數據工程師的需求量越來越大，尤其是隨著越來越多的公司領導者意識到有必要使用可靠的信息來做出更好的決策。然而，即使是最熟練和最有經驗的專業人員也會犯錯誤。以下是其中一些錯誤以及如何避免這些錯誤。

防止安全有效的數據協作

數據使用不會憑空發生。只有少數人或部門可以訪問信息的時代已經過去。現在，整個組織的員工使用和添加數據庫已成為標準做法。因此，數據工程師必須將協作能力融入到他們的信息管道設計和管理中。

然而，數據工程師還必須認識到人們如何孤立地處理信息。最好的方法是使用工具并創建環境，讓員工在獨立工作或與同事一起工作時安全地處理它們。

未能了解企業將如何使用數據

如果數據工程師不就人們如何使用數據以及為什么使用數據進行富有成效的討論，他們就會失去寶貴的機會并浪費寶貴的時間。例如，一些公司用它來跟蹤客戶趨勢，而另一些公司則用它來阻止欺詐。

這是依賴公司數據的兩個有效但不同的理由。數據工程師工作的一個關鍵部分是了解業務領導者和其他受影響的各方希望和期望如何處理公司擁有的信息。從那里，他們可以構建超出預期并長期保持相關性的解決方案。

低估劣質數據的后果

低質量的信息會導致有問題的結果，使人們對數據支持的操作失去信心。有時，問題甚至會導致聲譽受損。例如，一項 2022 年的研究發現，近一半的受訪者最常通過收到的客戶投訴數量來衡量數據質量。然而，不幸的是，事情到了那個階段可能已經太晚了。

該研究的另一個令人擔憂的收獲是，平均而言，公司每月花費近 800 小時來解決數據質量問題。工程師應該認真考慮以不同的方式分配時間，從一開始就專注于能夠帶來更高質量信息的方面。當然，沒有任何解決方案可以消除所有錯誤，但如果數據工程師能夠預防大多數問題，他們將有更多時間花在有助于業務增長的生產活動上。

忽視數據安全的需要

解決黑客攻擊可能會花費數百萬美元。此外，統計數據表明，43%的時間中小型企業是數據泄露目標。然而，這些實體通常可用于恢復的資源相對較少。這些費用可能包括網絡安全專家、公共關系專業人員和監管罰款，以及其他費用。

數據工程師不僅僅負責保護公司的信息安全。他們通常會與網絡安全或 IT 團隊合作。但是，當信息在組織中流動時，他們必須持續提供維護信息安全的意見。討論還應集中在防止未經授權方訪問它的策略上，無論此類嘗試發生在組織外部還是內部。

落后于數據訪問選項

提及哪些方可以訪問信息以及出于何種原因訪問信息的數據工程師還必須確保他們鼓勵相關個人使用現代數據訪問工具和策略。否則，人們可能會發現當前的流程使他們無法做好工作。有些人甚至可能出于絕望而試圖規避這些程序，從而使企業面臨更高的風險。

2023 年的 Immuta 調查發現，46% 的數據從業者認為他們組織過時的訪問策略使人們更難工作。此外，51% 的受訪者表示，舊政策阻礙了他們擴展安全選項。這些只是數據工程師必須不斷強調訪問策略不再適合當前需求的普遍問題的眾多原因中的一部分。

投資過于復雜的產品或解決方案

市場上有很多選擇可以幫助數據工程師更好地完成工作。問題在于它們并不同樣適用，并且不能保證流行的解決方案最適合特定企業。數據工程師必須力求簡單，使他們的代碼易于其他人理解和遵循。

另一個最佳實踐是使方法盡可能模塊化。然后，如果出現故障或以其他方式意外運行，數據工程師會發現更容易解決問題并防止未來發生事故。

維護太多手動流程

數據工程職業伴隨著許多挑戰。對于那些在存在自動化選項時使用手動流程的人來說，這個角色可能會更加艱難。2021 年對數據工程師的一項調查顯示，97% 的人在日常工作中精疲力盡。當被問及不堪重負背后的原因時，一些人提到了數據準備和管道管理的手動和重復過程。其他人表示，他們的同事要求的東西太多，卻沒有提供足夠的時間來滿足他們的需求。

幸運的是，自動化非常適合許多數據工程步驟。自動化可以協助移動、收集和準備內容以供以后使用?，F在是數據工程師探索此選項的絕佳時機，即使他們目前的工作負載是可管理的。

積極主動以獲得更順暢的體驗

這些是一些最常見的數據工程錯誤，了解它們可以更容易地識別和避免這些問題。此外，這樣做將使數據工程師在履行職責時更有可能獲得互惠互利的結果。