目前进展中存在的问题,绝对不能当成惯性来执行。

第一个是我的调度系统版本问题,重复开发,该设立一个规范了。
第二个是手持器终端系统的程序白白写了,哪里来的需求?是否该早写说明书?太没有先后顺序了。难道是我们真的无事情可以做才这样。
第三个是提前一两周进场,无法知道是谁的责任,比如充电坑的准备,完全可以规范化,设置照片,难道只有早进现场才算干活卖力吗?
第四个顶升功能的实现,至今没有一个满意的答复。
第五个ap的安放,可能存在没有必要的返工。

第六个消防的阻挡,不知道充电站是否要重新设置,很大一部分原因是常识问题。


以上提到的难道不能解决吗?


难道要归结为做项目就是会遇到这样那样的问题,我理解为是沟通以及管理的不当导致的结果,还有一部分我知道要归结为经验不够,

虽然我自己目前做了很多没有意义的事情,比如手持器的开发,明知道不靠谱但是还是要去做,因为是任务。这个习惯到了其他工作文化的单位,绝对不该同样按部就班的执行,我再做项目的时候觉得该避免的要主动去避免。


写该篇文章的灵感来自于:http://robbin.iteye.com/blog/1136859

内容概要:文章详细介绍了ETL工程师这一职业,解释了ETL(Extract-Transform-Load)的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息,支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能,如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外,还盘点了常见的ETL工具,包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度,以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后,文章探讨了ETL工程师的职业发展路径,从初级到高级的技术晋升,以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展,并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群:对数据处理感兴趣,尤其是希望从事数据工程领域的人士,如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标:①了解ETL工程师的职责和技能要求;②选择适合自己的ETL工具;③规划ETL工程师的职业发展路径;④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明:随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速,ETL工程师的需求不断增加,尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
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