你好，我是郭忆。
到现在，我已经讲了10几个数据中台的工具产品，除此之外，我还提到了数据产品、数据架构师、数据开发、应用开发、分析师……多个角色。既然数据中台要用到这么多工具，又涉及这么多角色，如果没有配套的协同流程和规范，那也没办法达到数据中台高效、高质量、低成本的建设目标。来看几件有意思的事儿。
郝有才（数据开发）修改了数据中台一个数据加工任务，变更了产出的数据表字段，因为没有通知到下游数据的负责人，结果影响了10多个任务，大量数据应用出现异常。这属于比较典型的“协作事故”，咱们再接着看一个跨团队之间协作的问题。
张漂亮（业务系统的服务端开发）今天业务上线，她提交了数据库变更工单，修改了商品交易明细表的商品类型枚举值。但这个升级并没有通知数据部门，结果导致基于商品类型计算的多个指标数值出现错误，严重影响了第二天多个数据产品的数据产出。
这些教训告诉我们，建设数据中台是一项系统性的工程，你不但要有技术的思维，更要有管理者的视角。所以接下来，我会带你了解数据中台中三个最常见的协作流程：数据研发、数据分析、资产管理。我们一起看一下，不同角色使用场景化的工具产品是如何进行高效协作的？
因为流程协作涉及的料也很多，我会用两讲的时间来讲这部分内容。今天，我们就先从数据研发的场景讲起，如果你是一名普通的数据开发，你肯定很熟悉下面的这些场景。
当然，在学习的过程中，我建议你关注这样几个重点，因为它们对于你理解一个协作流程如何运转非常关键：
- 一个流程中涉及到了哪些环节？
- 这些环节涉及到哪些角色参与？
- 承载这个场景的工具产品是什么？
- 这些环节之间是如何衔接的？
话不多说，开始今天的内容。
也许在很多人的印象中，数据研发就是写代码，其实对大规模、标准化的数据建设来说，这远远不够。在网易，标准的数据研发流程包括四个阶段：需求阶段、开发阶段、交付阶段和运维阶段。每个阶段中又涉及多个环节，如果你缺失了这些环节，就很容易出问题，数据也会因此没办法高效、高质量的交付。
需求阶段
需求是数据开发的起点。如果想让后面的流程高效运作，那需求的定义一定要清晰，这样协作者（数据开发、应用开发、数据产品/分析师）对需求的理解才能一致。
在数据中台中，数据需求通常是以指标的形式出现的，比如李天真提了个需求（计算每日黑卡会员的消费额），而承载这个场景的产品就是我们05讲的指标系统。
那什么时候会提需求？又什么时候会频繁用到指标系统呢？
一般来说，分析师在制作新的报表，数据产品经理在策划新的数据产品时，会提一些新的指标需求，然后就会在指标系统登记指标（包括指标的业务口径、可分析维度、关联的应用、时间周期信息）。这个时候，指标的状态就是待评审状态。
然后，管理指标的数据产品（没有这个角色的，分析师也行）会叫上相关的数据开发、应用开发、提出这个需求的分析师或者数据产品，对指标进行评审：
- 指标是新指标还是存在的指标；
- 如果是新指标，那么是原子指标还是派生指标；
- 确认指标业务口径、计算逻辑和数据来源。
那评审后的结果又是什么呢？
- 如果是新指标，就在指标系统上录入相关信息，指标状态是待开发状态；
- 如果是存在的指标，应用开发可以直接找到这个指标所在的表，然后看这个表是否已经有现成的接口可以被直接使用，如果有，就直接申请授权，如果没有，可以基于这张表发布一个新的接口。
研发阶段
现在，新指标的状态是待开发状态，接下来就要进入开发阶段。在这个阶段，你要秉持“先设计，后开发”的理念。为啥这么说呢？
因为很多开发都习惯边开发、边设计，想到哪里，代码写到哪里，这其实并不是一个好习惯。这会造成缺少整体的设计，开发过程中经常出现表结构频繁修改、代码返工、整体研发效率不高。
所以说，我们要先做好模型的设计，而承载这个场景的工具产品就是06讲的模型设计中心。这里我再强调一下，数据开发在设计的过程中，可能要用到一些已经存在的数据，这时就要利用数据地图发现已经存在的表，然后理解这些表中数据的准确含义。
除此之外，在模型设计过程中，要对模型中每个字段关联前面设计好的指标，以及可分析的维度。比如，我们对下图的account字段，标记为指标“用户消费金额”，user标记为“买家维度”。这个标记会把模型和指标建立关联关系，然后把前面设计的指标落实到了表中。
到这一步，模型设计还不算完，数据开发还要提交模型上线工单。工单会根据模型所属的主题域，流转到对应域的负责人，并通知对应域负责人进行审批。审批通过后，模型会自动发布到生产环境。
这里你要注意一下，数据域的负责人一般是数据架构师，他需要检查数据是不是重复建设，要保证自己管理的域下模型设计的相关复用性、完善度、规范性的相关指标。
当然了，除了新建模型之外，已有模型也会存在变更的情况（比如增加一个字段或变更字段枚举值）。这个时候，要根据数据血缘，通知所有依赖这个表的下游任务的负责人，在负责人确认以后，才能进行模型变更。
比如，甄可爱是一名数据开发，她接到需求完成模型设计之后，就要开始模型的开发了。首先她要把数据从业务系统导入数据中台中，那她第一步就要申请对应数据库的权限，然后在数据传输中心建立数据传输任务，把数据同步过来。
接下来，要清洗和加工数据，那她要在数据开发中心开发数据的ETL任务，根据之前模型设计，编写对应任务的代码。
任务代码完成以后，甄可爱要在数据测试中心，验证数据：
- 一个是进行数据探查，确定新加工的数据是否符合预期；
- 另外一类是对原有模型的重构，新增字段或者更新部分字段。此时不仅要验证新加工数据的正确性，还要确保原有未修改数据与修改前是否有改变，我们管它叫数据的比对。
数据测试中心还提供了静态SQL 代码检查的功能，主要是发现一些使用固定分区、使用测试环境的库、使用笛卡尔积等代码问题，我们把这个过程叫SQL Scan。 在我们的开发规范中，只有通过SQL Scan的代码才被允许发布上线。
在数据测试完成后，甄可爱还要在数据质量中心里配置稽核校验规则。目的是对任务产出的数据进行校验，在数据出现问题时第一时间发现问题，快速地恢复故障。
在开发规范中，主键唯一性监控、表行数绝对值以及波动率监控等属于基础监控，是必须要添加的，另外还需要根据业务过程，添加一些业务规则，比如一个商品只能归属一个类目等。
配置完稽核规则，甄可爱要任务发布上线了。任务发布上线，要设置调度周期，配置任务依赖，设置报警规则以及报警对象，选择提交的队列。
任务发布与模型发布一样，也需要进行审核。首先甄可爱需要发起任务发布上线的工单，然后工单会根据产出表所在域流转到对应域负责人贾英俊审批，审批的主要内容：
- 确认任务参数设置是否合理，比如Spark Executor 分配内存和CPU资源；
- 检查任务依赖、报警设置是否正确，核心任务必须要开启循环报警，同时要开启报警上报；
- 重点审核稽核规则是否完备，是否有缺失需要补充。
在审批通过以后，任务就会发布上线，每天就会有数据源源不断的产生了。
到这里，甄可爱就完成了所有模型研发的流程了。你看，虽然是一个模型研发的环节，可涉及这么多的工具产品，还包括了多个审批流程，但是这些工具和流程，都是标准化研发不可或缺的。例如如果不测试，就会导致大量的BUG上线，如果没有稽核监控规则配置，就会导致出了BUG还不知道，等着被投诉。
而数据研发完，接下来就是数据的交付了，如何让数据快速接入到数据应用中呢？
交付阶段
在数据中台之前，其实并不存在单独的交付阶段，因为数据开发加工好数据应用需要的表，他的工作就已经结束了，剩下的就是应用开发的事儿了。应用开发需要把数据导出到应用所属的数据库，然后开发API接口，供客户端调用。
数据中台，提出了数据服务化的思想，数据中台暴露的不再直接是数据，而是服务。数据开发不仅需要加工数据，还需要把数据发布成API接口或者其他服务形式，提供给业务系统或者数据产品调用，从而形成了单独的数据交付阶段。
数据服务承载了数据交付的整个流程。数据开发，可以直接选择一张数据中台的Hive表，然后在数据服务上创建一个数据抽取任务，把数据抽取到中间存储中（中间存储可以是DB，KV，MPP等）。这个过程，数据服务会自动根据中台数据的产出时间，在调度系统中创建数据导出任务，建立到产出任务的依赖。
接下来，数据开发可以基于中间存储发布API接口，定义输入和输出参数，测试API后发布上线。这个时候，数据开发的工作才算完成。
最后，应用开发在数据服务上创建应用，然后申请对该接口的授权，等数据开发审批通过后，就可以直接调用该接口获取数据了。
数据交付完呢，还不算完，接下来数据开发的工作，还需要保证任务的正常运行，这就进入了第四个阶段，运维阶段。
运维阶段
承载运维阶段的工具产品主要是任务运维中心。
在这个阶段的第一责任人是任务负责人（一般是这个任务对应的数据开发）。这里有这样几个过程：
- 数据开发接到报警后，要第一时间认领报警；
- 任务运维中心提供了报警认领的功能，数据开发点击认领，代表数据开发开始处理这个报警；
- 如果报警迟迟没有人认领，任务运维中心会每隔5分钟会发起一次电话报警，直到报警认领；
- 如果报警一直没有认领，系统会在3次报警，15分钟后进行报警的上报，发送给模型所在域的负责人。
这样的机制设计，确保了报警能够在第一时间被响应，我们在实施这项机制后，报警的平均响应时间从2个小时缩短到15分钟内。
那么当数据开发认领报警之后，需要开始排查，首先要确认上游依赖任务稽核规则是否有异常（也就是输入数据是否存在异常）。如果没有异常，数据开发要通过任务运行日志，排查当前任务的问题原因，并进行紧急修复，接下来再重跑该任务，任务重跑完，还要通过数据地图，找到所有依赖该表的下游任务负责人，发送“下游任务需要进行重跑”的通知。
故障恢复完，还要进行复盘，其中重要的事情就是补充稽核规则，确保不再出现犯过的错误。通过这样不断沉淀和记录，数据中台的数据质量就会越来越高，数据质量问题也会减少。
课堂总结
你看，数据研发不仅仅只是写代码这么简单吧？在这四个阶段中，你经常容易忽略的是需求阶段和交付阶段，如果需求定义不一致，就很容易导致后面的研发返工，如果没有标准的数据交付流程，就会数据接入慢，同时交付后维护的复杂度会增加。我再强调两个重点：
- 数据研发的需求是从指标的规范化定义开始，数据产品、数据开发和应用开发要建立一致的指标业务口径、计算逻辑和数据来源，从而才能确保需求被高质量的交付；
- 数据服务承载了数据标准化交付的功能，通过发布成服务API的方式，把数据中台的数据接入到数据产品中。
数据研发好之后，数据就要被使用了，下一节课，我们再以数据使用者的角度以及数据资产管理的视角，带你了解后面两个流程：数据分析流程，带你看一下数据是如何被使用的；然后是资产管理流程，看一下如何有效的实现精细化的资产管理。
思考时间
在你日常的数据建设中，遇到过哪些因为流程协作导致的问题呢？ 欢迎你在留言区与我互动。
最后，感谢你的阅读，如果这节课让你有所收获，也欢迎你将它分享给更多的朋友。
精选留言
2020-05-01 12:19:57
我们业务部门提新需求，首先去标签系统提需求，如果是已有的指标就分配相关的权限。如果是新的指标就分配给数据开发人员进行开发。
传统的离线指标，关键上游系统变更沟通好，及时通知数据研发部门，更新元数据管理。数据研发完成后，根据数据依赖配置好调度，并设置报警规则。
对实时指标还需要进一步宣导，比如实时计算近三个月的客服拨打各省电话各渠道的排名，范围太大实时计算几乎实现不了。
实时计算指标的窗口范围，对应spark/flink的窗口大小，一般不要超过1-2天，否则计算压力会很大。
目前的实时计算，还是需要写java或者scala的任务。后续上线实时计算平台，可以写SQL完成实时任务的开发，提高研发效率。
老师，你们实时计算与离线计算是怎么分工的，数据开发需要具备怎样的技能呢。
2020-05-03 06:02:57
2020-05-26 14:44:37
2020-05-21 11:09:41
2020-05-02 21:00:00
想想自己公司在做的那些东西，真是在瞎搞😂😂
2020-05-01 16:07:09
2020-06-22 15:47:24
2020-05-01 06:54:57
2023-10-07 07:17:16
2023-09-17 11:50:16
2022-10-15 23:59:16
2020-09-17 15:31:49