🔹 Agile в DE: Scrum vs Kanban для Data Engineering 🔹 Как Scrum/Kanban помогают управлять data engineering задачами? 🔸 Data pipelines ломаются, требования к данным меняются, а задачи — разной длины. Agile нужен, чтобы разбить большие интеграции на итерации, снизить риск и быстрее доставлять рабочие части данных.
🔸 Sprint (итерация) даёт фиксированный ритм: планируете backlog, берёте набор задач в Sprint, демо и релиз — это заставляет дробить крупные "проектные" задачи на выполнимые инкременты. Kanban полезен, если поток задач непрерывный — ограничиваете WIP (work in progress) и уменьшаете переключения.
🔸 Retrospective помогает выявить причины flaky ETL и забытые проверки; backlog хранит и приоритизирует задачи: баги, data quality, рефакторинг. Пример item в backlog:
- "Fix nulls in user_events source" | estimate: 2d | tests: add null-handling
📚 Небольшие итерации + приоритетный backlog + ретроспективы = меньше аварий и быстрее ценность от данных.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - ВК Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
