and focus on flow provide immediate benefits: reduced bottlenecks, clearer priorities, and faster delivery of insights. By tailoring columns to data-specific stages, measuring the right metrics, and avoiding common implementation pitfalls, teams can harness Kanban to stay agile in the face of ever-increasing data volume and variety. For organizations committed to making data a strategic asset, Kanban is not just a project management technique—it is a operational discipline that aligns with the continuous, exploratory nature of modern data work.