数仓任务开发规范流程
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导读：做数据研发多年，是否思考或复盘过数仓任务开发规范流程，即上线一个数仓任务，上线前、中、后分别需要做什么呢？
一、上线前
上线前
01.需求评审
需求沟通，需求评审会。数据分析师、产品经理、数据产品经理，参与会议。判断是否需要客户端or服务端埋点，判断是否需要埋点同学参与。如果是数据API，如服务接口、线上人群包等还需要server同学参与会议。会议主要三个方面：业务背景与收益、数据模型与拉齐口径、排期及可能隐患与风险点。
02.数据调研
数据探查、数据调研。数据源，主要是要熟悉客户端埋点全链路、服务端埋点探查追踪、db数据的binlog的生成解析与集成。尤其是接到一个需求或主题域模型设计之前，如何数据探查（数据调研、数据摸底），可以从以下几点展开：
1.量级。如果是埋点数据，这个可直接推测是否重复上报或少上报，如果是db数据，这个可有效评估数据集成是增全量的抽取策略（建议db数据统一走binlog）。
2.schema。字段含义、业务描述，枚举值解释，空置率、单位等。特别注意一点，json、struct等复杂数据类型的结构、key等。
3.主键。db数据主键一般没有问题，服务端埋点上报的数据需要格外注意。
4.一致性。如供给侧与消费侧的一致、B端与C端的一致。
以上都建议配置到数据治理DQC里，每天自动化监控，充分保障数据质量与及时发现问题止损、降低数据故障风险。
03.公共模型
公共模型设计与开发。dwd dws dim 通用数据模型，是否可复用已有模型，是否收口模型。需求导向丰富已有模型，尤其是一些大公司。如果是一块新业务，可能还需要梳理业务流程图、CDM、领域模型。梳理维度指标矩阵、模型血缘依赖。同时考虑设计几个模型，维度如何具象，粒度如何变化，是否高内聚低耦合，及复用性等。
特别的，公共模型禁止耦合线上业务逻辑。
04.应用模型
应用层数据开发。相对简单，但不可大意。需要考虑透出形式、量级、粒度、幂等、是否需要cube等。
05.模型评审
模型评审。补充这一点，开发前一定要模型评审。既能及时发现规避模型设计中自己没注意到的问题，又能让其它同事快速了解相关模型与业务。公司越大越要评审，哪怕AB角。
小插曲，工作中经常会遇到与同事、leader建模理念与思想不合，也可能是业务角度和出发点不同，这在工作中很常见也很正常。如果工作中遇到了，不必有心理负担，几种处理方式可以参考：
平心。晓之以情，动之以理。
上卷。德不配位，取而代之。
中空。心有乾坤，敷衍于事。
下沉。决不惯着，跳槽离职。
当然圈子真的很小，说不定哪一天又是同事了，最好还是要冷静处理，争取最佳方式。
06.规范核查
规范核查。再次检查模型设计、字段命名、表命名、性能、生命周期等是否符合规范。
二、上线中
上线中
主要是ETL开发，注意开发规范约束。本文不再多述，后面单独展开讨论。感兴趣可参考之前看过的一篇文章：系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL
三、上线后
上线后
01.DQC
1 DQC，数据质量。主键是否唯一，量级是否符合预期，维度等是否做了非空处理，指标字段数据类型精度等是否有问题。主键 波动 枚举，一定要检查验证。核心指标、核心模型，必不可少。数据质量数据一致性的必要条件。基于上述，最好产出数据验证报告且wiki或知识库资产留存维护。
02.SLA
2 SLA，及时性保障。上游血缘任务最迟的一个产出时间，本次上线任务预计执行时长，是否有数据倾斜等性能风险，是否需要挂载基线且无破线风险。
空空（渣渣空），空杯的空。7年大数据、数仓开发经验，目前就职于一线大厂，校招入职国企、后经历外包、中小企业，先后涉猎电信、电商、金融、教育、直播等领域。期待与大佬们交个朋友，一起聊技术、赚钱、谈人生、搞事情。