შეცდომები, რომლებიც არ უნდა დაუშვა მონაცემთა არქიტექტურის შექმნის დროს

blog-detail-img

მონაცემთა არქიტექტურის სწორად დაგეგმვა ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანია. არასწორად აწყობილი სისტემა დროთა განმავლობაში იქცევა სერიოზულ პრობლემად, რომელიც ბიზნესის მუშაობას აფერხებს. commschool-ის მონაცემთა ინჟინერიის კურსის ლექტორის, გუჯა ლომსაძის აზრით, დამწყები სპეციალისტები ხშირად უშვებენ რამდენიმე განმეორებად შეცდომას, რომლებიც თავიდანვე უნდა იქნას გათვალისწინებული:

შეცდომა #1: ბიზნესის საჭიროებების გაუაზრებლობა

დამწყები მონაცემთა ინჟინრები ხშირად იწყებენ მუშაობას ბიზნესის რეალური საჭიროებების სიღრმისეული გაგების გარეშე. შედეგად, მათ, შესაძლოა, შეინახონ ან/და დაამუშავონ არასწორი ან არასრული მონაცემები, რადგან არ იციან, კონკრეტულად რისთვის იქნება გამოყენებული ეს ინფორმაცია. ასეთი მიდგომა იწვევს დროის, რესურსისა და ძალისხმევის ფუჭად ხარჯვას, რადგან შექმნილი სისტემა ვერ მოემსახურება ორგანიზაციის რეალურ მიზნებს.

შეცდომა #2: არამასშტაბირებადი სისტემები

დამწყები ინჟინრები ხშირად ქმნიან სისტემებს, რომელიც მხოლოდ დღევანდელ მონაცემთა მოცულობაზეა გათვლილი და არ არის მასშტაბირებადი. ამის გამო, სისტემა მონაცემების ზრდას ვეღარ უმკლავდება და მისი გამართული მუშაობა ფერხდება. შედეგად, ბიზნესი, ფაქტობრივად, წყვეტს მუშაობას.

შეცდომა #3: ზედმეტად გართულება ან გამარტივება

კიდევ ერთი გავრცელებული შეცდომა მონაცემთა დამუშავების პროცესის გადაჭარბებული გართულება ან ზედმეტი გამარტივებაა. ეს გამოიხატება ან უზარმაზარი და რთული პროცესების შექმნაში, სადაც ყველაფერი ერთადაა გაერთიანებული, ან პირიქით, ე.წ. raw data-ს არაორგანიზებულად შენახვაში.

მონაცემთა ინჟინერიის კურსი

შეცდომა #4: გაუმართავი და არაორგანიზებული სტრუქტურა

ბევრი დამწყები თავიდანვე არასწორად აგებს მონაცემთა სტრუქტურას. ეს გამოიხატება მონაცემთა ველებისთვის დამაბნეველი სახელების მინიჭებით ან არათანმიმდევრული ფორმატების გამოყენებით. ამგვარი შეცდომები მონაცემთა შემდგომ დამუშავებასა და ანალიზს ზედმეტად ართულებს, რადგან ანალიტიკოსებს უწევთ დროის ხარჯვა სტრუქტურის გარკვევასა და გამართვაზე.

შეცდომა #5: ერთმანეთზე დამოკიდებული სისტემები

ზოგიერთი ინჟინერი ისეთ მონაცემთა სისტემებს აგებს, სადაც ყველა კომპონენტი ერთმანეთზეა დამოკიდებული. ეს ნიშნავს იმას, რომ თუ სისტემის რომელიმე ნაწილი მწყობრიდან გამოვა, მთელი პროცესი ჩერდება. ამის თავიდან ასაცილებლად, მონაცემთა დამუშავების ეტაპები ერთმანეთისგან დამოუკიდებელი უნდა იყოს.

შეცდომა #6: დოკუმენტაციის არარსებობა

ზოგიერთი ინჟინერი არ ქმნის დოკუმენტაციას თავისი ნამუშევრის შესახებ, რაც სხვებს – ან მოგვიანებით, თუნდაც თავად ავტორს – ურთულებს სისტემის მუშაობის პრინციპების გაგებას. შედეგად, სისტემის შეცვლა ან გამართვა რთულდება, რადგან დეველოპერებს არ აქვთ სრული ინფორმაცია მისი არქიტექტურისა და ფუნქციების შესახებ.

შეცდომა #7: მონიტორინგის უგულებელყოფა

ხშირად ინჟინრები ივიწყებენ მონაცემთა სისტემის მონიტორინგის მნიშვნელობას, რის გამოც მონაცემთა შეფერხებები ან შეცდომები ხშირად იქამდე რჩება შეუმჩნეველი, სანამ სისტემა სრულად არ შეწყვეტს მუშაობას ან მონაცემთა ხარისხი სერიოზულად არ გაუარესდება. ეს პრობლემების აღმოჩენისა და აღმოფხვრის პროცესებს მნიშვნელოვნად აფერხებს, ვინაიდან დეველოპერები ხარვეზებზე რეაგირებას გვიან იწყებენ.

მონაცემთა არქიტექტურის შექმნა ერთჯერადი ამოცანა არ არის – ეს გრძელვადიანი ინვესტიციაა. სწორად დაგეგმილი სისტემა დღესაც მუშაობს და ხვალინდელ გამოწვევებსაცა უმკლავდება. მთავარია, თავიდანვე გავითვალისწინოთ გავრცელებული შეცდომები და ლექტორის რჩევები, რათა ჩვენი მონაცემები იყოს სტაბილური, გამართული და მომავალზე ორიენტირებული.

მონაცემთა ინჟინერიის კურსი

სწორედ ამისთვის შეიქმნა commschool-ის მონაცემთა ინჟინერიის კურსი – რათა შეისწავლოთ თანამედროვე მიდგომები, თავიდან აირიდოთ გავრცელებული შეცდომები და შექმნათ მასშტაბირებადი არქიტექტურა.

გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

საშუალო
1400₾
აგენტური ხელოვნური ინტელექტი მსოფლიოში დღეს ყველაზე გავრცელებულ და მოთხოვნად ტექნოლოგიად ითვლება. ის შექმნილია იმისთვის, რომ იმოქმედოს ავტონომიურად და მიიღოს გადაწყვეტილებები ადამიანის მინიმალური ჩარევით. ანუ, მას შეუძლია შეასრულოს კომპლექსური ამოცანები, როგორიცაა დაგეგმვა, პრობლემის გადაჭრა და კომუნიკაცია. AI აგენტები და no-code ავტომატიზაცია საშუალებას გვაძლევს, შევქმნათ სისტემები, რომლებიც აზროვნებენ, მოქმედებენ და რეაგირებენ ცვლად, დინამიურ გარემოზე. კურსის დასრულების შემდეგ სტუდენტები შეძლებენ პერსონალურ საჭიროებებზე მორგებული AI სისტემების დაგეგმვასა და პროცესების ავტომატიზაციას ისე, რომ ნაკლები დროითი დანახარჯით მეტ ეფექტურობას მიაღწიონ.
8 ლექცია
24 საათი
საშუალო
1400₾
ხელოვნური ინტელექტი (AI) აქტიურად ცვლის კონტენტის შექმნისა და მარკეტინგის პროცესებს. თანამედროვე ციფრულ გარემოში, სადაც ცვლილებები სწრაფად მიმდინარეობს, AI-ის გამოყენება უკვე აუცილებელიც კი გახდა. ის მნიშვნელოვნად ამცირებს კონტენტის შექმნაზე დახარჯულ დროს, ზრდის შემოქმედებით შესაძლებლობებს და ხელს უწყობს კონტენტის პერსონალიზაციასა და ოპტიმიზაციას. AI ხელსაწყოები ამარტივებს როგორც იდეების გენერირების, ისე მისი აღსრულების პროცესს. კურსის განმავლობაში ვისწავლით, სწრაფად და მარტივად, ეფექტური ფოტო და ვიდეო ვიზუალური კონტენტის შექმნას სხვადასხვა AI ხელსაწყოების დახმარებით.
10 ლექცია
25 საათი
დამწყები
1400₾
ხელოვნური ინტელექტი აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი - ის დღითიდღე უფრო მნიშვნელოვან როლს თამაშობს თანამედროვე ბიზნეს სამყაროში. AI ეხმარება ბიზნესებს, გააანალიზონ დიდი მოცულობის მონაცემები, გააუმჯობესონ გადაწყვეტილებების მიღების პროცესი, გაზარდონ ეფექტურობა, შეამცირონ ხარჯები და შექმნან ინოვაციური პროდუქტები თუ მომსახურებები. მეტიც, კომპანიები, რომლებიც AI-ის იყენებენ, შემოსავლების 2.5-ჯერ, ხოლო პროდუქტიულობის 50%-მდე ზრდას აჩვენებენ. სწორედ ამიტომ, AI ტექნოლოგიების ცოდნა და მათი ბიზნეს პროცესებში ინტეგრაციის უნარი დღეს კრიტიკულად მნიშვნელოვანია ნებისმიერი ორგანიზაციის წარმატებისა და კონკურენტუნარიანობისთვის.  ამ პროგრამის ფარგლებში თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ შეარჩიოთ და მოარგოთ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები თქვენი ბიზნესის უნიკალურ საჭიროებებს, როგორ გაამარტივოთ და გააუმჯობესოთ სამუშაო პროცესები AI-ის დახმარებით და რაც მთავარია, ტექნიკური ექსპერტიზის გარეშე, შეძლებთ, თქვენი კომპანიის მონაცემები სტრატეგიულ უპირატესობად აქციოთ.
12 ლექცია
36 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება