作为数据工程师或数据架构师，您负责设计和构建存储和处理为您的组织提供支持的数据的基础设施。但您是否曾想过将您的数据视为犯罪现场?在本文中，我们将探讨这种方法为何有益，以及如何在自己的工作中实施它。
当我们想到犯罪现场时，我们会想到发生过坏事的地方，以及可以找到有助于侦破犯罪的证据的地方。但是，当我们将数据视为犯罪现场时，我们并不是在寻找不当行为的证据。相反，我们正在寻找数据发生了什么、如何处理以及去了哪里的证据。
为什么我们应该像对待犯罪现场一样对待我们的数据?因为这样做可以帮助我们回答有关数据的一些重要问题。
例如：
这些数据从哪里来?
是如何加工的?
谁访问过它，何时访问过?
它是否被修改过?如果修改过，是由谁修改的?
回答这些问题可以帮助我们确保数据的质量和完整性，还可以帮助我们识别潜在的安全或合规性问题。
那么，我们如何像对待犯罪现场一样对待我们的数据呢?以下是一些需要牢记的关键原则：
💥记录一切
您知道犯罪现场调查员如何仔细记录他们在犯罪现场发现的一切吗?那么，您应该对数据管道做同样的事情!这意味着跟踪您的数据来自哪里、经历了哪些步骤以及谁可以看到它。通过详细记录所有这些事情，您将能够快速发现并解决出现的任何问题。
💥监控异常情况
可以把它想象成犯罪现场的侦探。你总是在寻找与其他证据不太相符的线索。同样，当涉及到数据管道时，您需要留意任何可能异常的异常情况。这可能是任何情况，从正在处理的数据量突然激增到异常访问模式。通过密切关注这些异常情况，您可以快速识别任何潜在问题并在问题变得更大之前采取行动。
💥实施访问控制
可以将其想象为犯罪现场调查员，他设置障碍并控制谁可以进入犯罪现场。您应该通过设置访问控制来对您的数据执行相同的操作。这意味着确保只有授权用户才能访问敏感数据，并限制对需要的人的访问。就像您不希望未经授权的人在犯罪现场闲逛一样，您也不希望任何人不应该访问您的数据。
💥保护您的数据
您是否见过犯罪现场调查员保护犯罪现场周围的区域?令人印象深刻，对吧?嗯，就像他们一样，您需要保护您的数字数据。想象一下，您是自己的网络犯罪现场的调查员。您希望确保您的数据受到保护且安全。实现此目的的一种方法是在静态数据和传输数据时对数据进行加密。设置一些防火墙规则来限制对数据的访问也很重要。这样，您就可以保证数据的安全，就像犯罪现场调查员如何保证犯罪现场的安全一样。
💥执行审核
与 CSI 检查犯罪现场的方式类似，定期检查数据管道也很重要。这包括检查访问日志、仔细检查数据是否得到准确处理以及确认数据是否得到安全存储。就像 CSI 千方百计一样，您也应该在数据管道中不遗漏任何区域。
💥保留备份
想象一下您是一名侦探，正在调查犯罪现场。你收集证据吧?嗯，就像这样，您应该保留数据的备份。如果您的任何文件丢失或损坏，这将派上用场。这就像拥有自己的个人犯罪现场调查小组一样。另外，如果您的数据有任何问题，您可以像真正的侦探一样进行调查。因此，请积极主动并保留这些备份!
💥灾难恢复计划
想象一下，您是一名犯罪现场调查员，总是预测意外事件。同样，您应该为发生硬件故障、自然灾害或任何其他不可预见的情况时的灾难恢复做好准备。制定可靠的计划对于快速有效地恢复至关重要。
💥测试你的管道
与侦探如何测试他们关于犯罪现场发生的事情的理论类似，测试数据管道对您来说也很重要。这意味着尝试不同的场景，确保您的数据得到准确处理，并检查您的管道是否可以处理任何意外情况，例如突然涌入的数据或意外类型的信息。就像一名优秀的侦探一样，您希望确保您的管道能够承受压力并提供可靠的结果。
💥定义数据结构和数据类型
调查犯罪现场时，识别不同类型的证据很重要，对吧?好吧，您的数据管道也是如此。通过定义所使用的数据结构和数据类型，您可以确保数据得到一致且准确的处理。这就像犯罪现场调查员如何识别任何意外的变化或不一致之处一样。这一切都是为了让事情井井有条并受到控制。
💥使用一致的命名约定
就像犯罪现场的侦探必须标记和识别他们发现的所有东西一样，在数据管道中使用一致的命名约定非常重要。这样，您的数据就可以轻松发现和查找，并且可以避免任何混淆或错误。
💥寻找数据中的模式
如果您是犯罪现场调查员，您会寻找证据中的模式，对吧?好吧，分析数据也是如此!密切关注任何异常值或异常情况，跟踪一段时间内的趋势，并寻找可能指出潜在问题或机会的模式。就像您正在解开自己数据中的谜团一样!
💥使用数据验证技术
想象一下，你是一名侦探，试图破案。就像犯罪现场调查员需要验证证据来解决犯罪一样，您需要使用数据验证技术来验证您的数据。这就像检查指纹或其他线索以确保找到正确的嫌疑人。您需要确保您的数据完整、准确且一致，有时您甚至需要将其与外部来源或基准进行比较。这一切都是为了确保您的案件或您的数据在法庭上站得住脚。
💥确保数据沿袭
如果您是犯罪现场调查员，您会追踪证据的来源，对吧?嗯，就像这样，跟踪数据管道中的数据沿袭非常重要。这意味着要密切关注数据在管道中的移动位置，从起始位置到结束位置。就像跟踪证据可以为您提供重要信息一样，跟踪数据沿袭可以帮助您了解数据的使用方式，并提醒您可能的问题或机会。
💥 执行根本原因分析 (RCA)
如果您曾经调查过犯罪现场，您就会知道找到犯罪的根本原因是多么重要。嗯，数据管道也是如此!每当出现问题或发生奇怪的事情时，您都需要执行根本原因分析以找出问题的根源。这意味着找出真正导致问题的原因，并采取措施阻止未来再次发生。就像解决犯罪一样，一切都是为了找到问题的根源。
💥监控数据质量
与熟练的调查员密切关注证据类似，您也需要密切关注您的数据。这意味着设置自动监控和警报，以快速发现数据的任何潜在问题，并立即采取措施修复它们。把它想象成一个犯罪现场——你不会让任何线索被忽视，所以也不要让任何数据问题被忽视。掌控一切并控制一切。
💥跟踪数据沿袭
想象一下，你是一名侦探，正在追查一个大案。就像您必须拼凑每条小线索才能弄清楚发生了什么一样，您也需要跟踪数据以了解发生了什么。这一切都是为了记录数据的来源和去向，以便您准确地知道每一步发生了什么。将其视为遵循数据的家谱，从其诞生地到最终目的地。
最酷的部分是：就像侦探如何使用特殊工具来追踪线索一样，您可以使用数据沿袭跟踪来追踪数据的旅程。该技术允许您跟踪数据在管道中从开始到结束的移动情况。因此，如果您想解开数据之谜，数据沿袭跟踪是关键。这就像案件中的一名侦探，指导您完成每一步。
💥使用机器学习 (ML) 技术
就像调查人员如何使用复杂的方法来审查犯罪现场的证据一样，您也可以使用机器学习技术来检查您的数据。通过应用机器学习算法，您可以发现模式和不规则之处，并发现可以增强或优化数据流的领域。
💥实施变更管理(CM)流程
将您的数据管道视为犯罪现场，而您就是调查员。你不会让任何人走进来篡改证据，不是吗?好吧，您的数据管道也是如此。您需要有一个可靠的变更管理流程来控制谁可以对其进行更改。这意味着拥有一个清晰的系统来请求、审查和批准变更，并确保在付诸行动之前对其进行适当的记录和测试。就像犯罪现场调查员需要保护证据的完整性一样，您也需要保护数据管道的完整性。
💥与数据利益相关者合作
正如犯罪现场调查员与其他利益相关者合作解决犯罪一样，您应该与组织中的其他利益相关者协作，以确保您的数据管道满足他们的需求。这涉及定期与利益相关者沟通，以了解他们的要求并解决他们可能遇到的任何问题或疑虑。
💥维护数据隐私
与犯罪现场调查员重视案件相关人员的机密性类似，维护数据管道中的数据隐私也至关重要。它可能包括在需要时屏蔽数据，并保证机密信息得到谨慎处理并遵守相关规则和法规。
💥跟上新兴技术
就像紧跟最新取证方法的侦探一样，您也应该随时了解可以增强数据管道的新兴技术。想象一下在犯罪现场发现了一个新的证据——你不会忽视它，对吧?同样，不要忽视数据处理、分析和可视化新工具和技术的潜在好处。随时了解情况并保持您的数据调查一流。
💥持续监控和改进
像犯罪现场调查员一样开始寻找新的线索，您还应该不断监视您的数据管道。密切关注它可以帮助您发现任何缺陷，并为您提供如何修复它们的想法。因此，请务必定期检查您的管道，并在必要时努力对其进行升级。
💥培养数据质量 (DQ) 文化
与犯罪现场调查员与其他专家合作解决案件的方式类似，在团队中鼓励一流数据质量的文化至关重要。这意味着指导和教导团队成员了解数据准确性的重要性，并建立一种高度重视维护高质量数据的工作氛围。
💥文档数据所有权
想象一下，您是一名正在侦办案件的侦探，并且发现了一些重要的证据。就像犯罪现场调查员如何记录证据属于谁一样，记录谁拥有您的数据对您来说也很重要。您需要保留一份清晰简明的记录，记录谁负责管理它，以及谁有权访问它。这就像确保拼图的所有部分拼凑在一起以解决案件一样!
💥实施数据治理
您是否见过犯罪现场调查员如何一丝不苟地遵循严格的协议来处理证据?这也是您处理数据的方式!实施数据治理以确保数据得到一致处理并遵守法规非常重要。这就像制定数据管理政策和程序并确保每个人都遵守它们。就像犯罪现场中每一条线索都得到谨慎和精确的处理一样，数据也应该受到同等程度的关注和保护。
💥使用数据分析
就像熟练的侦探调查犯罪现场寻找重要线索一样，您可以利用数据分析来搜索数据中的模式和异常情况。通过利用自动化工具检查数据，您可以查明潜在问题，例如缺失值、不一致的数据类型或异常值，就像法医调查员如何在犯罪现场发现有价值的证据一样。
💥使用版本控制
就像调查人员如何使用技术来跟踪犯罪现场的变化和更新一样，版本控制是软件开发和数据管道的标准做法。它有助于跟踪所做的任何更改，从而更容易识别谁做了什么以及为什么。另外，如果出现问题，您可以轻松回滚更改并恢复到之前的状态。可以将其想象为一名侦探记录犯罪现场的所有变化以帮助破案。
像处理犯罪现场一样处理数据有助于确保数据的质量和完整性，并识别潜在的安全或合规性问题。通过遵循记录所有内容、使用版本控制和监控异常等关键原则，您可以创建强大且可靠的数据管道来满足组织的需求。
虽然像处理犯罪现场一样处理数据可能需要更多的前期工作，但它最终可以通过快速识别和解决出现的任何问题来节省时间和资源。需要考虑的其他原则包括保护数据、执行审计和培养数据质量文化。
遵循这些原则，您可以创建满足组织需求的数据基础架构，并根据高质量数据做出明智的决策。通过关注数据质量、治理和安全性，您可以确保数据管道可靠并能够支持组织的目标。
