10.12.2024  Экспертиза, Менеджмент

Проактивное решение проблемы управления данными с помощью моделирования данных снижает долг и повышает масштабируемость, пишет на портале The New Stack Паскаль Десмаретс, основатель и генеральный директор компании Hackolade. Все ИТ-специалисты знают о техническом долге. Технический долг (известный как tech debt, code debt или design debt) — это метафора, описывающая возможные последствия того, что команды разработчиков ставят в приоритет функциональность или быстрое выполнение проекта, что впоследствии приводит к необходимости рефакторинга или переделки. Технический долг может быть преднамеренным, и его следует относить к тем случаям, когда разработчики сознательно принимают дизайн-стратегию, которая не является устойчивой в долгосрочной перспективе, но приносит краткосрочную выгоду, например, отправку релиза. Непреднамеренный технический долг может быть результатом подхода «дешево и сердито» («quick-and-dirty») или «двигаться быстро и ломать преграды» («move fast and break things»). В 2009 г. Мартин Фаулер в своей статье о квадранте технического долга описал вторую ось, проведя уместное различие между разумным и безрассудным техническим долгом. Долг данных (data debt) — это вид технического долга, который относится к накопленным издержкам неэффективных методов управления данными, таких как неполные, неточные или нестандартизированные данные, которые со временем снижают эффективность и ухудшают процесс принятия решений. Долг данных — это не просто неприятность, а ненадежные ... читать далее.