数据爆炸式增长难以应对

[shukla9966]

标题有点夸张，但“大数据”一词却并非如此。如今的数据工程师必须处理比以往更多的数据，而且没有放缓的迹象。虽然大量数据对行业来说是一个福音，但数据的增长速度比任何人预见的都要快，这导致了许多问题。

表现不佳
所有这些数据都会给最强大的设备带来负担。报告和 乌拉圭 电话列表 模型在试图解释流经它们的大量数据时会变得不顺畅。如果您不小心，工程师的数据需求可能会超出您计算机的容量。

对于大多数工程师团队来说，时间都是宝贵的。您不能把时间浪费在几份报告上。但是，有办法解决这个问题。如果您还没有这样做，那么迁移到云可能是一个现实的选择。云数据仓库提供了各种优势，包括比传统仓库更具可扩展性和弹性的能力。

无法获取数据
对于那些难以快速提取数据集的工程师来说，所有这些数据可能令人难以承受。较旧的 ETL 技术可能代码繁重，会进一步减慢您的流程，因此毫无用处。一个潜在的选择是使用 ELT 系统（提取、加载和转换）根据需要与数据交互。它可能与您的数据治理策略相冲突（详见下文），但它可能有助于建立更广泛的数据视图并引导您为主要模型找到更好的数据集。

数据管道维护
数据管道的需求不断增长以及大数据的浪潮日益高涨，使其看起来更像一场海啸，并使维护现有管道成为数据工程的一项重大挑战。


代码也发生了变化。命令式编程正在被声明式编程取代。人们越来越重视低代码甚至零代码系统，这减少了维护工作，减轻了数据工程师的负担。

其他行业害怕自动化，但在这种情况下数据工程师是他们的朋友。