最近怎么老出岔子?

作者近期在工作中连续出现失误,包括文件版本错误、任务沟通不畅等问题。通过对这些问题的反思,作者总结了一些改进措施,如加强任务记录、明确任务关联性、改善团队协作方式等。

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这两天是怎么了,小心小心着居然出了岔子。跟其他产品人员合作不顺,上传的任务附件文件版本不对,提任务后由于疏忽大意沟通不畅造成两个开发人员做了重复的工作,紧接提另一个新任务时,又忽略了正在进行的任务,导致提的任务到了技术那里就发现了不对劲,虽然人家没说什么,可是我深深地感到惭愧。昨天带我的人针对我发送的邮件指出了其中不妥的地方,虽然有些道理刚一听到确实会比较难以立即接受,但是仔细想想,自己确实没有考虑到这些东西,想的太天真了,想的太友好了。

 

我究竟是怎么了,一而再再而三的出现工作失误。是自己这几天不认真还是工作的方法本身就有问题,还是说自己想问题时不够周全?这几天事情不是太琐碎,所以自己就掉以轻心,没有把重要的待办事项记录下来,这才导致缺失沟通;提任务时,没有考虑前后任务的关联性,忽略了任务之间的相互影响,才出现了后提的任务和之前的任务发生冲突;和其他产品人员协作时,不能任由他来做决定,必要时应当坚持自己想法,改自己做的自己做好,如果不改自己做的东西绝对不能轻易去拦下,如果拦下也可以,一定要沟通清楚,意见不能达成一致时,应当找领导来充当仲裁;对于有些可能引起纠纷的问题,一定要和领导确认清晰,多采用邮件的方式跟他们确认需求。

 

这些问题发生就发生了,幸亏不是什么大问题,影响不是很大,希望自己通过这些小波折能从中总结教训,改进工作方法,防止以后再次发生类似的状况。

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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