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数据研发,如何平衡效率与质量

发布时间:2021-11-24 02:48:43 所属栏目:资源 来源:互联网
导读:数据开发的效率,是如何尽快的将产品设计、业务过程,转换为数据模型;数据开发的质量,则是如何尽快的将数据加工过程中的问题,识别出来。向业务交付的内容,是开发的内容;而如果开发的时候,忽略质量的问题,虽然交付的时候不会有感知,但往往会在排查问题
数据开发的效率,是如何尽快的将产品设计、业务过程,转换为数据模型;数据开发的质量,则是如何尽快的将数据加工过程中的问题,识别出来。向业务交付的内容,是开发的内容;而如果开发的时候,忽略质量的问题,虽然交付的时候不会有感知,但往往会在排查问题阶段,把这些时间加倍的补偿回来。
 
很多时候,开发同学会觉得,做这么多质量工作是“无效”的,因为很多问题,并不需要数据同学对业务有太深入的了解,如果发现了,会觉得业务就这么设置的,跟我有啥关系;如果没发现,那就是开发工期太紧张了,我做不过来。
 
比如,按照规定,我们要向1万用户发放优惠券,但因为人群选择错了,导致发出去了10万张优惠券;再比如,商品绑定错了货品,或者是发货发错了,但大家的第一想法是数据算错了。这些情况的出现,导致数据和业务出现一些对立的情绪。
 
但幸运的是,数据质量问题的排查,要远比业务系统问题的排查,容易不少,因为我们有章可循。
 
所以,如何在保证开发速度的情况下,做好质量保障,是一个很重要的问题。效率和质量,哪个都不能放弃,是数据开发的两条生命线。

数据研发,如何平衡效率与质量

(编辑:云计算网_泰州站长网)

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