此外，一切虚拟化意味着人类现在经常被排除在工作流之外。随着流数据、机器学习模型和自助服务仪表板的出现，各种工作流程所需的人员数量已经减少。这意味着数据科学家和分析师并不总是在数据管道的每一步都能抽查数据。
最后，数据工程师的数量根本不够。人才需求量激增，而能够构建和扩展复杂数据系统的人才供应却跟不上。这些团队需要提高效率，因此自动化和预防数据问题的工具越来越有吸引力。
数据可靠性工程位于 数据操作，但这只 厄瓜多尔电话号码数据 是数据平台所有者面临的更广泛的运营挑战的一部分。 挑战包括数据发现、成本跟踪、访问控制等问题。 团队通常负责数据可靠性工程问题，如正常运行时间和可靠性，但他们也经常管理更广泛的问题，如开发人员速度和安全问题。
数据可靠性工程的未来是什么？
数据可靠性工程是一个新概念。许多 公司正在帮助定义 将数据可靠性工程提升到 和 等实践成熟度级别的工具和实践。 可靠性工程师 随着对洞察力和可靠性的需求不断扩大，需求也日益增加。随着数据和技术堆栈的数量和复杂性不断增加，是时候转向数据可靠性工程原则来有效解决数据挑战了。