چطور یک Data Warehouse شلوغ و به‌هم‌ریخته را مرتب کنیم؟
یکی از مشکلات رایجی که در بسیاری از سازمان‌ها و تیم‌های داده دیده می‌شود، بهم‌ریختگی و عدم انسجام در Data Warehouse است. این مشکل معمولاً به مرور زمان و بر اثر رشد سریع تیم‌ها، تغییر نیازهای تحلیلی، ورود اعضای جدید بدون مستندسازی دقیق، و افزایش پروژه‌های موقتی به‌وجود می‌آید.
نتیجه‌اش؟ یک انبار داده با ساختاری بی‌منطق، جداول تکراری یا بلااستفاده، اسکریپت‌های ETL قدیمی و وابستگی‌هایی که کسی دیگر از آن‌ها سر در نمی‌آورد. در چنین شرایطی:
- اجرای کوئری‌ها کند و پرهزینه است
- تحلیل‌گران داده برای پیدا کردن اطلاعات مدام دچار سردرگمی می‌شوند
- مدل داده‌ای منسجمی وجود ندارد
- نگهداری و توسعه سیستم هزینه‌بر و وقت‌گیر است
هدف این نوشته، ارائه‌ی یک مسیر عملی و فنی برای بازسازی Data Warehouseهایی است که درگیر مشکلات زیرساختی جدی هستند: شامل لایه‌های ETL قدیمی و پراکنده، نبود استاندارد در طراحی جداول، وجود داده‌های ناسازگار بین منابع مختلف، و نداشتن مکانیزم‌های تست‌پذیری و کیفیت داده. در چنین شرایطی، بازسازی موفق تنها با مرتب‌سازی ظاهری یا حذف جداول بلااستفاده اتفاق نمی‌افتد؛ بلکه نیازمند بازنگری در مدل داده‌ای، جداسازی لایه‌های transform، مستندسازی زنده و پیاده‌سازی تست‌های خودکار کیفیت داده است.
در این مطلب، به شکل گام‌به‌گام و با تکیه بر تجربه‌ی فنی در پروژه‌های واقعی، فرآیند پاک‌سازی و بازآرایی یک انبار داده شلوغ را بررسی می‌کنیم — از ممیزی کامل جریان داده، حذف منابع ناکارآمد، تا بازطراحی مدل و پیاده‌سازی pipelineهایی که قابل نگهداری و گسترش‌پذیر باشند.
از کجا بفهمیم انبار داده‌مون به‌هم‌ریخته‌ست؟
وقتی صحبت از «messy» بودن یه Data Warehouse میشه، معمولاً منظور اینه که ساختار جداول بی‌منطقه، مستنداتی وجود نداره، کدهای ETL درهم‌برهمه، و کسی دقیق نمی‌دونه چی از کجا میاد و کجا میره. توی همچین شرایطی:
- کوئری‌ها کندن و منابع زیادی مصرف می‌کنن.
- تحلیل‌گرها هر روز برای پیدا کردن داده‌ها دچار سردرگمی‌ان.
- داده‌های تکراری، ناقص یا بی‌معنا توی همه‌جا پخش شده.
- تیم هیچ دید درستی از جریان داده نداره.
اگه اینا براتون آشناست، بدونین تنها نیستین. خیلی از سیستم‌هایی که رشد سریع داشتن، همین مشکلات رو دارن. بیاین ببینیم چطور میشه با این قضیه برخورد کرد.
قدم اول: شناخت کامل وضعیت موجود
قبل از اینکه دست به هر تغییری بزنین، لازمه تصویر دقیقی از وضعیت فعلی پیدا کنین. منظورم فقط مستندسازی نیست، بلکه یه audit کامل از انبار داده‌ست:
- چه جدول‌هایی وجود داره و هر کدوم چقدر استفاده می‌شن؟
- جریان ETL از کجا شروع میشه و چطور پیش میره؟
- وابستگی بین جداول چطوریه؟
- چه اسکریپت‌هایی داریم و چه ابزارهایی درگیرن؟
معمولا استفاده از ابزارهای ساده برای شروع خوبه. من اطلاعات مهم و ضروری رو اول روی Google Sheet ذخیره میکنم و سعی میکنم از افرادی که می‌دونن (به واسطه سابقه یا موقعیت فعلی 🙂 ) هر چقدر میتونم اطلاعات کسب کنم. اما لازمه بدونیم که ابزارهایی هم مثل dbt docs برای انجام این کار هستند
قدم دوم: شناسایی زباله‌های دیجیتال
حالا وقتشه یه لیست از جداول مرده، اسکریپت‌های ETL بلااستفاده، و فیلدهای ناکارآمد درست کنین. اینا معمولاً همون بخش‌هایی هستن که سال‌ها پیش ساخته شدن ولی هیچ‌کس دیگه سراغشون نمی‌ره.
- با کوئری‌هایی که روی query log می‌زنیم می‌تونیم ببینیم چه جدول‌هایی ماه‌هاست هیچ استفاده‌ای نداشتن.
- اسکریپت‌هایی که توی cronjob یا Airflow هستن ولی از خروجیشون استفاده نمی‌شه، کاندید حذف یا refactor هستن.
- بعضی فیلدها پر هستن ولی کاملاً بی‌معنا یا دوتا فیلد یکسان با اسم متفاوت داریم.
اینا مثل خرت‌وپرتای گوشه انباری‌ان. نه‌تنها فضا اشغال می‌کنن، بلکه باعث سردرگمی هم می‌شن.
قدم سوم: تعریف دوباره‌ی مدل داده
یکی از مهم‌ترین بخش‌های cleanup اینه که با یه دید مدرن‌تر، مدل داده رو بازطراحی کنیم. اینجا همون جاییه که مهندسی داده از سطح اجرا، وارد سطح طراحی میشه.
مدلی که بر اساس domain طراحی شده باشه، خیلی بهتر از مدل‌های flat و adhoc جواب می‌ده. مثلاً به جای اینکه ده تا جدول فروش توی ده کشور مختلف داشته باشیم، یه مدل sales با contextهای مربوطه داریم که extensible و نگهداری‌پذیره.
اگه از dbt استفاده می‌کنین (که خیلی پیشنهاد میکنم)، می‌تونین با layered modeling (staging, intermediate, mart) مدل‌سازی رو ساختارمندتر کنین و مستنداتش هم اتوماتیک تولید می‌شن.
قدم چهارم: تست و تضمین کیفیت داده
یکی از مشکلات انبار داده‌های قدیمی، نبود هیچ‌گونه تست یا بررسی برای کیفیت داده‌هاست. داده‌هایی که ناقص، ناسازگار یا به‌روز نشده باشن، می‌تونن کل تحلیل‌ها رو زیر سوال ببرن. لازم نیست حتماً از ابزارهای پیچیده استفاده کنیم — همین تست‌های ساده با SQL می‌تونن تا حد زیادی جلوی این مشکلات رو بگیرن.
مثلاً فرض کنیم جدول سفارشات داریم و انتظار داریم هیچ سفارشی بدون مشتری ثبت نشده باشه. یه تست ساده برای بررسی این موضوع می‌تونه به این شکل باشه:
SELECT COUNT(*) AS invalid_orders
FROM orders
WHERE customer_id IS NULL;با همین تست‌های ساده می‌تونیم یه سری چک‌لیست‌های روزانه یا هفتگی بسازیم و با اجرای منظمشون، خیلی از مشکلات کیفیت داده رو قبل از اینکه به مرحله گزارش و تصمیم‌گیری برسن، شناسایی کنیم. اگه از ابزارهایی مثل Airflow یا cronjob استفاده می‌کنی، می‌تونی این تست‌ها رو به‌صورت خودکار اجرا و لاگ‌برداری کنی.
برای مرحله‌های بعدی، می‌تونیم این گزارش‌ها رو ذخیره کنیم، یا حتی در آینده با ابزارهایی مثل Metabase یا Grafana داشبوردی برای مانیتورینگ کیفیت داده درست کنیم.
قدم پنجم: مستندسازی واقعی و زنده
یکی از مشکلات رایج اینه که کسی نمی‌دونه چی به چی وصل شده. یا مستنداتی هست که مربوط به دو سال پیشه و دیگه به‌درد نمی‌خوره. این باعث وابستگی شدید به افراد خاص میشه.
بهتره از همون ابتدا مستندسازی رو بخشی از فرآیند بدونیم، نه یه کار اضافه.
ابزارهایی مثل DataHub، Metaplane یا dbt docs این مسیر رو ساده‌تر می‌کنن. البته هیچ‌کدوم جای توضیح ساده‌ی انسانی و schema توضیح‌دار رو نمی‌گیرن. یه Notion یا Confluence درست حسابی هم می‌تونه معجزه کنه.
جمع‌بندی: یه پروژه، نه یه کار یه‌روزه
مرتب‌سازی انبار داده یه شبه انجام نمی‌شه. این یه پروژه‌ست، گاهی حتی چندماهه، و نیاز به مشارکت همه‌ی ذی‌نفعان داره. ولی خبر خوب اینه که وقتی تموم شد:
- تیم تحلیل سریع‌تر و با اعتماد به‌نفس بیشتر کار می‌کنه
- منابع کمتری مصرف میشه
- توسعه سیستم راحت‌تره و هر عضو جدید سریع‌تر onboard میشه
اگه شما هم درگیر یه انبار داده‌ی درهم‌برهم هستین و دلتون می‌خواد نفس راحتی بکشین، خوشحال می‌شم توی این مسیر کمکتون کنم. چه بخواین مشاوره بگیرین، چه پروژه cleanup رو شروع کنین، می‌تونین از طریق لینکدین باهام در ارتباط باشین.
موفق باشین و داده‌هاتون همیشه پاک و قابل اعتماد!
