Недавно наткнулась на статью «What „Shifting Left“ Means and Why it Matters for Data Stacks», которая адаптирует опыт разработки ПО и DevOps к реалиям дата-инжиниринга. Shifting Left, в интерпретации автора, это перенос критически важных процессов: валидации, трансформаций и бизнес-логики - на ранние (левые) этапы жизненного цикла данных, ближе к источнику. Такой сдвиг не только предотвращает накопление ошибок, но и перераспределяет ответственность за качество данных, делая его коллективной задачей команды.

Если раньше валидации и сложные трансформации выполнялись ближе к точке потребления (BI-инструменты, аналитика), то сейчас задача - сдвинуть эти процессы в сторону источника и этапа загрузки. Это имеет следующие преимущества: ➖раннее обнаружение и исправление ошибок; ➖снижение затрат на исправление багов; ➖повышение производительности за счёт оптимизации вычислений; ➖централизация бизнес-логики и единые метрики для всей организации.

Откуда взялось Shifting Left?

Концепция пришла из разработки ПО, где в 2000-х годах Shift-Left Testing означал перенос тестирования ближе к этапу написания кода, чтобы снизить стоимость багов. Позже идея была адаптирована в области безопасности (DevSecOps) и теперь активно проникает в сферу данных.

В инжиниринге данных это проявляется в виде: ➕переноса проверок качества данных на этапы ingestion и ETL, ➕использования декларативных и код-ориентированных подходов (например, dbt, SQLMesh), ➕вовлечения доменных экспертов в процессы тестирования и валидации данных

⭐️Что именно мы сдвигаем влево?

Основные артефакты, которые «сдвигаются влево»: 🔸Проверки качества данных - автоматизация и интеграция на уровне инжестинга и трансформаций 🔸Бизнес-логика и трансформации - перенос сложных вычислений из BI-инструментов в ETL/ELT или даже на уровень источника данных 🔸Схемы и контракты данных - раннее определение и проверка схем, чтобы предотвратить попадание некорректных данных в систему

⭐️Как Shifting Left реализуется на практике?

Ключевым драйвером стала декларативная архитектура и code-first подходы: ➖Логика описывается в конфигурационных файлах (например, YAML в dbt), которые можно легко переносить между инструментами. ➖Использование SQL-транспайлеров, типа SQLGlot (я помню, что некоторым из вас он не зашел, т.к. не все движки поддерживаются), позволяет запускать один и тот же код на разных движках. ➖Локальная разработка и CI/CD позволяют ловить ошибки ещё на этапе написания кода, а не в продакшене. ➖Инструменты типа SQLMesh поддерживают тестирование, сравнение таблиц и управление версиями данных.

💡Также, data-сигма Чад Сандерсон в блоге Gable.ai говорит о том, что федеративная структура команд и рост требований к качеству данных делают Shift Left жизненно необходимым. Поскольку, традиционные централизованные модели уже не справляются с масштабом и скоростью изменений, Shift Left помогает перенести ответственность за качество данных на продюсеров данных, интегрируя управление данными в жизненный цикл разработки и обеспечивая проактивное предотвращение ошибок, а не реактивное их исправление. Это ключ к построению надежных, масштабируемых и управляемых дата стэков в современных организациях.

Что в итоге?

Похоже, нас ждет новый тренд в работе с данными, который наверняка подхватят фанаты modern data stack, Data Mesh и контрактов. По моему опыту, такой подход повышает качество данных в целом, поскольку не все косяки в данных можно исправить на этапе пост-обработки.

Однако, как и любое значимое изменение процессов, внедрение Shift Left потребует значительных усилий: увеличится нагрузка на продюсеров данных, понадобится перестройка процессов и культуры, освоение новых инструментов и автоматизация. Возможны замедления разработки из-за дополнительного тестирования, сложности с согласованием схем и ложные срабатывания проверок.

Пока что у меня складывается противоречивое мнение на счет этой концепции, что думаете вы? 👀

©️что-то на инженерном