数据开发如何巧妙解决业务问题

|0x00 数据研发的技能栈

“你的价值是什么？”

这可能是做数据的同学，最经常被问到的问题。早期数据从业者是比较开心的，能够应用Hadoop框架做工具，就已经能够解决mysql时代面临的海量数据问题了，价值不言而喻。有道是：“会写MR，月薪过万”。

但是如今，随着工具的不断发展和完善，尤其是商业化方案的高度完善，会使用大数据工具，来处理海量数据，已经是从业新人的标配了，甚至很多非专业的人士都能够轻松驾驭。这个事情，如何更进一步，利用数据技术，来解决业务问题，就是行业对于从业者的新要求了。

|0x01 问题的来源

除去电商等高度数字化的行业，很多行业推广数字化并不是非常顺畅，即便是一些互联网公司，在面对供应链这种数字化程度不高的领域时，也常常一筹莫展，究其原因，是因为遇到了两个方面的困难。

一个困难，叫作个性化；另一个困难，叫作人性化。

什么是“个性化”？作为技术部门，我们非常希望设计一些比较通用的方案，能够在不同的地方加以应用，比如利用维度建模的理论，设计一套比较合理的模型，下游能够广泛使用。但实际情况却是，随着很多创新业务的快速上线，业务要求先出Demo，也就是MVP版本，导致技术不得不紧跟变化，往往在不熟悉业务的情况下，设计一些方案来应用。如果业务发展比较不错，我们尚且有机会对模型进行重构，如果发展的不顺利，那么很多代码就只能放在那里，无法下线，维护成本却又很高。

可以说，通用的业务模型，都是时间沉淀出来的&#