Exemplos de dívida técnica na implementação de sistemas de BI

O desenvolvimento e a implantação de sistemas de BI é um processo bastante rápido e barato, mas sua manutenção ao longo do tempo é cara. Isso pode ser imaginado através da metáfora da dívida técnica.

Dívida técnica - denota os problemas acumulados no código ou na arquitetura do programa relacionados à negligência da qualidade no desenvolvimento de software e a causar custos adicionais de mão-de-obra no futuro.

Muitas vezes, existem razões estratégicas bem fundamentadas para assumir dívidas técnicas. Nem toda dívida é ruim, mas toda a dívida precisa de manutenção. A dívida técnica pode ser paga refatorando o código, melhorando os testes, removendo o código morto, reduzindo as dependências, reforçando a API e melhorando a documentação. O objetivo não é adicionar novas funcionalidades, mas possibilitar futuras melhorias, reduzir erros e melhorar a capacidade de manutenção. Adiar esses pagamentos leva a custos complexos. A dívida oculta é perigosa, pois aumenta silenciosamente.

Exemplos de dívida técnica em BI:

• Há um armazém de dados no projeto de BI, mas na verdade é uma cópia do banco de dados em funcionamento. Como resultado, os benefícios de armazenamento, como a taxa de atualização de dados, são perdidos e os dados podem ser perdidos ou danificados.
• Ao baixar e atualizar dados (ETL), os dados não são verificados / corrigidos. Os erros são transferidos para o aplicativo.
• Nomes de campo e variáveis ​​não ideais tornam a edição e o uso do aplicativo difíceis no futuro.
• Um modelo / estrutura de dados inicialmente selecionado incorretamente do aplicativo leva a problemas durante a operação e modificação do aplicativo.
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Infelizmente, apenas o conhecimento disso não fornece nenhuma métrica para o gerenciamento. Como medir a dívida técnica em um sistema ou estimar o valor total dessa dívida? O fato de a equipe ainda estar trabalhando não é evidência de um baixo nível de dívida, uma vez que o valor total da dívida se torna aparente apenas ao longo do tempo.

Algumas perguntas úteis a serem consideradas:

1. Quão fácil é testar completamente um algoritmo completamente novo para calcular métricas?
2. Com que precisão pode ser medido o efeito de uma nova mudança em um sistema?
3. Com que rapidez os novos membros da equipe podem se atualizar?

Esperamos que este artigo possa servir de incentivo para desenvolvimentos adicionais no campo do BI, incluindo a melhoria dos métodos de teste, padrões de design e muito mais. Mas o ponto mais importante é que a dívida técnica é um problema que tanto os programadores quanto os gerentes devem estar cientes.